feat: add mcp-servers/**

src/gpustack/README.zh.md

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+# GPUStack
+
+[English](./README.md) | [中文](./README.zh.md)
+
+GPUStack 是一个开源的 GPU 集群管理器，用于运行和扩展大型语言模型（LLM）。
+
+## 快速开始
+
+```bash
+docker compose up -d
+```
+
+在 <http://localhost:80> 访问 Web UI，默认凭据为 `admin` / `admin`。
+
+## 服务
+
+- `gpustack`：默认启用 GPU 支持的 GPUStack 服务器
+
+## 端口
+
+| 服务     | 端口 |
+| -------- | ---- |
+| gpustack | 80   |
+
+## 环境变量
+
+| 变量名                      | 描述                      | 默认值    |
+| --------------------------- | ------------------------- | --------- |
+| GPUSTACK_VERSION            | GPUStack 镜像版本         | `v0.7.1`  |
+| TZ                          | 时区设置                  | `UTC`     |
+| GPUSTACK_HOST               | 服务器绑定的主机地址      | `0.0.0.0` |
+| GPUSTACK_PORT               | 服务器绑定的端口          | `80`      |
+| GPUSTACK_DEBUG              | 启用调试模式              | `false`   |
+| GPUSTACK_BOOTSTRAP_PASSWORD | 引导管理员用户的密码      | `admin`   |
+| GPUSTACK_TOKEN              | Worker 注册令牌           | （自动）  |
+| HF_TOKEN                    | Hugging Face 模型下载令牌 | （空）    |
+| GPUSTACK_PORT_OVERRIDE      | 主机端口映射              | `80`      |
+
+## 卷
+
+- `gpustack_data`：GPUStack 数据目录
+
+## GPU 支持
+
+本服务默认配置了 NVIDIA GPU 支持。配置使用：
+
+```yaml
+deploy:
+  resources:
+    reservations:
+      devices:
+        - driver: nvidia
+          device_ids: [ '0' ]
+          capabilities: [ gpu ]
+```
+
+### 要求
+
+- 支持 CUDA 的 NVIDIA GPU
+- 主机上安装了 NVIDIA Container Toolkit
+- Docker 19.03+ 支持 GPU
+
+### AMD GPU（ROCm）
+
+要使用支持 ROCm 的 AMD GPU：
+
+1. 在 `docker-compose.yaml` 中使用 ROCm 特定镜像：
+
+   ```yaml
+   image: gpustack/gpustack:${GPUSTACK_VERSION:-v0.7.1}-rocm
+   ```
+
+2. 将设备驱动更改为 `amdgpu`：
+
+   ```yaml
+   deploy:
+     resources:
+       reservations:
+         devices:
+           - driver: amdgpu
+             device_ids: [ '0' ]
+             capabilities: [ gpu ]
+   ```
+
+## 使用方法
+
+### 部署模型
+
+1. 在 <http://localhost:80> 登录 Web UI
+2. 导航到 **Models** → **Deploy Model**
+3. 从目录中选择模型或添加自定义模型
+4. 配置模型参数
+5. 点击 **Deploy**
+
+### 添加 Worker 节点
+
+通过添加更多 GPU 节点来扩展集群：
+
+1. 从服务器获取注册令牌：
+
+   ```bash
+   docker exec gpustack gpustack show-token
+   ```
+
+2. 在另一个节点上启动 Worker：
+
+   ```bash
+   docker run -d --name gpustack-worker \
+     --gpus all \
+     --network host \
+     --ipc host \
+     -v gpustack-worker-data:/var/lib/gpustack \
+     gpustack/gpustack:v0.7.1 \
+     gpustack start --server-url http://your-server-ip:80 --token YOUR_TOKEN
+   ```
+
+### API 使用
+
+GPUStack 提供与 OpenAI 兼容的 API：
+
+```bash
+curl http://localhost:80/v1/chat/completions \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
+  -d '{
+    "model": "llama-3.2-3b-instruct",
+    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
+  }'
+```
+
+## 功能特性
+
+- **模型管理**：从 Hugging Face、ModelScope 或自定义源部署和管理 LLM 模型
+- **GPU 调度**：自动 GPU 分配和负载均衡
+- **多后端支持**：支持 llama-box、vLLM 和其他推理后端
+- **OpenAI 兼容 API**：可直接替代 OpenAI API
+- **Web UI**：用户友好的 Web 界面，用于集群管理
+- **监控**：实时资源使用和模型性能指标
+- **多节点**：可跨多个 GPU 服务器扩展
+
+## 注意事项
+
+- **生产环境安全**：部署前请更改默认的 `GPUSTACK_BOOTSTRAP_PASSWORD`
+- **GPU 要求**：需要支持 CUDA 的 NVIDIA GPU；确保已安装 NVIDIA Container Toolkit
+- **磁盘空间**：模型下载可能有数 GB；确保有足够的存储空间
+- **首次部署**：初次部署模型可能需要时间来下载模型文件
+- **网络**：默认情况下，服务绑定到所有接口（`0.0.0.0`）；在生产环境中请限制访问
+
+## 安全
+
+- **更改默认密码**：首次登录后更新 `GPUSTACK_BOOTSTRAP_PASSWORD`
+- **API 密钥**：使用强且唯一的 API 密钥访问 API
+- **TLS/HTTPS**：在生产环境中考虑使用带 TLS 的反向代理
+- **网络访问**：使用防火墙将访问限制在受信任的网络
+- **更新**：保持 GPUStack 更新到最新稳定版本
+
+## 许可证
+
+GPUStack 采用 Apache License 2.0 许可。更多信息请参见 [GPUStack GitHub](https://github.com/gpustack/gpustack)。