Scaled MCP
Scaled MCP — это высокопроизводительный, горизонтально масштабируемый сервер протокола контекста сообщений (MCP), разработанный для AI-приложений. Он поддерживает балансировку нагрузки, управление сессиями и гибкую конфигурацию, что позволяет бесшовно развертывать его на нескольких узлах. Его архитектура на основе актеров облегчает эффективную маршрутизацию сообщений и управление сессиями, делая его подходящим для крупных AI-сервисов, требующих надежного обмена сообщениями и масштабируемости.
Добавлено:
Создано:
Apr 27 2025
Scaled MCP — это высокопроизводительный, горизонтально масштабируемый сервер протокола контекста сообщений (MCP), разработанный для AI-приложений. Он поддерживает балансировку нагрузки, управление сессиями и гибкую конфигурацию, что позволяет бесшовно развертывать его на нескольких узлах. Его архитектура на основе актеров облегчает эффективную маршрутизацию сообщений и управление сессиями, делая его подходящим для крупных AI-сервисов, требующих надежного обмена сообщениями и масштабируемости.
Добавлено:
Created by:
Apr 27 2025
Traego
Рекомендуемые
Что такое Scaled MCP?
Scaled MCP — это передовая реализация сервера MCP и A2A, позволяющая разработчикам создавать масштабируемые платформы для коммуникации AI. Он соответствует стандартам MCP 2025-03 и предлагает такие функции, как развертывание с балансировкой нагрузки, управление сессиями с помощью Redis или опций в памяти и система акторов для эффективной маршрутизации сообщений. Поддержка HTTP-транспорта, SSE и интеграции с внешними маршрутизаторами позволяет гибко развертывать в различных средах. Идеален для AI-чат-ботов, распределенных AI-систем и корпоративных AI-решений, он обеспечивает надежную и масштабируемую обработку сообщений на нескольких узлах. Его модульная структура и лицензия с открытым исходным кодом упрощают настройку и интеграцию в сложные AI-архитектуры.
Кто будет использовать Scaled MCP?
- Разработчики AI
- Архитекторы распределенных систем
- Научные учреждения, работающие над крупномасштабным AI
- Компании, развертывающие масштабируемые AI-решения
- Участники open-source в экосистеме AI
Как использовать Scaled MCP?
- Шаг 1: Установите библиотеку сервера MCP с помощью 'go get github.com/traego/scaled-mcp'.
- Шаг 2: Настройте параметры сервера, включая управление сессиями и транспортные опции.
- Шаг 3: Определите и зарегистрируйте инструменты и возможности, которые будет предлагать сервер.
- Шаг 4: Инициализируйте сервер с вашей конфигурацией и зарегистрированными инструментами.
- Шаг 5: Запустите сервер и подключите ваши клиенты или внешние HTTP-серверы.
- Шаг 6: По мере необходимости контролируйте, масштабируйте и управляйте сервером для вашего AI-развертывания.
Ключевые Особенности и Преимущества Scaled MCP
Основные функции
- HTTP-транспорт с согласованием возможностей
- Распределенное управление сессиями с Redis или в памяти
- Система маршрутизации сообщений на основе акторов
- Горизонтальное масштабирование для балансировки нагрузки
- Поддержка внешних маршрутизаторов и настраиваемых конечных точек
Преимущества
- Поддерживает крупномасштабные распределенные AI-приложения
- Гибкое развертывание с внешними HTTP-маршрутизаторами
- Надежное управление сессиями на нескольких узлах
- Эффективная обработка сообщений с помощью архитектуры акторов
- С открытым исходным кодом с вариантами настройки
Основные Сценарии Использования и Приложения Scaled MCP
- Создание распределенных AI-чат-ботов с балансировкой нагрузки
- Корпоративные платформы AI-коммуникации
- Крупные исследовательские проекты, требующие синхронизации сообщений
- Развертывание многонодовых AI-сервисов
- Маршрутизация AI-сообщений и управление сессиями в облачных средах
Часто Задаваемые Вопросы о Scaled MCP
Разработчик
- Traego
Вам также может понравиться：
Инструменты разработчика
Настольное приложение для управления взаимодействиями между сервером и клиентом с полными функциональными возможностями.
Сервер Model Context Protocol для Eagle, который управляет обменом данными между приложением Eagle и источниками данных.
Чат-клиент, который интегрирует и использует различные инструменты MCP прямо в чат-среде для повышения производительности.
Изображение Docker, размещающее несколько соединений MCP, доступных через единый входной пункт с интеграцией supergateway.
Обеспечивает доступ к балансам счетов YNAB, транзакциям и созданию транзакций через протокол MCP.
Быстрый и масштабируемый сервер MCP для управления операциями торговли в режиме реального времени для нескольких клиентов Zerodha.
Удаленный SSH-клиент, который облегчает безопасный, основанный на прокси-доступ к серверам MCP для удаленного использования инструментов.
Сервер MCP на базе Spring с возможностями ИИ для управления и обработки протоколов коммуникации модов Minecraft.
Минималистичный MCP-клиент с основными функциями чата, поддерживающий несколько моделей и контекстные взаимодействия.
Защищенный MCP сервер, позволяющий агентам ИИ взаимодействовать с приложением Authenticator для получения кодов 2FA и паролей.
Исследования и данные
Реализация сервера, поддерживающая Протокол Контекста Модели, интегрирующая возможности промышленного ИИ CRIC.
Предоставляет данные о движении, качестве воздуха, погоде и прокате велосипедов в городе Валенсия в единой платформе в реальном времени.
Приложение на React, демонстрирующее интеграцию с Supabase через инструменты MCP и Tambo для регистрации компонентов пользовательского интерфейса.
Клиент MCP, интегрирующий API Brave Search для веб-поиска, использующий протокол MCP для эффективной коммуникации.
Сервер протокола, обеспечивающий бесперебойную связь между Umbraco CMS и внешними приложениями.
NOL интегрирует LangChain и Open Router для создания сервера MCP с несколькими клиентами на основе Next.js.
Соединяет LLM с Firebolt Data Warehouse для автономных запросов, доступа к данным и генерации инсайтов.
Клиентская платформа для соединения ИИ-агентов с серверами MCP, позволяющая обнаружение и интеграцию инструментов.
Spring Link упрощает связывание и управление несколькими приложениями Spring Boot эффективно в единой среде.
Клиент с открытым исходным кодом для взаимодействия с несколькими серверами MCP, обеспечивающий бесшовный доступ к инструментам для Claude.
Облачные платформы
Чат-бот на базе Spring для Cloud Foundry, который интегрируется с AI-сервисами, MCP и memGPT для расширенных возможностей.
Автоматизирует создание MCP серверов для AWS сервисов с использованием boto3, упрощая настройку серверов для разработки.
Бессерверный MCP, размещенный в AWS Lambda, который взаимодействует с AWS Bedrock для обработки моделей ИИ через API Gateway.
Серверно-клиентский MCP, упрощающий коммуникацию и обмен данными между ИИ-службами и системами хранения.
Позволяет взаимодействовать с SharePoint Online через REST API, поддерживая функции управления сайтом, списком и пользователем.
Комплексный набор контейнеров для эффективного развертывания и управления микросервисами.
Клиентская и серверная настройка, облегчающая коммуникацию GitLab SSE через супер-шлюз для получения обновлений в реальном времени.
Кроссплатформенный менеджер пакетов, предназначенный для эффективного и бесшовного управления всеми серверами MCP.
Демонстрационный проект, показывающий, как создать клиентский агент MCP для подключения к внешним сервисам через протокол MCP.
Реализует сервер и клиент MCP с использованием FastMCP и LangChain для структурированной асинхронной коммуникации.