独家：LucidLink发布MCP服务器，让AI代理共享访问分布式文件

LucidLink Corp.，一家基于对象存储技术构建云网络附加存储系统的公司，今天将其分布式文件系统技术扩展到了人工智能代理领域，发布了Model Context Protocol（MCP）服务器的公开测试版。该服务器允许AI代理跨云、本地系统和边缘环境访问共享文件。

LucidLink表示，其MCP服务器可连接任何MCP兼容的代理或编排器到LucidLink文件空间。目标是赋予多代理系统一个持久、可写的共享状态层，使代理、应用程序和人类能够从同一文件工作，而无需重复复制或移动数据。

公司指出，数据移动问题正变得日益紧迫，因为企业正从单代理演示转向涉及多个代理和人工审核的生产工作流。在这些场景中，问题已不仅仅是连接代理到工具或数据源，而是跨会话、节点和框架保留上下文、输出和工作状态。

“过去10年，我们一直在为需要协作处理共享资产的团队解决分布式数据挑战，”联合创始人兼首席执行官Peter Thompson说。但随着公司看到客户开始将代理连接到与分布式人类团队相同的系统，他们需要“共享、持久的上下文”，而这些文件通常位于代理运行位置以外的地方。

MCP服务器旨在通过该协议（正成为代理间通信的事实标准）暴露LucidLink现有的分布式流文件系统。该服务器可与Anthropic的Claude、OpenAI的Agents SDK、开源LangChain、LlamaIndex和CrewAI框架以及其他MCP兼容框架配合使用。

Thompson表示，代理的底层访问模式与人类使用文件的方式没有根本区别。不同之处在于，代理工作流依赖文件作为内存、上下文和输出。“对于处理特定任务的代理，其输出成为一个markdown文件，需要作为另一个代理的上下文，”他说。

这在工作负载跨越多个位置或基础设施环境时会产生持久性问题。数据可能位于本地、多个云或边缘。将其移入单独的AI平台可能会带来延迟、治理和合规性问题，尤其是对于受监管行业的公司。

“这些大型企业面临的最大问题是数据存在于多个地方，”Thompson说。“去查找、移动、整合数据，然后以非共享的方式提供访问，会打破工作流。”

针对大文件优化

LucidLink的技术最初是为媒体制作、工程和其他数据密集型环境中处理大文件的分布式团队开发的。该平台包括块级流式传输、全局文件锁定和零知识AES-256加密。公司表示拥有超过6,000名客户，管理超过95 PB的数据。

这些能力现在被定位为代理AI的基础设施。全局文件锁定可防止多个代理写入共享文件时发生冲突。零知识加密意味着LucidLink或任何云提供商都不持有客户加密密钥。公司还表示，同一命名空间可跨三大超大规模云、本地和隔离环境工作。

LucidLink并未将MCP服务器定位为向量数据库、数据湖或Apache Iceberg等分布式表格式的替代品。Thompson表示，向量数据库处理检索，而他的公司专注于基于文件的写入路径，该路径保留输出并使其可供工作流中的下一个代理使用。

“文件就是上下文，”他说。例如，一个代理可能从视频文件创建转录，而另一个代理则同时使用转录和原始视频作为后续步骤的上下文。如果文件位于共享的LucidLink文件空间中，下一个代理可以在权限允许的情况下立即访问它们。

Thompson承认代理工作流在企业环境中仍然罕见。“少数客户绝对处于前沿，但许多其他客户现在正试图弄清楚，”他说。

尽管如此，他说状态管理已成为实际障碍。“如果他们处理不好，就得不到预期的输出，”他说。“他们还发现，要使一切工作正常，存在大量额外开销。”