AI：详解MCP与A2A协议

🔥详解MCP与A2A协议：AI智能体落地的技术基石与生态革命

引言：当AI学会"团队协作"

在ChatGPT掀起生成式AI革命两年后，行业正在经历从"能说会道"到"能工巧匠"的范式转移。2025年4月，谷歌在 Cloud Next 25 大会上正式发布了 Agent-to-Agent（A2A）协议，旨在解决 AI 智能体之间的通信与协作问题。与此同时，Anthropic 推出的模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）也在不断完善，为 AI 智能体提供了与外部工具和数据源交互的标准。​​MCP ​​与 ​​A2A​​ 两大协议的出现，标志着AI智能体（Agent）技术进入工业级落地的关键阶段。

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MCP

一、MCP 核心概念：定义与价值

1.1 架构

设备（可能是电脑等终端设备）上运行着 MCP 客户端（MCP clients，代码示例为 client.py ），MCP 客户端可以连接到 MCP 主机（MCP hosts ，如 Claude 等）。

MCP 通过不同的连接方式，与多个 MCP 服务器（MCP server）相连。这些 MCP 服务器可以连接远程服务（Remote services，例如图中展示的彩色图标代表的服务、谷歌邮件 Gmail、谷歌日历 Google Calendar ），也可以连接本地数据源（Local data sources，图中带笑脸的图标 ）。

整体架构类似于 USB 接口的连接方式，形象地体现了 MCP 作为一种协议，用于实现模型与外部服务和数据源之间的连接与交互，强调其在不同系统间搭建沟通桥梁的作用 。

1.2 什么是 MCP？

MCP是人工智能领域的一种“万能接口协议”，你可以把它想象成AI世界的USB-C。它的核心作用是让原本“与世隔绝”的AI模型（比如ChatGPT这类对话机器人）学会与现实世界互动，就像给一个聪明但足不出户的人装上了眼睛、耳朵和手脚。是一种 用于协调模型调用、上下文保持与状态同步的协议层。

在多个模型或 Agent 使用同一个基础模型（如 GPT、Claude 等）时，MCP 提供一种机制：

• 管理长期上下文
• 支持多轮对话中的状态一致性
• 标准化模型调用格式（通常是 JSON 协议）

1.3 举个实际例子理解MCP的作用

假设你想让AI助手帮你做这些事：
1️⃣ 查看电脑里昨天写的文档
2️⃣ 登录邮箱发送会议通知
3️⃣ 查询实时天气安排行程

没有MCP时，AI只能凭空编造答案。但通过MCP协议：

1. AI会说：“嘿，MCP服务器！请查查D盘『工作文档』里的内容”
2. 你电脑里的MCP服务器立刻响应，像秘书一样找到文件
3. AI拿到真实数据后，再帮你整理内容、发送邮件、查询天气

整个过程就像给AI装上了「真实世界操作手册」。

1.4 技术实现类比

把MCP