最近在折腾把MCP（模型上下文协议）接入到我们自己的PyTorch训练流程里，主要是想统一管理不同任务的数据预处理和模型输入的上下文。但遇到个问题：MCP里的context是偏“对话/工具调用”那种动态的，而深度学习训练里上下文更多是静态的tensor shape和dataset配置。强行套用感觉有点别扭，比如多模态输入（图像+文本）时，MCP的context结构好像不太够用？有没有大佬已经在生产环境里这么干过？想请教下你们是怎么设计这块的，是直接复刻一套还是只做轻量适配？有点迷茫，求指点。