模型上下文协议（MCP）可以扩展以支持数百个并发用户，但这取决于其架构、资源分配以及如何处理并发。MCP 的设计旨在管理交互过程中的上下文数据，例如用户会话或应用程序状态。为了实现扩展，协议必须高效地分配工作负载，最小化瓶颈，并保持低延迟。如果采用分布式架构实现——使用负载均衡器、水平扩展和无状态处理——它可以通过根据需要增加计算资源来处理增加的流量。例如，在 Kubernetes 集群中跨多个服务器部署 MCP 可以根据需求自动扩展，确保用户获得一致的性能体验。
一个关键因素是 MCP 如何管理每个用户的内存和处理。如果每个用户会话需要大量资源（例如，大型上下文窗口或复杂的状体跟踪），扩展到数百个用户可能会给系统带来压力。通过会话缓存、高效地序列化上下文数据以及限制冗余计算等优化措施有助于减少开销。例如，使用像 Redis 这样的快速内存数据库来存储活动会话，而不是依赖较慢的基于磁盘的存储，可以提高响应时间。此外，对数据库或外部服务交互使用连接池可以防止在处理并发请求时资源耗尽。开发者还应该考虑采用限流机制，以便在高峰负载期间优先处理关键操作。
并发处理是另一个关键挑战。MCP 必须并行处理多个请求，同时避免冲突或数据损坏。异步编程模型（例如，在 Node.js 中使用非阻塞 I/O 或 Go 的 goroutines）可以高效地管理并发任务。例如，一个基于 Go 的 MCP 服务器可以使用轻量级 goroutines 来处理用户请求，确保像数据库查询这样的阻塞操作不会阻塞整个系统。故障容忍机制，例如对失败操作进行重试以及使用断路器防止级联故障，对于大规模部署的可靠性也至关重要。像 Prometheus 或 Grafana 这样的监控工具可以跟踪延迟和错误率等指标，帮助开发者及早识别瓶颈。通过精心设计和基础设施规划，MCP 可以有效地扩展以支持数百个用户。