是的，你可以在无服务器基础设施上部署模型上下文协议 (MCP) 服务器，但需要解决一些重要的考虑因素。 AWS Lambda、Google Cloud Functions 或 Azure Functions 等无服务器平台允许你运行代码而无需管理服务器，这与许多 MCP 用例的事件驱动、可扩展特性相一致。 例如，如果你的 MCP 服务器处理用于模型推理或上下文管理的 API 请求，则无服务器可以自动扩展以处理流量高峰。 然而，无服务器环境施加了一些约束，例如执行时间限制（例如，AWS Lambda 为 15 分钟）和无状态性，这可能需要调整 MCP 服务器的运行方式。
一个关键的挑战是管理状态。 MCP 服务器通常需要在多个请求之间维护上下文——例如会话数据或模型参数。 无服务器函数在设计上是无状态的，因此你需要 Redis、DynamoDB 或云原生键值存储等外部存储解决方案来持久保存此信息。 例如，如果你的 MCP 服务器跟踪聊天机器人的对话上下文，则每次函数调用都会从数据库中检索最新状态，然后再处理请求并在之后更新它。 这增加了延迟，但确保了一致性。 此外，冷启动——函数在不活动后初始化时的延迟——会影响实时性能，因此对于对延迟敏感的应用程序，异步处理或预热技术是必要的。
另一个因素是资源限制。 无服务器平台限制内存、CPU 和有效负载大小，这可能会影响处理大型模型或复杂计算的 MCP 服务器。 例如，今天在无服务器上部署 GPU 加速模型推理端点是不切实际的，因为大多数提供商不提供 GPU 支持。 然而，轻量级的 MCP 任务（如路由请求、预处理数据或管理 API 网关）非常适合无服务器。 混合方法——使用无服务器处理无状态组件，使用专用实例或容器处理计算密集型任务——可以平衡成本和性能。 AWS Step Functions 或 Azure Durable Functions 等工具还有助于编排多步骤工作流程，从而在无服务器约束内实现更复杂的 MCP 逻辑。