最近在看Model Context Protocol，发现大家都在讨论把它接到PyTorch或者TensorFlow上，说是能让模型动态调用外部工具。但我自己试了一下，感觉有点懵——比如用MCP把训练过程中的loss监控接到一个外部可视化服务上，确实能跑通，但直接用TensorBoard或者W&B不就行了吗？非要走一遍MCP的JSON-RPC，还要维护一套工具定义和权限控制，这不是脱裤子放屁吗？还是说我的场景太简单了？有没有大佬说说，在什么情况下MCP对深度学习框架是真正刚需，而不是锦上添花？比如分布式训练、多模态任务，或者跟其他系统集成的时候？想听听真实的生产环境案例。