Scaled MCP
Scaled MCP ist ein hochleistungsfähiger, horizontal skalierbarer Message Context Protocol (MCP) Server, der für KI-Anwendungen entwickelt wurde. Er unterstützt Load-Balancing, Sitzungsmanagement und flexible Konfiguration, sodass eine nahtlose Bereitstellung über mehrere Knoten hinweg möglich ist. Seine akteursbasierte Architektur ermöglicht eine effiziente Nachrichtenweiterleitung und Sitzungsverwaltung, wodurch er für großflächige KI-Dienste geeignet ist, die zuverlässigen Nachrichtenaustausch und Skalierbarkeit erfordern.
Hinzugefügt am:
Erstellt von:
Apr 27 2025
Scaled MCP
Scaled MCP ist ein hochleistungsfähiger, horizontal skalierbarer Message Context Protocol (MCP) Server, der für KI-Anwendungen entwickelt wurde. Er unterstützt Load-Balancing, Sitzungsmanagement und flexible Konfiguration, sodass eine nahtlose Bereitstellung über mehrere Knoten hinweg möglich ist. Seine akteursbasierte Architektur ermöglicht eine effiziente Nachrichtenweiterleitung und Sitzungsverwaltung, wodurch er für großflächige KI-Dienste geeignet ist, die zuverlässigen Nachrichtenaustausch und Skalierbarkeit erfordern.
Hinzugefügt am:
Created by:
Apr 27 2025
Traego
Ausgewählt
Was ist Scaled MCP?
Scaled MCP ist eine fortschrittliche Implementierung von MCP und A2A-Server, die Entwicklern ermöglicht, skalierbare KI-Kommunikationsplattformen zu erstellen. Es folgt den MCP 2025-03-Standards und bietet Funktionen wie lastverteilte Bereitstellung, Sitzungsmanagement über Redis oder In-Memory-Optionen und ein Akron-System für effizientes Routing von Nachrichten. Seine Unterstützung für HTTP-Transport, SSE und externe Routerintegration ermöglicht eine flexible Bereitstellung in verschiedenen Umgebungen. Ideal für KI-Chatbots, verteilte KI-Systeme und Unternehmens-KI-Lösungen sorgt es für eine zuverlässige und skalierbare Nachrichtenverarbeitung über mehrere Knoten hinweg. Sein modulares Design und die Open-Source-Lizenz erleichtern Anpassung und Integration in komplexe KI-Architekturen.
Wer wird Scaled MCP verwenden?
- KI-Entwickler
- Architekten verteilter Systeme
- Forschungseinrichtungen, die an großangelegter KI arbeiten
- Unternehmen, die skalierbare KI-Lösungen bereitstellen
- Open-Source-Beitragsleister im KI-Ökosystem
Wie verwendet man Scaled MCP?
- Schritt 1: Installieren Sie die MCP-Serverbibliothek mit 'go get github.com/traego/scaled-mcp'.
- Schritt 2: Konfigurieren Sie die Servereinstellungen, einschließlich Sitzungsmanagement und Transportoptionen.
- Schritt 3: Definieren und registrieren Sie die Werkzeuge und Funktionen, die der Server anbietet.
- Schritt 4: Initialisieren Sie den Server mit Ihrer Konfiguration und den registrierten Werkzeugen.
- Schritt 5: Starten Sie den Server und verbinden Sie Ihre Clients oder externen HTTP-Server.
- Schritt 6: Überwachen, skalieren und verwalten Sie den Server nach Bedarf für Ihr KI-Deployment.
Die Kernfunktionen und Vorteile von Scaled MCP
Die Hauptfunktionen
- HTTP-Transport mit Fähigkeitsverhandlung
- Verteiltes Sitzungsmanagement mit Redis oder im Speicher
- Akteursbasiertes Nachrichtenrouting-System
- Horizontale Skalierung für Lastverteilung
- Unterstützung für externe Router und benutzerdefinierte Endpunkte
Die Vorteile
- Unterstützt großangelegte, verteilte KI-Anwendungen
- Flexible Bereitstellung mit externen HTTP-Routern
- Zuverlässiges Sitzungsmanagement über mehrere Knoten hinweg
- Effiziente Nachrichtenbearbeitung durch Akron-Architektur
- Open Source mit Anpassungsoptionen
Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von Scaled MCP
- Erstellung von verteilten KI-Chatbots mit Lastverteilung
- Unternehmens-KI-Kommunikationsplattformen
- Großangelegte Forschungsprojekte, die Nachrichtensynchronisierung benötigen
- Bereitstellung von Multi-Node-KI-Diensten
- KI-Nachrichtenrouting und Sitzungsmanagement in Cloud-Umgebungen
FAQs zu Scaled MCP
Entwickler
- Traego
Das könnte Ihnen auch gefallen：
Entwickler-Tools
Eine Desktop-Anwendung zur Verwaltung von Server- und Client-Interaktionen mit umfassenden Funktionen.
Ein Model Context Protocol-Server für Eagle, der den Datenaustausch zwischen der Eagle-App und Datenquellen verwaltet.
Ein chatbasierter Client, der verschiedene MCP-Tools direkt in einer Chat-Umgebung integriert und verwendet, um die Produktivität zu steigern.
Ein Docker-Image, das mehrere MCP-Server hostet, die über einen einheitlichen Einstiegspunkt mit Supergateway-Integration zugänglich sind.
Bietet Zugriff auf YNAB-Kontostände, Transaktionen und Transaktionserstellung über das MCP-Protokoll.
Ein schneller, skalierbarer MCP-Server zur Verwaltung von Echtzeit-Multi-Client-Zerodha-Handelsoperationen.
Ein remote SSH-Client, der sicheren, proxy-basierten Zugriff auf MCP-Server für die Nutzung von Remote-Tools ermöglicht.
Ein auf Spring basierender MCP-Server mit KI-Funktionen zur Verwaltung und Verarbeitung von Minecraft-Mod-Kommunikationsprotokollen.
Ein minimalistischer MCP-Client mit wesentlichen Chat-Funktionen, der mehrere Modelle und kontextuelle Interaktionen unterstützt.
Ein sicherer MCP-Server, der es KI-Agenten ermöglicht, mit der Authenticator-App für 2FA-Codes und Passwörter zu interagieren.
Forschung und Daten
Eine Serverimplementierung, die das Model Context Protocol unterstützt und die industriellen KI-Fähigkeiten von CRIC integriert.
Bietet in Echtzeit Daten zu Verkehr, Luftqualität, Wetter und Fahrradverleih für die Stadt Valencia auf einer einheitlichen Plattform.
Eine React-Anwendung, die die Integration mit Supabase über MCP-Tools und Tambo zur Registrierung von UI-Komponenten demonstriert.
Ein MCP-Client, der die Brave Search API für Websuchen integriert und das MCP-Protokoll für eine effiziente Kommunikation nutzt.
Ein Protokollserver, der nahtlose Kommunikation zwischen Umbraco CMS und externen Anwendungen ermöglicht.
NOL integriert LangChain und Open Router, um einen Multi-Client-MCP-Server mit Next.js zu erstellen.
Verbindet LLMs mit dem Firebolt Data Warehouse für autonome Abfragen, Datenzugriff und Einsichtsgenerierung.
Ein Client-Framework zur Verbindung von KI-Agenten mit MCP-Servern, das das Entdecken und Integrieren von Werkzeugen ermöglicht.
Spring Link erleichtert das Verknüpfen und Verwalten mehrerer Spring Boot-Anwendungen effizient in einer einheitlichen Umgebung.
Ein Open-Source-Client, um mit mehreren MCP-Servern zu interagieren und nahtlosen Tool-Zugang für Claude zu ermöglichen.
Cloud-Plattformen
Ein auf Spring basierender Chatbot für Cloud Foundry, der sich mit KI-Diensten, MCP und memGPT für erweiterte Funktionen integriert.
Automatisiert die Erstellung von MCP-Servern für AWS-Dienste mithilfe von boto3 und vereinfacht die Servereinrichtung für die Entwicklung.
Ein serverloses MCP, das in AWS Lambda gehostet wird und über API Gateway mit AWS Bedrock für die Verarbeitung von KI-Modellen interagiert.
Ein Server-Client-MCP, das die Kommunikation und den Datenaustausch zwischen KI-Diensten und Speichersystemen erleichtert.
Ermöglicht die Interaktion mit SharePoint Online über die REST-API und unterstützt Funktionen zur Verwaltung von Websites, Listen und Benutzern.
Eine umfassende Suite von Containern für effizientes Mikroservice-Deployment und -Management.
Eine Client- und Serverkonfiguration, die die GitLab SSE-Kommunikation über ein Supergateway für Echtzeitaktualisierungen unterstützt.
Ein plattformübergreifender Paketmanager, der darauf ausgelegt ist, alle MCP-Server effizient und nahtlos zu verwalten.
Ein Demoprojekt, das zeigt, wie man einen MCP-Client-Agenten erstellt, um über das MCP-Protokoll eine Verbindung zu externen Diensten herzustellen.
Implementiert einen MCP-Server und -Client mit FastMCP und LangChain für strukturierte asynchrone Kommunikation.