MCP和A2A是什么?

MCP和A2A是什么?
MCP(Model-Connect Protocol)和A2A(Agent-to-Agent)协议逐渐成为行业关注的焦点。这两个协议分别由Anthropic和谷歌推出,旨在提升智能体与外部工具、数据源及API资源的连接效率,以及实现不同智能体之间的直接互通与协作

1. MCP是什么?

是海外大模型巨头Anthropic公司在今年2月推出的一个协议,这个协议的主要目的,是让智能体与外部工具、数据源及API资源的连接问题变得更加简单。例如,通过MCP协议,AI模型可以安全访问数据库、调用API或操作特定工具,类似于“AI使用工具箱”的标准化接口;简单一点理解,就是以前我搭建一个agent的时候,需要对接很多的API(比如搜索引擎API)以及外部工具(比如文档编辑器、图表可视化组件、网页预览工具等),每一个对接项目都需要研发一个一个的对接,并且市面上的每一个开发者都需要重复一遍这样的过程;

MCP实现了一个事情,让所有的API、工具、数据源能够按照统一的协议“改造”,只要经过一次“改造”,这些工具都可以被开发者直接调用,这样就达成如下的效果:

开发者可以不用投入太多开发成本就快速的拥有一堆可以使用的API,可以使用的API变多了,使用API的开发成本也降低了;

不用每一个开发者每次对接的时候都要开发一遍,只要经过协议“改造”,这些资源就可以被直接使用;

形象一点讲,MCP定义了一个统一的“充电插头”,让API、数据源、外部工具这些“充电线”连接到同一个插头,这样,开发者就只需要对接插头就可以使用很多的充电线,而不用每一个充电线对接一个插头。

2. A2A是什么?

A2A是谷歌2025年4月最近公开的一个协议,A2A它能够实现不同的智能体之间能够实现直接互通,让智能体之间能够协作起来解决多任务的问题。

那么我们怎么去理解A2A和MCP之间的关系,概括起来讲,他们两个本质上,都是在解决智能体搭建的效率问题,MCP是让搭建单个Agent的效率变得更高,而A2A是让多个Agent能够连接起来,形成一个能力更加强大的Agent。

这其中的详细逻辑是,MCP解决了搭建单个Agent需要的API、数据源、外部工具的对接效率问题,但是事实上每一个解决单点应用问题的Agent其实也是一个“应用能力单元”,它可以也像API一样被继续使用,因此Agent之间需要一个连接协议,让他们能够快速的通讯,因此出现了A2A协议。

### MCP架构与A2A协议概述 MCP(Model Context Protocol)是一种用于定义大型语言模型如何整合上下文的框架,旨在提供一种标准化的方式来管理本地数据源远程服务之间的交互[^1]。具体而言,MCP通过Host、Clients、Servers等多个组件构建了一个生态系统,使得程序能够安全地访问计算机上的文件、数据库以及其他服务,并支持与其他系统的网络化连接[^4]。 相比之下,A2A(Agent-to-Agent Communication Protocol)则专注于AI代理间的高效通信,在安全性、状态管理实时协作方面表现出显著优势。该协议不仅改变了人类与AI代理互动的传统方式,还进一步推动了AI智能体之间更深层次的合作模式[^2]。 #### MCP的应用场景 在IT领域中,MCP主要用于以下几个方向: - **集成复杂的数据环境**:允许开发者轻松对接多种异构数据源,无论是本地存储还是云端资源。 - **增强LLMs的功能扩展性**:借助于MCP所提供的基础设施,可以将更多样化的背景信息无缝嵌入到大语言模型的工作流程之中。 - **促进跨平台互操作性**:由于采用了统一的标准接口描述方法论,不同类型的软件工具都能够基于此实现高效的协同作业[^3]。 ```python class MCPServer: def __init__(self, data_sources=None): self.data_sources = data_sources or [] def add_data_source(self, source): """Add a new local or remote data source.""" self.data_sources.append(source) def query(self, request): """Handle incoming queries from clients.""" results = [] for ds in self.data_sources: result = ds.process(request) if result is not None: results.extend(result) return results ``` #### A2A的作用范围 而针对A2A来说,则更加侧重于解决如下几个实际需求: - **保障通讯过程中的隐私保护措施落实到位**:确保敏感资料不会被非法截获或者滥用。 - **维持长时间运行状态下的一致性稳定性**:即使在网络条件恶劣的情况下也能保持良好的用户体验效果。 - **支持即时反馈机制下的动态调整策略制定**:当遇到突发状况时可迅速作出反应并采取相应对策加以应对处理^。 ```json { "protocol": "a2a", "version": "1.0", "messageType": "request", "payload": { "action": "share_state", "data": { "currentStatus": "active" } }, "securityContext": { "encryptionKey": "base64EncodedString==", "authToken": "<PASSWORD>" } } ``` ### 结合实例分析两者的区别及其价值体现 尽管二者都致力于改善当前人工智能技术的发展现状,但从本质上讲它们各自扮演着不同的角色——即一方负责奠定坚实的基础支撑体系(MCP),另一方则是着眼于未来发展方向探索可能性(A2A)[^3]。因此可以说,这两种方案并非简单的替代关系,而是相辅相成的存在形式;只有充分认识到这一点才能更好地发挥出各自的特长所在从而达到最优解的效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值