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vLLM 框架的调用流程可以分为初始化阶段和推理阶段两个主要部分。整个流程涉及多个核心组件的协同工作，包括 LLM Engine、Worker、Scheduler、ModelRunner 等类。用户 API 调用↓LLMEngine 初始化↓模型加载与配置初始化↓Worker 池初始化↓请求处理与调度↓Tokenizer 处理输入↓ModelRunner 执行推理↓KV 缓存管理↓结果获取与后处理↓返回生成结果初始化路径。

本项目是基于MCP (Model Context Protocol)框架的智能聊天助手示例，展示了如何使用大语言模型(LLM)与外部数据源和工具进行集成，实现跨模态、多能力的智能对话系统。MCP (Model Context Protocol)是由Anthropic开源的开放协议，为LLM应用和外部数据源及工具之间的无缝集成提供标准化方式。可以将MCP理解为AI应用的"USB-C接口"，就像USB-C为设备提供了与各种外设和配件连接的标准方式一样，MCP为AI模型提供了与不同数据源和工具连接的标准方式。