Scaled MCP
Scaled MCP 是一個高性能、水平可擴展的消息上下文協議 (MCP) 伺服器，專為 AI 應用而設計。它支持負載平衡、會話管理和靈活配置，實現跨多個節點的無縫部署。其基於 Actor 的架構促進了高效的消息路由和會話處理，使其適合需要可靠消息交換和可擴展性的大規模 AI 服務。
新增日期：
創建者：
Apr 27 2025
精選
Scaled MCP 是什麼？
Scaled MCP 是一個先進的 MCP 和 A2A 伺服器實現，允許開發者構建可擴展的 AI 通訊平台。它遵循 MCP 2025-03 標準，並提供豐富功能，如負載平衡部署、通過 Redis 或內存選項進行的會話管理，以及針對高效消息路由的 Actor 系統。它對 HTTP 傳輸、SSE 和外部路由器集成的支持，使其能靈活部署於各種環境中。非常適合 AI 聊天機器人、分佈式 AI 系統和企業 AI 解決方案，確保跨多個節點的可靠且可擴展的消息處理。其模塊化設計和開源許可證促進了定制和集成到複雜的 AI 架構中。
誰會使用 Scaled MCP？
- AI 開發者
- 分佈式系統架構師
- 從事大規模 AI 的研究機構
- 部署可擴展 AI 解決方案的企業
- AI 生態系統中的開源貢獻者
如何使用 Scaled MCP？
- 步驟 1：使用 'go get github.com/traego/scaled-mcp' 安裝 MCP 伺服器庫。
- 步驟 2：配置伺服器設置，包括會話管理和傳輸選項。
- 步驟 3：定義並註冊伺服器將提供的工具和功能。
- 步驟 4：用配置和註冊的工具初始化伺服器。
- 步驟 5：啟動伺服器並連接您的客戶端或外部 HTTP 伺服器。
- 步驟 6：根據需要監控、擴展和管理伺服器以支持您的 AI 部署。
Scaled MCP 的核心特徵與益處
主要功能
- 支持能力協商的 HTTP 傳輸
- 使用 Redis 或內存的分佈式會話管理
- 基於 Actor 的消息路由系統
- 為負載平衡提供的水平擴展
- 對外部路由器和自定義端點的支持
優點
- 支持大規模的分佈式 AI 應用
- 透過外部 HTTP 路由器實現靈活的部署
- 跨多個節點提供可靠的會話管理
- 通過 Actor 架構有效處理消息
- 開源，可自定義選項
Scaled MCP 的主要使用案例與應用
- 構建帶有負載平衡的分佈式 AI 聊天機器人
- 企業的 AI 通訊平台
- 需要消息同步的大型研究項目
- 多節點 AI 服務的部署
- 在雲環境中進行 AI 消息路由和會話管理
Scaled MCP 的常見問答
開發者
- Traego
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一個 Docker 映像，承載多個 MCP 伺服器，透過整合 supergateway 以統一入口點訪問。
研究與數據
NOL 整合了 LangChain 和 Open Router，以使用 Next.js 創建一個多客戶端的 MCP 伺服器。