【第691期】MCP服务器架构模式

Seventy3 是一档借助 NotebookLM 解读前沿论文的播客——不是念摘要，也不是泛泛而谈，而是让 AI 帮你把论文掰开揉碎，说人话。我们蹲在人工智能、大模型、机器人算法、crypto 这几个领域，每期挑一篇值得关注的工作，用对话的方式聊给你听。你可以在通勤路上听，做实验的时候听，也可以当背景音放着，让新知识自然地长进脑子里。

如果你正在做有意思的研究，想让更多人看到——不管你是博士生、独立研究者还是实验室的博士后——把论文发给我们，我们帮你用 AI 做一期深度解读，让你的工作被更多同路人发现。

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今天的这篇的主题是：

MCP Server Architecture Patterns for LLM-Integrated Applications

Summary

模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）由 Anthropic 于 2024 年 11 月推出，它定义了一个标准化接口，用于将大型语言模型（LLM）连接到外部工具、数据源和服务。在发布后的几个月内，GitHub 上就涌现出了数百个由社区构建的 MCP 服务器，但目前尚无软件维护方面的文献对该生态系统在生产环境中的构建方式进行过描述。本篇行业经验论文对通过枚举包含 15 个独立开发的服务器（包括来自 ANSYR 语音 AI 平台的 5 个生产服务器，以及来自官方 MCP 注册表的 10 个公共服务器）组成的语料库所观察到的五种循环出现的 MCP 服务器架构模式进行了分类编目：资源网关（Resource Gateway）、工具编排器（Tool Orchestrator）、有状态会话服务器（Stateful Session Server）、代理聚合器（Proxy Aggregator）和特定领域适配器（Domain-Specific Adapter）。每种模式都采用了 Gamma 等人（设计模式“四人帮”）的结构化形式进行描述：上下文、问题、解决方案以及后果。我们还记录了四种反模式（anti-patterns），以及围绕身份验证、版本控制和可观测性的一系列横切关注点（cross-cutting concerns）。定量评估贡献了三项测量结果：跨两个独立 LLM 评估员在 54 个留出（held-out）服务器上针对该分类法算出的评分者间一致性（Cohen's kappa = 0.76），这也定位出了三种模式边界的歧义性；在环回（loopback）路径上实测并针对跨主机路径建模的端到端传输开销；以及一项工具数量研究，结果显示对于 Claude Haiku 4.5，当每个上下文包含 10 到 15 个工具时，工具选择准确率会降至 90% 以下，而对于 Sonnet 4，该临界值在 20 到 30 个工具之间。代码、语料库和提示词已作为复现包发布。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2606.30317