本文介绍了MCP协议中的三种通信方式：Stdio、SSE和Streamable HTTP。Stdio基于系统标准输入输出，适合本地低延迟通信，但性能受限。SSE提供单向实时推送，网络兼容性好但服务器压力大。Streamable HTTP支持双向流式通信，性能优异但实现复杂。文章通过Python代码示例展示了Stdio和SSE的实现方式，帮助开发者根据实际需求选择合适协议。Stdio适合本地工具开发，SSE适用于实时通知，而Streamable HTTP则是高性能场景的理想选择。

摘要：MCP（Model Context Protocol）是Anthropic提出的开源协议，用于标准化LLM与外部工具间的通信。其核心设计包括解耦模型与工具、确保安全性、支持扩展性和建立统一标准。架构由客户端、服务器和资源三部分组成，通过JSON-RPC实现交互。相比传统API，MCP具有动态性高、安全性强和生态共享等优势。服务器通过初始化握手宣告能力，支持同步/异步工具调用，并提供资源订阅机制实现实时数据流。未来MCP将向专业化服务器、标准化互操作和复杂代理场景发展。协议支持Stdio、SSE和Str

随着人工智能技术的快速发展，智能体系统正从单一的AI助手向复杂的多智能体协作网络演进。在这个过程中，标准化的通信协议成为了关键的技术基础设施。本文将深入探讨两个重要的协议标准：Google的Agent-to-Agent（A2A）协议和Anthropic的Model Context Protocol（MCP），并通过实际案例展示它们在企业级应用中的价值。

模型上下文协议(MCP)是AI领域的标准化接口协议，旨在解决大语言模型与外部系统交互的碎片化问题。MCP采用客户端-服务器架构，包含主机应用程序、协议客户端、服务器程序和各类数据源等核心组件。该协议通过统一标准接口、增强安全性、提升互操作性和开发效率，实现了AI系统与数字世界的标准化连接。开源代码展示了MCP客户端如何建立连接、执行握手和调用工具，以及服务器端如何注册和管理工具、资源等核心功能，为AI生态提供类似USB-C的通用连接方案。

模型上下文协议（MCP）技术综述 MCP是一种标准化接口，旨在解决AI模型与外部工具交互的挑战。它通过动态工具发现、统一接口和安全机制，克服了传统API连接、插件接口和代理框架的局限性。MCP架构包含三个核心组件：MCP主机（控制中心）、MCP客户端（协议实现层）和MCP服务器（工具提供方），支持工具、资源和提示三种抽象。其优势包括标准化交互、动态发现、安全控制和可扩展性，为AI应用提供了更强大的外部数据操作能力。未来研究方向包括增强安全治理和提高系统韧性。