在模型上下文协议 (MCP) 服务器中实现调试日志时，重点在于捕获三个核心领域：连接/身份验证事件、请求/响应处理以及系统资源或错误跟踪。 这些日志应提供足够的详细信息来诊断问题，而不会让开发人员感到信息过载。 优先考虑清晰度和可操作的见解，而不是数量——每个日志条目都应服务于特定的故障排除目的。
首先，记录连接和身份验证事件。 记录客户端 IP 地址、时间戳和身份验证结果（成功/失败），以识别未经授权的访问或网络问题。 例如，当客户端由于令牌过期或无效凭据而无法进行身份验证时，记录包括错误类型和客户端元数据。 此外，跟踪会话生命周期事件（例如，会话创建、续订或终止）以检测泄漏或意外断开连接。 如果客户端在几秒钟内重复连接和断开连接，则这些日志可能会显示配置错误的 keep-alive 设置或客户端错误。
其次，记录详细的请求/响应周期。 包括唯一的请求 ID、模型版本、输入参数（如果敏感则进行清理）、处理时间和响应状态。 例如，如果模型返回意外的输出，则日志应显示确切的输入数据和预处理步骤。 捕获每个处理阶段的错误——例如输入验证失败、模型推理超时或后处理异常——以及上下文数据，如堆栈跟踪或错误代码。 如果 GPU 支持的模型在推理期间无法分配内存，则记录可用资源和张量形状以查明内存瓶颈。 此外，记录重试或回退机制（例如，切换到 CPU 模式）以评估可靠性策略。
最后，监视系统健康状况和运营指标。 记录资源使用情况（CPU、内存、GPU 利用率）、异步请求的队列长度和依赖项状态（例如，数据库连接、模型加载错误）。 例如，如果服务器的响应延迟激增，则将显示队列深度增加的日志与高内存使用率相关联，以识别资源争用。 跟踪配置更改，例如模型更新或速率限制调整，以诊断部署后的问题。 像 JSON 这样的结构化日志记录格式简化了查询和过滤，使开发人员能够快速隔离问题，例如配置错误的批处理大小导致内存不足崩溃。