Jadwal Sholat

Memuat jadwal sholatโ€ฆ

Editorial Ilmu Komputer & AI

Open AccessOA2026

Akses Alat Agen LLM yang Skalabel di Cloud

Gateway skala cloud untuk layanan MCP yang mematahkan model koneksi langsung, mengonsolidasikan varian MCP yang tidak kompatibel, dan menskalakan akses alat agen hingga 3.000+ alat dengan recall Top-15 98%
Mingxin Li; Enge Song; Yueshang Zuo; Xiaodong Liu; Rong Wen; Qiang Fu; Gianni Antichi; Jian He; Jing Tie; Zhou Shao; Xiaobo Xue; Xiong Xiao; Luyao Zhong; Shaokai Zhang; Jiangu Zhao; Jianyuan Lu; Shize Zhang; Xiaoqing Sun; Changgang Zheng; Zihao Fan; Haonan Li; Tian Pan; Xiaomin Wu; Yang Song; Xing Li; Biao Lyu; Meng Li; Haipeng Dai; Guihai Chen; Shunmin Zhuยท 2026ยท DOI 10.48550/arXiv.2607.15593

Masalah inti

Agen LLM semakin mengandalkan pemanggilan alat untuk bertindak pada sistem eksternal, dan Model Context Protocol (MCP) dengan cepat menjadi antarmuka de facto-nya. Namun, mengoperasikan MCP pada skala cloud menjadi sulit. Di sisi penyedia alat, layanan legacy tidak dapat dipanggil langsung melalui MCP; perkembangan protokol yang cepat juga menciptakan biaya kompatibilitas yang berkelanjutan. Di sisi agen, jumlah alat yang dapat diakses dibatasi oleh jendela konteks LLM dan overhead inferensi; memasang kumpulan alat yang besar meningkatkan penggunaan token dan latensi inferensi serta dapat menurunkan tingkat keberhasilan tugas. Selain itu, untuk backend MCP stateful dengan beberapa replika, mempertahankan afinitas sesi meningkatkan kompleksitas sisi klien. Makalah ini menjawab tantangan tersebut dengan menyajikan sistem gateway skala cloud untuk layanan MCP. Gateway ini mematahkan model koneksi langsung pada bidang data dan mengalihkan integrasi layanan legacy, mengonsolidasikan varian MCP yang tidak kompatibel, kontrol akses, rekomendasi alat, dan perutean sadar sesi ke gateway. Penulis mengevaluasi kinerja sistem dan membagikan pelajaran yang diperoleh dari penerapannya di produks

Inovasi

Evaluasi gateway MCP skala cloud menunjukkan peningkatan signifikan dalam skalabilitas dan efisiensi. Hasil kuantitatif utama meliputi:

- **Skala akses alat**: Gateway menskalakan akses alat agen hingga 3.000+ alat dengan akurasi pemilihan alat yang tinggi. Hal ini mengatasi keterbatasan yang ditimbulkan oleh jendela konteks LLM dan overhead inferensi.
- **Akurasi pemilihan alat**: Pengambilan hibrida mempertahankan recall Top-15 98%. Artinya, dalam 98% kasus, alat yang benar termasuk di antara 15 alat teratas yang direkomendasikan.
- **Waktu pemilihan alat**: Berkurang dibandingkan baseline. Pengurangan ini penting untuk interaksi agen waktu nyata.
- **Penggunaan token**: Berkurang . Penggunaan token yang lebih rendah secara langsung berarti biaya inferensi yang lebih rendah dan waktu respons yang lebih cepat.
- **Overhead per panggilan**: Overhead per panggilan rendah, memastikan gateway tidak menjadi hambatan.
- **Skalabilitas**: Stabil saat scale-out, artinya kinerja tidak menurun seiring pertumbuhan sistem.

Hasil-hasil ini dirangkum dalam tabel berikut:

| Metrik | Baseline | Gateway | Peningkatan |
|--------|----------|---------|-------------|
| Wakt

Agen LLM semakin mengandalkan pemanggilan alat untuk bertindak pada sistem eksternal, dan Model Context Protocol (MCP) dengan cepat menjadi antarmuka de facto-nya. Namun, mengoperasikan MCP pada skala cloud menjadi sulit. Di sisi penyedia alat, layanan legacy tidak dapat dipanggil langsung melalui MCP; perkembangan protokol yang cepat juga menciptakan biaya kompatibilitas yang berkelanjutan. Di sisi agen, jumlah alat yang dapat diakses dibatasi oleh jendela konteks LLM dan overhead inferensi; memasang kumpulan alat yang besar meningkatkan penggunaan token dan latensi inferensi serta dapat menurunkan tingkat keberhasilan tugas. Selain itu, untuk backend MCP stateful dengan beberapa replika, mempertahankan afinitas sesi meningkatkan kompleksitas sisi klien. Makalah ini menjawab tantangan tersebut dengan menyajikan sistem gateway skala cloud untuk layanan MCP. Gateway ini mematahkan model koneksi langsung pada bidang data dan mengalihkan integrasi layanan legacy, mengonsolidasikan varian MCP yang tidak kompatibel, kontrol akses, rekomendasi alat, dan perutean sadar sesi ke gateway. Penulis mengevaluasi kinerja sistem dan membagikan pelajaran yang diperoleh dari penerapannya di produksi.
Sistem yang diusulkan adalah gateway skala cloud untuk layanan MCP. Arsitekturnya memperkenalkan lapisan gateway yang menengahi antara agen LLM dan penyedia alat MCP. Gateway ini mengalihkan beberapa fungsi penting dari kedua sisi:

Mengapa penting

Temuan makalah ini menyoroti efektivitas pendekatan gateway terpusat untuk mengelola layanan MCP pada skala cloud. Gateway ini mematahkan model koneksi langsung, yang merupakan keputusan arsitektur kunci yang memungkinkan kontrol dan optimasi terpusat. Dengan mengalihkan integrasi layanan legacy, gateway memungkinkan layanan legacy digunakan oleh agen LLM tanpa modifikasi, memperluas jangkauan kemampuan agen. Mengonsolidasikan varian MCP yang tidak kompatibel mengurangi beban kompatibilitas pada penyedia alat maupun pengembang agen, yang krusial dalam lanskap protokol yang berkembang pesat.

Mekanisme pengambilan hibrida yang mencapai recall Top-15 98% adalah hasil yang signifikan. Hal ini menunjukkan bahwa bahkan dengan ribuan alat, agen dapat menemukan alat yang tepat secara efisien. Pengurangan dalam waktu pemilihan alat dan dalam penggunaan token secara langsung mengatasi overhead inferensi dan keterbatasan jendela konteks. Peningkatan ini kemungkinan disebabkan oleh kemampuan gateway untuk menyaring dan merekomendasikan alat sebelum disajikan ke LLM, mengurangi jumlah alat yang perlu dipertimbangkan LLM. Ini analog dengan pendekatan retrieval-augmented generation (RAG) tetapi diterapkan pada pemilihan alat.

Perutean sadar sesi untuk backend MCP stateful dengan beberapa replika adalah kontribusi penting lainnya. Hal ini mempertahankan afinitas sesi tanpa meningkatkan kompleksitas sisi klien, yang menyederhanakan implementasi agen dan memastikan keadaan yang konsisten di seluruh interaksi. Ini sangat penting untuk alat yang mempertahankan state, seperti basis data atau layanan berbasis sesi.

Stabilitas sistem saat scale-out sangat penting untuk penerapan cloud. Seiring bertambahnya jumlah agen dan alat, gateway harus mempertahankan kinerja. Overhead per panggilan yang rendah memastikan gateway tidak menimbulkan latensi signifikan.

Penulis juga membagikan pelajaran yang diperoleh dari penerapan sistem gateway di produksi. Meskipun abstrak tidak merinci pelajaran tersebut, kemungkinan mencakup tantangan operasional, praktik terbaik untuk integrasi, dan penyetelan kinerja. Wawasan ini berharga bagi praktisi yang ingin menerapkan sistem serupa.

Dibandingkan dengan pendekatan alternatif, seperti pemanggilan alat langsung atau manajemen alat sisi klien, pendekatan gateway menawarkan manajemen terpusat, skalabilitas yang lebih baik, dan kompleksitas klien yang berkurang. Namun, pendekatan ini juga memperkenalkan titik kegagalan tunggal dan potensi latensi jika tidak diskalakan dengan benar. Hasil makalah ini menunjukkan bahwa kekhawatiran tersebut dimitigasi oleh desain gateway.

Pekerjaan selanjutnya dapat mengeksplorasi optimasi lebih lanjut dalam rekomendasi alat, seperti memasukkan umpan balik pengguna atau belajar dari interaksi agen. Selain itu, memperluas gateway untuk mendukung protokol lain di luar MCP dapat bermanfaat. Kandidat taksonomi untuk makalah ini meliputi Architecture, Cybersecurity, Network, dan Cryptography, yang mencerminkan fokusnya pada desain sistem, kontrol akses yang aman, perutean jaringan, dan potensi protokol kriptografi untuk komunikasi yang aman.

Siapa yang sebaiknya membaca

Praktisi dan peneliti ilmu komputer

Membuka konten memberโ€ฆ