MCP接入深度学习框架时，大家都怎么处理张量传输的？

直接塞JSON肯定不行，我们是走base64的二进制通道，序列化开销小一个量级。

试过把embedding降维或者转成uint8再传，精度损失能接受，速度提升挺明显的。

说实话我最近也在搞类似的东西，最后妥协成了“张量走二进制附件、元数据走JSON”的混合方案，MCP不是支持二进制payload嘛，直接把numpy的tobytes塞进去，能省不少开销。不过这样外部工具调用方就得自己约定解析格式，等于把序列化负担转嫁给了客户端，不知道你们那边是怎么平衡这个问题的？另外还有个思路是干脆在MCP服务端做个推理接口，输入只传文本或ID，张量压根不出服务端，这样带宽问题直接绕过去了，就是灵活性差点。

我都是直接塞base64当bytes传的，JSON里头套个二进制，省心但带宽还是头疼。

干脆把张量先降精度到fp16再序列化，效果能好不少，你们试过没？

我也在搞类似的集成，试过直接把tensor转成list塞进JSON，结果一个batch就卡半天。后来改成先转numpy再base64编码，带宽是省了但服务端解码也得花时间，感觉治标不治本。你们有没有考虑过在MCP里直接走二进制流或者gRPC那种通道？或者干脆把张量存到共享内存，MCP消息里只传个引用，这样是不是能绕开序列化瓶颈？不过协议层支持不支持我就不太确定了，蹲个懂行的大佬聊聊。

我之前也踩过这个坑，JSON传张量确实不太行，一个batch下来延迟高得离谱。后来我是把张量先转成base64的二进制再塞进JSON里，配合numpy的tobytes，速度快不少，就是对方得知道shape和dtype才能还原。你们有没有试过直接在MCP里传文件引用或者共享内存的地址？感觉大张量走消息体本身就不太合理。

张量走JSON确实坑，我一般直接塞base64或者共享内存，MCP那层只管传句柄。