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跨 SaaS、VPC 和本地部署 MCP | 2026年指南
企业级 AMD MI355X 指南，涵盖 AI 推理、LLM 培训、内存扩展、性能权衡和部署策略。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能跨 SaaS、VPC 和 On-Prem 部署 MCP：2026 年综合指南
简介
为什么这现在很重要
模型上下文协议 (MCP) 已成为 AI 代理通过一致的接口调用上下文感知工具和模型的强大方式。大语言模型 (LLM) 的快速采用以及对上下文基础的需求意味着组织必须在不同环境中部署 LLM 基础设施，而不牺牲性能或合规性。 2026 年初，云服务中断、SaaS 价格上涨以及迫在眉睫的人工智能法规正在迫使企业重新考虑其基础设施战略。通过设计涵盖公共云服务 (SaaS)、虚拟私有云 (VPC) 和本地服务器的 MCP 部署，组织可以在敏捷性与控制之间取得平衡。本文为想要跨异构基础设施部署 MCP 支持的应用程序的决策者和工程师提供了路线图。
您将学到什么（快速摘要）
本指南涵盖：
在整篇文章中，您将找到专家见解、快速总结和实用清单，使内容具有可操作性。
了解 MCP 和部署选项
什么是模型上下文协议？
部署环境：SaaS、VPC 和 On-Prem
MCP 部署适用性矩阵（框架）
工作负载类型
灵敏度
波动性
推荐环境
高
低
本地/VPC 实现最大程度的控制
中