模型上下文协议 (MCP) 的模型无关性意味着它被设计成可以与任何机器学习模型架构一起工作，无论其类型、框架或内部结构如何。 MCP 不是依赖于特定模型的细节（例如，它如何处理数据或它的层），而是将交互抽象为一个标准化的接口。这允许开发人员集成使用不同工具（例如，TensorFlow、PyTorch）或架构（例如，transformers、CNNs）构建的模型，而无需重写协议逻辑。例如，无论模型是基于视觉的卷积神经网络 (CNN) 还是基于文本的 transformer，MCP 都以一致的方式处理通信、输入格式化和输出解析，从而让模型的内部结构保持不透明。
MCP 中模型无关性的主要优势是灵活性。 开发人员可以交换模型，而无需重新设计整个系统。 假设一个团队从基于 PyTorch 的推荐模型开始，但后来出于性能原因切换到 TensorFlow 实现。 使用 MCP，协议的输入/输出合同和通信方法保持不变，从而最大限度地减少重构。 这也简化了协作，因为团队可以使用他们喜欢的框架，同时遵守共享协议。 此外，模型无关协议通过适应新的架构来使系统面向未来。 例如，如果引入了一种新的图神经网络 (GNN)，MCP 可以通过确保数据格式化以匹配其预期的输入来支持它，而无需更改上游服务。
具体的例子突出了模型无关设计在实践中是如何工作的。 MCP 可以标准化数据格式，例如，无论模型的原生期望如何，都要求所有输入都序列化为 JSON 或 Protocol Buffers。 MCP 中的预处理步骤可以将此标准化输入转换为特定模型所需的张量格式。 类似地，输出可以被标准化——例如，将概率转换为统一的置信度分数格式——然后再返回给客户端。 如果开发人员同时部署 ResNet-50 图像分类器和 GPT 样式的文本生成器，MCP 将处理路由请求，将图像或文本转换为正确的张量形状，并打包结果，同时保持模型的实现隔离。 这种抽象降低了集成复杂性，并让开发人员专注于模型性能而不是协议细节。