在上一篇文章中，我们构建了一个最小的MCP（多控制器平台）客户端枢纽，这是一个轻量级的FastAPI服务，能够发现来自专门服务器的工具并路由执行请求。这一枢纽提供了简洁的接口，但还缺少一个关键部分——智能决策核心。现在，我们需要构建LLM（大型语言模型）主机，它负责决定何时使用哪些工具。 连接到LLM本身并不是最大的挑战。真正的难点在于如何构建一个抽象层，使我们能够在不改动工具生态系统的情况下更换不同的模型。当前，我们可以选择o3、GPT-4.1、Llama-4-Maverick、DeepSeek R1/V3或Claude Sonnet 3.7，而新的LLM几乎每个月都会有发布。甚至有些情况下，我们可能希望使用本地的LLM，如通过Ollama或LMStudio实现。我们的架构需要具备这种灵活性，同时确保工具交互的一致性。 为了解决这一问题，我们将采用两个关键组件。首先是一个提供商系统，它将隐藏不同模型的具体细节。无论我们是调用OpenAI的API，还是使用Groq的兼容OpenAI端点，或是连接到Anthropic，其余的代码不应察觉这些差异。其次，我们将构建一个智能调度器，它能够根据输入数据和上下文动态地选择合适的工具和模型组合，提高系统的整体性能和响应速度。 具体来说，提供商系统将包含一系列模块，每个模块负责与一个特定的LLM接口对接。这些模块将对外提供统一的接口，使得其他部分的代码无需关心底层具体的实现细节。这不仅增强了系统的可维护性，也简化了未来的扩展和更新工作。另一方面，智能调度器将利用一些常见的机器学习技术，如模型评估和推理优化，来选择最适合当前任务的工具和模型。例如，在自然语言处理任务中，调度器可以优先选择性能最佳的模型；在图像处理任务中，则可以选择计算效率更高的模型。 为了确保这一架构的有效性，我们在设计过程中采用了多种策略。首先，通过单元测试和集成测试，确保每个提供商模块的可靠性和一致性。其次，我们在真实场景中进行了多次迭代和优化，收集了大量的反馈数据，以不断改进调度器的决策能力。此外，我们还开发了一套监控和日志记录系统，帮助我们实时追踪系统的运行状态和性能指标，及时发现并解决问题。 最终，我们成功构建了一个灵活且高效的MCP架构。这套架构不仅在现有工具和模型上表现出色，也为未来的技术进步和技术栈变化打下了坚实的基础。它使得我们的应用能够在不同场景下快速适应变化，提高了用户的满意度和系统的可靠性。 业内人士评价认为，这一MCP架构的设计体现了当前AI领域对于灵活性和可扩展性的高度关注。随着新的LLM不断增加，这一架构的优势将更加突出。公司方面，该团队来自一家领先的AI解决方案提供商，拥有丰富的项目经验和深厚的技术积累，这一成果也是对其技术实力的有力证明。