工具及描述动态管理 MCP注册与发现 MCP服务器筛选、安装、代理 Agent Nacos MCP Router工作原理--智能路由模式 AI Agent Nacos MCP Router Vector DB query tool call • 智能筛选：根据任务描述及关键字筛选MCP服务器 • 自动安装：根据LLM选择，初始化和MCP服务器的连接 • 动态发现：动态从Nacos发现MCP r Agent Nacos MCP Router工作原理--智能路由模式 • 使用search_mcp_server工具检索相关 MCP服务器 • 使用add_mcp_server安装指定MCP服 务器 • 使用use_tool请求目标MCP服务器的工 具处理任务 Agent Nacos MCP Router工作原理 -- 代理模式 AI Agent MCP Client Nacos ble_http -e PORT=9001 -e PROXIED_MCP_NAME=time nacos/nacos-mcp-router Stdio协议MCP服务器一键转为sse/streamableHTTP协议MCP服务器 Part 3 Nacos MCP Router部署最佳实践 MCP Client Nacos MCP Router部署最佳实践 AI Agent Nacos

硬件与软件选型..................................................................................92 6.2.1 服务器配置.................................................................................95 6.2.2 AI 软件工具 安全性：数据传输和存储过程应确保安全性，包括数据 加密、访问控制及审计日志等功能，以满足公共安全领 域对数据的高安全要求。 3. 实施环境需求 系统应当支持在多种实施环境下运行，包括但不限于： o 本地部署：能够在本地服务器上进行部署和运作，适用 于需要严格控制数据的安全性及隐私的场合。 o 云端服务：支持云端服务模式，便于资源的动态分配和 扩展，用户可根据需要选择合适的服务。 4. 技术架构需求 系统的技术架构应具备以下特点： 设备数量：依据覆盖区域的大小和监控需求合理配置采集设备 数量。 此外，视频数据采集还需支持实时数据传输和存储，并能满足 大数据量下的高并发需求。具体要求如下：  实时传输：确保视频数据以低延迟的方式传输至服务器，为实 时监控和分析提供支持。  大容量存储：系统应支持扩展存储，能够处理长时间的高流量 数据，保证数据的不间断存储。  数据压缩技术：采用高效视频编码技术，如 H.265，以降低存 储空间和带宽需求，同时不影响画质。

系统的设计将严格遵 循现有的数据安全与隐私保护法规，确保所有数据处理活动在法律 框架内进行。 项目的技术约束主要源于当前的硬件资源与预算限制。系统需 要支持至少 100 个并发用户的访问，服务器响应时间不超过 2 秒。 此外，系统应具备良好的可扩展性，以适应用户数量和数据量的增 长。在开发过程中，将采用微服务架构，以确保系统模块的高度解 耦与独立部署能力。 在项目实施过程中，还将面临以下主要挑战： 行安全漏洞扫描和渗透测试，确保符合 ISO 27001 等国际安全标 准。 可扩展性和可维护性也是非功能性需求的重要组成部分。系统 应采用模块化设计，便于功能扩展和升级。在硬件层面，应支持横 向扩展，能够通过增加服务器节点来提升系统容量。在软件层面， 应提供完善的 API 接口，支持与第三方系统的无缝集成。维护方 面，系统应具备自动化监控和告警功能，能够实时监控 CPU、内 存、磁盘等资源使用情况，并在异常情况下自动发送告警信息。 指南和在线帮助，降低学习成本。在多语言支持方面，系统应至少 支持中文和英文两种语言，并可根据用户需求灵活扩展其他语言。 最后，系统应具备良好的兼容性和可移植性。硬件方面，系统 应支持主流服务器品牌和型号；软件方面，应兼容 Windows、Linux 等主流操作系统。在云环境部署时，系统应支持 公有云、私有云和混合云等多种部署模式，确保在不同环境下均能 稳定运行。 2.2.1 性能需求

数据平台运行时，CPU负载普遍在60%以上， 内存带宽利用率可高达80%以上。高负载情况下，保持算力的平稳输出非常重要，包括性能 的线性度指标以及资源隔离的力度等。特别在是高密度计算环境下，单服务器下的租户更 多，相关租户之间的故障隔离以及缓存、存储等资源的共享访问问题会更加突出，既要确保 租户之间运行不受任何影响，又不能以牺牲用户访问性能为代价。此外，多副本存储策略在 面对存算分离架构 SST)，ECS g�i 允许用户调整 CPU 核心数量与时钟频率，以满足特定计算需求 , 例如可以从 120 核改配 到 96 核，以提高单核性能。在线主频变配 + 芯粒化架构缓解资源紧张问题，一台服务器可实现 灵活多档配置，无需重新调度到其他机器或可用区，用户无需担心可用区内新实例资源不足的 问题 。对于运行 7x�� 的云原生业务和关键服务系统，可持续提供 SLA，业务连续性更强，无需 “停机换车”。 高主频时的稳定性能：至强 ® 6 性能核处理器在高主频（包括睿频）工作模式下，频率抖动极其 微小，能够更好地在高主频下保持持续稳定的性能输出。 可靠性：高品质的硬件组件和先进的散热技术，确保了服务器的低故障率和高可靠性，最大程 度避免故障导致的业务中断和数据丢失。 海量规格智能筛选：在游戏业务高弹性场景下，针对海量规格实现了智能筛选，动态规格供给 模式有效减少了资源碎片，降本幅度可达 20%。

界面，以友好的方式展示给用户，如生成交易确认信息、提供投资 建议或展示风险评估报告。 在整个数据流过程中，日志和监控模块会实时记录各个环节的 操作日志和性能指标。这些日志信息被存储在独立的日志服务器 中，供后续的系统审计和性能优化使用。监控模块还会通过实时监 控数据的流动情况，及时检测并报警异常事件，保障系统的稳定运 行。 为了进一步优化数据流的效率，系统引入了缓存机制。高频访 问的 的数据安全，为银行业务的稳定运行提供坚实基础。 5. 模型部署 在银行系统中部署 Deepseek 大模型时，首先需要对硬件资源 进行规划和配置。考虑到大模型的计算需求，建议采用高性能 GPU 服务器集群，以确保模型训练和推理的效率。每个节点应配 备至少两块 NVIDIA A100 GPU，以保证足够的并行计算能力。服 务器之间通过高速 InfiniBand 网络连接，确保数据传输的低延迟 接下来，我们采用分布式训练框架，如 TensorFlow 或 PyTorch，以加速训练过程并处理大规模数据。分布式训练不仅提 高了计算效率，还增强了模型的泛化能力。在集群环境中，每个计 算节点负责处理数据的子集，通过参数服务器进行梯度更新和模型 同步。这种方法能够显著减少训练时间，尤其是在处理 TB 级数据 时。为了进一步提高训练效率，我们使用混合精度训练（Mixed Precision Training），即同时使用

一个巨大的技术挑战。智算集群对稳定性与可靠性要求极高，AI 训练任务通常需要连续运 行数天甚至数周，任何硬件故障或网络波动都可能导致任务失败，造成巨大经济损失和时 间成本；智算集群的软硬件耦合深，故障定界困难。从芯片、服务器到集群网络、调度系 统、AI 框架，任何一个环节出问题都可能导致服务不可用，因此对运维团队的技术深度和 广度要求极高。 在运营与优化阶段，仅仅提供裸算力是远远不够的。用户需要的是开箱即用的模型服 撑集成交付各个环节，保障项目落地。 深圳智算中心建设规模包括 230 台 GPU 服务器及 36 套磁盘阵列，提供 691Pflops 智能 算力。网络结构复杂，外部连接 CUII、169 等，内部细分为管理、业务、参数面及样本面等 网络，其中参数面和样本面采用 RoCE 无损网络技术。计算资源选用国产 AI 服务器，采用风 冷方案。存储系统使用华为 OceanDisk，分为热存储和温冷存储。云平台采用联通云湾区版， 运行温度等，并通过策略下发实时调整参数设置从而优化全局能耗。 深圳宝观智算中心改造项目通过腾退整合升级和节能焕新，IT 功率密度提升 10 倍， 完成 3 个月投产智算中心。同时，采用机房基础设施与 IT 服务器 AI 联动节能，实现了能 耗降低 10%。 图 4 老旧机楼智算改造和节能焕新 3.1.4 广东电信韶关数据中心间接蒸发冷却技术应用 中国电信粤港澳大湾区一体

在测试完成后，根据测试结果进行优化是提升系统性能的重要 步骤。优化措施可以包括：  代码优化：对关键算法和数据处理流程进行优化，提高执行效 率。  系统配置调整：根据测试结果调整系统配置，如增加服务器资 源、优化数据库配置等。  负载均衡：通过引入负载均衡技术，合理分配系统资源，提高 系统的并发处理能力。 此外，为了持续监控系统性能，可以引入实时监控工具，及时 发现并解决性能问题。通过定期进行性能测试和优化，可以确保系 峰期动态 调整资源分配，确保系统的高可用性。 运维方面，建议采用多层次监控体系，包括基础设施层、应用 层和业务层的监控。基础设施层可使用 Prometheus 和 Grafana 实时监控服务器的 CPU、内存、磁盘和网络使用情况；应用层则通 过 ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）堆栈收集和分析日 志，快速定位和解决异常；业务层监控则专注于交易策略的执行情 设计。考虑到股票量化交易的高频性和数据密集性，建议采用分布 式架构，以确保系统的可扩展性和高可用性。主服务器负责接收和 处理市场数据，同时将任务分发至多个计算节点，以提高计算效 率。数据库采用分片技术，将历史数据和实时数据分离存储，减少 单一数据库的负载压力。 在硬件配置方面，主服务器应配备高性能的 CPU 和大容量内 存，以应对大规模数据的快速处理需求。计算节点则采用多核处理 器和

理框架 分布式文件存储 u 公 有 云 分布 式 文 件 存 储 CFS/Turbofs/Goosefsx u 私有化 NFS 协议存储 NAS/CSP 云服务器 u 公有云 HCC 高性能服务器，一键纳管 u 私有化服务器，支持 X86+ARM 统一纳 管 自研行业大模型 u 金融 / 汽车 / 医疗，提升垂类任务性能 u 支持知识增强、实时更新知识库 开源大模型 u Deep

前端性能优化是提升用户体验和系统效率的关键步骤。首先， 通过减少 HTTP 请求次数来优化性能，可以通过合并文件（如 CSS 和 JavaScript 文件）、使用 CSS 精灵技术以及启用服务器端压缩 （如 Gzip）来实现。此外，利用浏览器缓存机制，通过设置适当 的缓存控制头，如 Cache-Control 和 Expires，可以显著减少重复 资源的加载时间。 代码层面的优化同样重要。精简和压缩 理或提前缓存结果。 服务器资源的合理配置也是性能优化的重要环节。通过监控系 统的 CPU、内存、磁盘 I/O 等资源使用情况，及时发现瓶颈并进行 调整。例如，对于 CPU 密集型任务，可以通过增加服务器核心数 或使用更高效的算法来缓解压力；对于内存不足的情况，可以适当 增加内存或优化内存使用策略，避免内存泄漏。此外，使用负载均 衡技术，将请求分发到多台服务器，可以有效避免单点故障和性能 等，实时监控系统的各项性能指标，及时发现 并定位性能瓶颈。同时，建立完善的日志和报警机制，能够在系统 出现性能问题时快速响应和处理，确保系统的高可用性和稳定性。 综上所述，后端性能优化是一个系统化的工作，涉及数据库、 代码、服务器资源、网络通信等多个方面。通过合理的技术手段和 持续的监控分析，可以有效提升系统的性能和稳定性，为用户提供 更好的服务体验。 8.4 安全性设计 在 DeepSeek 智能体开发中，安全性设计是确保系统稳定运行

荐服务背后复杂的算法运算，各类数字化场景都高度依赖强大、稳 定且高效的算力支撑。特别是在智能化进程加速推进的背景下，智 算需求更呈现出一种持续攀升的强劲态势。据国际数据公司（IDC） 预测，2024 年全球人工智能服务器市场规模为 1251 亿美元，2025 年预计将增至 1587 亿美元，2028 年有望达到 2227 亿美元。 在这一发展趋势下，全球各国愈发重视人工智能产业发展并加 快部署，力求在全球数字经济竞争中抢占先机。IDC 力网络传输效能不足，导致算力资源在跨区域流动和共享时也面临 诸多障碍，制约了全国算力资源的优化配置和高效利用。二是基础 软硬件水平亟待进一步提升。硬件方面，我国在高端芯片制造工艺、 高性能服务器等关键技术环节与国际先进水平存在一定差距，部分 核心部件依赖进口，这在一定程度上限制了算力产业的自主可控发 展。软件层面，操作系统、数据库等基础软件的稳定性和性能优化 相对不足，存在兼容性、安全性和效能发挥等问题。此外，软硬件 备性能提升奠定坚实基础。计算架构方面，异构计算架构成为主流 模式，多样化、跨体系处理器协同成为提升计算并行度和能效的重 要手段。绿色节能方面，一是我国积极推进绿色节能技术创新，研 发节能技术与设备，如高效能服务器、液冷系统等；二是优化算力 中心布局，充分利用自然冷源与可再生能源，降低算力中心能耗。 人工智能技术方面，算力技术创新与人工智能技术深度融合，在自 然语言处理、图像识别、语音识别等领域取得突破性进展，为我国