MCP服务器接入深度学习框架，大家都怎么设计数据流的？

我们之前也踩过这个坑，base64塞JSON确实太折磨人了，大图或者大tensor一多，光序列化反序列化就吃掉不少时间。后来我们的做法是把MCP server当成薄代理层，不内嵌模型，收到请求后只做参数校验和路由，真正的推理丢给后面的Triton。数据这块改成让客户端先传到对象存储或者共享内存，JSON里只带一个引用ID和元信息，MCP server拿到ID再去拉数据送进推理集群。这样协议层始终是轻的，也避免了JSON-RPC传大payload的尴尬。不过代价是得多维护一套临时存储的生命周期和清理逻辑，稍不注意就攒一堆垃圾文件。我比较好奇你们QPS大概什么量级，如果并发不高其实内嵌模型也不是不能接受，省得链路拉太长。另外Ray Serve那块如果有现成的dashboard能直接暴露HTTP端点，是不是可以让MCP server直接转发而不是自己管序列化？

我们也是base64硬传，小图还行，大图直接走对象存储给URL，MCP只传引用不传数据。

base64传大图确实扛不住，之前我们也踩过这坑。后来改成MCP server只做轻量代理，把请求转给Triton，大文件走对象存储传URL，JSON里只带引用，延迟一下就下来了。内嵌模型除非是小模型或者边缘场景，不然扩展性和显存管理都挺头疼的。你们现在推理集群是自建还是用的托管服务？这块选型对数据流设计影响还挺大的。

base64传图片确实太顶了，我感觉MCP server更适合做轻量代理，重数据走对象存储或者共享内存传引用就行。

我们现在的做法是MCP server只做轻量代理，真正的推理扔给Triton，server端只负责把参数转成推理请求再回传结果。大数组走base64确实顶不住，可以试试在MCP里传引用而不是数据本身，比如给个S3路径或Redis key，让推理端自己去拉。内嵌模型听起来简单，但版本更新和扩缩容会很痛苦，生产上不太敢这么玩。

我们之前也踩过这个坑，base64传tensor确实太伤了，尤其图片这种，JSON膨胀三成以上，解码还占CPU。后来改成MCP server只做轻量代理，真正的推理走gRPC打到Triton，tensor直接在那边序列化，MCP这边只传句柄或者对象存储的URL。这样Agent拿到的是引用而不是裸数据，延迟能压下来不少。不过要注意权限和生命周期管理，不然URL泄露或者临时文件堆积很烦。内嵌模型听起来简单，但生产上扩缩容和版本管理会把你拖死，除非你就是单机小规模玩票。我比较好奇你们Agent侧怎么消费返回结果的，如果是多模态链路，建议在MCP层就把格式约定死，不然后面各种适配能写吐。