是的，模型上下文协议 (MCP) 服务器可以连接到数据库或文件系统，尽管具体的实现细节取决于特定的 MCP 框架及其支持的工具。MCP 的设计目的是管理机器学习模型及其上下文，这通常需要与外部数据源交互，以完成诸如存储模型元数据、加载训练数据集或保存推理结果等任务。为此，开发者通常使用内置连接器、自定义脚本或中间件来桥接 MCP 服务器与数据库（SQL、NoSQL）或文件系统（本地、基于云或分布式）。
例如，MCP 服务器可能使用 SQLAlchemy 或 psycopg2 等 Python 库连接到 PostgreSQL 数据库。这允许服务器查询有关已部署模型的元数据（如版本历史或性能指标），并将其存储在关系表中。同样，对于文件系统，MCP 可以利用云存储 SDK（例如，用于 S3 的 AWS SDK 或 Google Cloud Storage 客户端）来检索存储在对象存储中的训练数据。在本地部署中，服务器可以访问共享网络驱动器或 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 路径来读取或写入文件。这些集成通常通过配置文件或环境变量进行处理，这些文件或变量定义了连接字符串、凭据或访问密钥。
然而，在将 MCP 服务器连接到外部系统时，开发者必须考虑安全性和可伸缩性。数据库连接需要适当的身份验证（例如，用户名/密码、IAM 角色）和加密 (TLS/SSL) 以保护敏感数据。对于文件系统，访问控制（例如，S3 中的 Bucket 策略）和高效的分块/流式传输机制至关重要，尤其是在处理大型数据集时。此外，异步操作（例如通过消息代理（RabbitMQ、Kafka）排队写入数据）可以防止 MCP 服务器在高吞吐量场景下成为瓶颈。通过周全地设计这些集成，开发者可以确保 MCP 服务器在利用现有数据基础设施的同时保持高性能和安全。