在模型上下文协议 (MCP) 生态系统中，**主机 (hosts)**、**客户端 (clients)** 和 **服务器 (servers)** 是不同的组件，它们协同工作以实现分布式机器学习工作流程。**主机 (host)** 是一个提供计算资源并管理机器学习模型执行的节点。**客户端 (client)** 是一个向系统提交请求（例如，推理任务或训练作业）的应用程序或用户。**服务器 (server)** 充当中间人，协调客户端和主机之间的通信，同时管理负载平衡、身份验证或结果聚合等任务。这些角色旨在解耦职责，确保分布式环境中的可扩展性和灵活性。
**主机 (hosts)** 负责执行模型和处理数据。它们通常配备硬件加速器（GPU/TPU）以高效地处理计算密集型任务。例如，主机可能会加载预训练的神经网络，并在客户端发送的输入数据上运行推理。主机向服务器注册其能力（例如，支持 PyTorch 或 TensorFlow 等框架），允许系统适当地路由任务。在训练场景中，主机还可以通过基于本地数据更新模型权重来参与联邦学习。在许多实现中，主机是无状态的，这意味着它们不会在请求之间存储特定于客户端的数据，这简化了扩展和容错。
**客户端 (clients)** 通过向服务器提交任务来发起交互。客户端可以是发送图像数据进行分类的 Web 应用程序、请求异常检测的 IoT 设备，或触发分布式训练管道的批处理作业调度程序。客户端定义模型类型、输入格式和截止日期等参数。例如，客户端可能会发送包含传感器读数的 JSON 负载，并指定必须在 500 毫秒内返回结果。客户端不需要知道哪个主机处理其请求——这种抽象允许系统动态地分配资源。一些客户端还处理后处理，例如过滤模型输出或聚合来自多个主机的结果。
**服务器 (servers)** 管理客户端和主机之间的工作流程。它们处理任务队列、将客户端与可用主机匹配，并执行速率限制或重试等策略。服务器可以使用 Kubernetes 根据需求扩展主机实例，或者为频繁请求的模型实现缓存。例如，如果客户端请求 ResNet-50 推理任务，服务器可以将其路由到为视觉模型优化的配备 GPU 的主机。服务器还提供 API 用于监控任务状态和收集指标（例如，延迟、错误率）。在高级设置中，服务器协调多步骤管道，例如在一个主机上预处理数据，在另一个主机上运行推理，并将结果记录到数据库中——所有这些都在单个客户端请求中完成。