模型上下文协议 (MCP) 旨在规范机器学习模型与其操作环境之间的交互。其核心架构组件包括上下文管理层、模型执行框架和通信接口。这些组件协同工作，确保模型能够根据输入动态调整、共享状态并高效地与外部系统集成。
上下文管理层负责捕获、存储和检索影响模型行为的上下文数据。这包括用户偏好、环境变量或历史交互等元数据。例如，使用 MCP 的推荐系统可能会存储用户的过去交互以个性化未来的输出。该层通常依赖于数据库或缓存系统（如 Redis）来管理实时访问。它还强制执行数据模式以确保一致性，从而使模型能够正确解释上下文。开发人员可以使用自定义逻辑扩展此层，例如在敏感数据到达模型之前对其进行过滤。
模型执行框架处理模型的部署、扩展和生命周期管理。它抽象了基础设施的复杂性，使模型能够在各种环境（本地、云或边缘设备）中运行。例如，欺诈检测模型可以在交易高峰期使用 Kubernetes 编排进行横向扩展。该框架还支持版本控制，允许在新模型性能不佳时进行无缝回滚。它通常与监控工具（如 Prometheus）集成，以跟踪延迟或错误率等性能指标，从而确保可靠性。开发人员在此配置策略，例如 GPU 资源限制或失败推理请求的回退机制。
通信接口定义了模型与外部系统交换数据的标准化 API 和协议。常见的有 RESTful 端点或 gRPC 服务，实现跨编程语言的互操作性。例如，自然语言处理模型可能会暴露一个接受文本输入并返回结构化 JSON 的 HTTP 端点。该接口还包括身份验证（例如 API 密钥）和加密（例如 TLS），以保护传输中的数据安全。开发人员在此实现适配器，将 MCP 与旧系统连接起来，确保向后兼容性。此组件简化了集成，允许第三方服务在不深入了解协议的情况下调用模型。