部署模型上下文协议 (MCP) 服务器需要仔细考虑硬件、软件和网络资源，以确保可靠的性能。 至少，您需要一台具有多核 CPU（例如，8 个或更多核心）、16–32 GB 内存和快速存储（如 NVMe SSD）的服务器。 这些规范确保服务器可以处理并发模型推理请求并高效处理大型数据集。 例如，基本部署可能使用 Intel Xeon E5-2650 或 AMD EPYC 7302P 处理器，并搭配 32 GB DDR4 RAM 来管理典型的工作负载。 存储需求取决于模型大小 - 如果您的模型每个为 5-10 GB，则至少分配 100-200 GB 的磁盘空间以容纳多个版本和临时文件。
软件依赖项包括基于 Linux 的操作系统（Ubuntu 22.04 LTS 或 CentOS 7+）、Python 3.8 或更高版本，以及 CUDA 11.x 等运行时库，用于 GPU 加速。 MCP 服务器通常依赖于 TensorFlow Serving 或 PyTorch Serve 等框架，因此请确保与这些工具的兼容性。 建议使用 Docker 或 Kubernetes 进行容器化，以实现可重现性和扩展。 例如，典型的设置可能使用 Docker 容器来隔离模型环境，并使用 Kubernetes 进行编排（如果跨多个节点进行部署）。 此外，配置 Nginx 或 Traefik 等反向代理来管理 HTTP 流量和 SSL 终止，以实现安全的客户端连接。
网络要求侧重于低延迟和高带宽。 建议使用 1 Gbps 网络接口来处理频繁的模型更新或大型推理负载。 如果在云中部署，请选择具有专用网络性能的实例（例如，AWS 的增强型网络或 Azure 的加速网络）。 负载均衡对于横向扩展至关重要：使用 HAProxy 或云原生负载均衡器等工具来跨 MCP 服务器实例分配流量。 例如，生产部署可能使用带有自动缩放组的 AWS Elastic Load Balancer 来处理流量峰值。 最后，使用 Prometheus 和 Grafana 等工具监控资源，以跟踪 CPU、内存和网络使用情况，确保及早发现瓶颈。