Skalowanie narzędzi LLM w Kubernetes dzięki zdalnemu MCP

W miarę jak systemy sztucznej inteligencji przechodzą z fazy eksperymentu do produkcji, pojawia się nowe wyzwanie: narzędzia, od których zależą duże modele językowe (LLM), nie skalują się dobrze, gdy działają lokalnie na jednym laptopie. W fazie prototypów często stosuje się lokalny serwer Model Context Protocol (MCP) — doskonały do szybkiego testowania pomysłów, ale zawodzący, gdy z tych samych narzędzi zaczyna korzystać kilka zespołów lub gdy wchodzą realne obciążenia. Doświadczenia z wdrożeń pokazują, że aby MCP mogło działać w produkcji, serwery muszą być uruchamiane zdalnie, sterowalnie, z izolacją i obserwowalnością; opisana poniżej architektura to praktyczne, gotowe do produkcji podejście oparte na Kubernetes, wykorzystujące Amazon EKS, ECR, obrazy Docker oraz aplikacyjny load balancer (ALB).

Dlaczego architektura zdalna jest potrzebna dla MCP

Początkowa skłonność zespołów jest naturalna: uruchomić serwer MCP lokalnie — to szybkie i proste podczas proof of concept. Jednak w praktyce lokalne uruchomienie ujawnia powtarzalne problemy, które szybko hamują rozwój i stabilność produkcyjnych rozwiązań. Lokalne procesy nie skaluje się przy rosnącej liczbie użytkowników lub wywołań LLM, trudne jest współdzielenie narzędzi między środowiskami (staging, test, produkcja), brak jest scentralizowanej obserwowalności logów i metryk, a mieszanie obowiązków na maszynie deweloperskiej rodzi ryzyka bezpieczeństwa i niezamierzony dostęp do zasobów. To właśnie te ograniczenia skłoniły nas do przeniesienia MCP na platformę zarządzaną.

Dlaczego Kubernetes jest naturalnym wyborem

Po spakowaniu narzędzi jako obrazy kontenerowe i wdrożeniu ich w klastrze, wiele problemów zniknęło: zespoły zaczęły współdzielić narzędzia między środowiskami, zyskały dostęp do logów i metryk, a aktualizacje można było wprowadzać bez przerywania pracy. Kubernetes zapewnia operacyjną podstawę, której brakuje lokalnym procesom — automatyczne skalowanie, separację odpowiedzialności, mechanizmy rolling update, kontrolę ruchu sieciowego oraz integrację z narzędziami do monitoringu i logowania. Dzięki temu każde narzędzie MCP staje się wersjonowanym, testowalnym i wdrażalnym obrazem kontenerowym, co ułatwia zarządzanie i rozwój.

Jak działa zdalna architektura MCP

Przejście na zdalne serwery MCP uporządkowało przepływ żądań i ułatwiło diagnozowanie opóźnień oraz błędów. Poniżej znajduje się uproszczony opis sekwencji, która pojawiała się konsekwentnie w produkcyjnych wdrożeniach.

• 1. Użytkownik inicjuje akcję — użytkownik korzysta z aplikacji, co generuje zadanie dla LLM.
• 2. LLM tworzy wywołanie narzędzia MCP — model wysyła żądanie do klienta MCP zgodnie ze standardem MCP.
• 3. Klient MCP przesyła żądanie do serwera zdalnego — komunikacja odbywa się przez HTTP, wykorzystując URL serwera wystawiony przez ALB w Kubernetes.
• 4. ALB kieruje ruch do EKS — Application Load Balancer odbiera połączenie i przekierowuje je do odpowiedniej usługi w klastrze EKS.
• 5. Pod z serwerem MCP przetwarza żądanie — serwer uruchomiony w kontenerze (obraz przechowywany w ECR) wykonuje logikę narzędzia, przetwarza wejście/wyjście i zwraca wynik.
• 6. Wynik wraca do LLM — odpowiedź przepływa z powrotem tą samą ścieżką: MCP server → ALB → MCP client → LLM.
• 7. LLM kontynuuje pracę — model wykorzystuje wynik narzędzia do dalszego rozumowania i generuje końcową odpowiedź dla użytkownika.

Dzięki tej wyraźnej separacji komponentów można niezależnie obserwować, skalować i debugować poszczególne etapy, co w praktycznych wdrożeniach znacznie przyspiesza lokalizowanie wąskich gardeł i naprawę problemów, które byłyby niewidoczne w lokalnym środowisku deweloperskim.

Przykładowe wdrożenie Kubernetes dla serwera MCP

Poniżej znajduje się uproszczony przykład manifestu Kubernetes, który pokazuje minimalne elementy potrzebne do uruchomienia serwera MCP na EKS. W przykładzie użyto dwóch replik, kontener nasłuchuje na porcie 8000, a usługa mapuje ruch na port 80; Ingress korzysta z klasy alb.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: mcp-server
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: mcp-server
  template:
    metadata:
      labels:
        app: mcp-server
    spec:
      containers:
      - name: mcp-server
        image: .dkr.ecr..amazonaws.com/mcp:latest
        ports:
        - containerPort: 8000
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: mcp-service
spec:
  type: NodePort
  selector:
    app: mcp-server
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 8000
---
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: mcp-ingress
spec:
  ingressClassName: alb
  rules:
  - http:
      paths:
      - path: /
        pathType: Prefix
        backend:
          service:
            name: mcp-service
            port:
              number: 80

To wystarczająca konfiguracja dla minimalnego zdalnego zestawu MCP. W praktyce dodaje się jeszcze konfiguracje bezpieczeństwa, polityki sieciowe, mechanizmy autoskalowania, integrację z systemem logowania i monitoringiem oraz zasady dostępu (IAM, VPC), ale powyższy manifest ilustruje kluczowe elementy architektury: konteneryzację obrazu z ECR, wdrożenie na EKS i wystawienie ruchu za pośrednictwem ALB.

Kluczowe korzyści architektury zdalnej MCP

Przeniesienie serwerów MCP do Kubernetes przyniosło w praktyce zestaw realnych korzyści, które przewyższyły to, co oferowały lokalne procesy lub doraźne wdrożenia. Najważniejsze z nich to:

• Niezależne skalowanie obciążeń — narzędzia o dużych wymaganiach obliczeniowych można skalować osobno, bez wpływu na cały pipeline.
• Wyraźne granice operacyjne — LLM odpowiada za rozumowanie i orkiestrację, serwery MCP wykonują zadania narzędziowe w izolowanych kontenerach.
• Łatwe aktualizacje i eksperymenty — zespoły mogą wdrażać nowe wersje narzędzi lub testować funkcje bez ryzyka zaburzenia pracy modelu LLM w produkcji.
• Obsługa wielu narzędzi jednocześnie — klaster EKS może hostować dziesiątki lub setki kontenerów narzędziowych, z których każde rozwija się w swoim tempie.
• Lepsze bezpieczeństwo — kontrola ruchu przez Ingress, granice VPC, role IAM i izolacja kontenerów ułatwiają ochronę danych i ograniczanie dostępu.
• Gotowość dla przedsiębiorstw — organizacje z wymogami audytowalności i przewidywalności (np. sektor finansowy czy opieka zdrowotna) zyskują strukturę i obserwowalność niezbędną do spełnienia tych standardów.

To właśnie ten zestaw korzyści przekształcił opisaną architekturę z eksperymentu w rozwiązanie zdolne obsłużyć rzeczywiste, produkcyjne systemy AI na dużą skalę.

Podsumowanie

Model Context Protocol otwiera drogę do nowego rodzaju przepływów pracy opartych na narzędziach wywoływanych przez LLM, ale wczesne implementacje często żyją jedynie na pojedynczych maszynach deweloperskich. W doświadczeniu związanym z wdrażaniem systemów AI w produkcji taka rozbieżność między eksperymentem a produkcją szybko staje się przeszkodą: potrzeba przewidywalnych środowisk, śladów audytowych, możliwości skalowania i jasnych granic operacyjnych. Uruchamianie serwerów MCP w Kubernetes daje praktyczną ścieżkę do spełnienia tych wymagań — oddziela klienta LLM od implementacji narzędzi, umożliwia niezależne wdrożenia i skalowanie, centralizuje logi i metryki oraz tworzy bezpieczniejsze środowisko do eksperymentów bez ryzyka zakłócenia produkcyjnych pipeline’ów LLM.

Autor: Nikhil Kassetty