MCP vs. A2A：AI开发的两大新星，谁将引领未来？ 原创 精华

在当今这个科技飞速发展的时代，AI领域正以前所未有的速度创新和扩张。新模型、新能力和新工具层出不穷，让人应接不暇。而在众多新兴技术中，Model Context Protocol（MCP）和Agent2Agent（A2A）无疑是两颗耀眼的新星，它们正以开放标准的形式，为AI开发带来全新的可能性。今天，就让我们深入探讨一下MCP和A2A，看看它们究竟有何魅力，以及如何为你的团队带来新的机遇。

一、什么是Model Context Protocol（MCP）？

（一）MCP的诞生背景

在MCP出现之前，我们通常会通过一些工具（比如微软的Semantic Kernel或LangChain）编写自定义代码和连接器，将大型语言模型与我们自己的数据或自定义工具集结合起来，从而构建出各种AI应用。这种做法虽然有效，但也存在一些局限性。比如，当我们想要将新的AI功能（比如开发者AI聊天插件或网络聊天门户）集成到现有系统中时，就会发现这些系统很难与它们兼容。这就像是我们为AI打造了一座功能强大的城堡，但城堡的每一扇门只能通往一个特定的地方，无法灵活地与其他地方连接。

（二）MCP的核心理念

MCP的出现，正是为了解决这个问题。它通过将自定义功能从聊天插件和大型语言模型中分离出来，以一种模块化的方式公开这些功能，从而让不同的AI系统都可以轻松地引用和使用它们。这就像是把城堡的每一扇门都变成了一个通用的接口，无论你想要通往哪里，只要找到对应的接口，就可以轻松连接。

举个例子，假设你正在开发一个AI聊天机器人，它可以回答用户关于公司内部文档的问题。在传统的开发模式下，你可能需要为这个聊天机器人编写一套完整的代码，将文档检索、问题解析和答案生成等功能都集成在一起。但有了MCP之后，你可以将这些功能分解成一个个独立的模块，比如一个专门负责文档检索的模块、一个负责问题解析的模块，以及一个负责答案生成的模块。然后，你只需要在MCP服务器上配置好这些模块，聊天机器人就可以通过MCP客户端调用它们，从而实现功能的扩展和升级。

（三）MCP服务器的构成

MCP系统由MCP客户端和MCP服务器两部分组成。MCP客户端通常集成在用户使用的对话式AI界面中，它本身并不包含太多逻辑。而MCP服务器才是真正的“能力中心”，它包含了所有自定义逻辑，为AI系统提供额外的功能。

MCP服务器可以包含以下几种类型的资源：

• 工具（Tools）：AI系统可以调用的函数，用于完成特定任务。比如，一个工具可以用来从数据库中检索数据，另一个工具可以用来生成文本摘要。
• 资源（Resources）：这些是可以被AI系统访问的文件、文档或数据库记录等。比如，你可以将公司的内部文档库作为资源，让AI聊天机器人能够从中检索信息。
• 提示（Prompts）：这些是预定义的交互模板，用于指导AI系统如何处理常见的交互场景。比如，你可以定义一个提示，告诉AI在用户询问“如何使用某个功能”时，应该如何回答。

当你创建一个MCP服务器时，你需要定义你的服务器能够提供哪些功能，以及如何检索提示和资源，如何执行指定的工具。这种灵活的方式允许你的服务器动态地发现和广告资源，因此可以根据新的文件、数据库条目或外部API结果来更新资源。

（四）MCP的优势

MCP带来的最大好处就是效率和模块化。开发者可以专注于开发特定的功能模块，而不是从头到尾构建整个AI系统。这就像是在一个大型的建筑工地上，不同的工人只需要专注于自己的任务，比如砌砖、安装门窗等，而不需要每个人都去设计和建造整个建筑。这样一来，不仅可以提高开发效率，还可以让AI系统更加灵活地适应工具的变化和大型语言模型的更新。

此外，MCP还为AI系统的扩展提供了极大的便利。比如，当你开发了一个新的AI功能时，你只需要将其添加到MCP服务器上，然后其他AI系统就可以通过MCP客户端轻松地调用它，而不需要对每个系统都进行单独的集成和配置。

（五）MCP的部署方式

目前，MCP服务器通常是以本地安装的方式部署的。虽然也有远程MCP服务器的协议，但更常见的做法是将MCP服务器安装和配置在本地，然后让本地的MCP服务器根据需要调用外部资源。这样做的好处是，可以将认证逻辑保留在本地，而不需要在MCP客户端层处理复杂的认证问题。比如，你的聊天机器人不需要知道如何与Azure的MCP服务器、GitHub的MCP服务器以及你团队的MCP服务器进行认证，而是由本地的MCP服务器来处理这些认证问题。

随着MCP协议的逐渐成熟，远程MCP服务器可能会越来越受欢迎，因为它们可以提供更标准化的认证过程。但目前，建议使用小型的自定义MCP服务器，这些服务器可以在本地运行，并通过你团队控制的API连接到外部资源，使用你团队喜欢的任何认证机制。

二、什么是Agent2Agent（A2A）？

（一）A2A的核心理念

如果说MCP是一个“工具箱”，那么A2A就是一个“标准化的修理工”。A2A是由谷歌最近推出的一种开放协议，它允许AI代理之间以一种标准化的方式进行通信。与MCP专注于公开模块化功能不同，A2A更侧重于提供一个标准化的协议，用于与整个AI代理进行交互，包括它的提示、资源、工具和模型选择。

举个例子，假设你有一个AI代理，它可以回答关于天气的问题。但当用户问到一个关于股票市场的问题时，这个AI代理可能就无能为力了。这时，A2A就可以让这个AI代理“打电话求助”，找到另一个专门处理股票市场问题的AI代理来帮忙。这就像是在一个复杂的机械系统中，当一个部件出现问题时，它可以自动找到合适的维修工来解决问题。

（二）A2A的工作方式

A2A的工作方式是通过A2A客户端和A2A服务器架构来实现的。A2A将工作表示为任务，其交互由多个部分组成的消息，旨在产生一个或多个代表交付物的工件，这些工件将返回给调用代理。

比如，你可以创建一系列AI代理，并将它们连接在一起，或者创建一个单一的代理，它可以调用你选择的可信供应商提供的专业第三方代理。这就像是在一个大型的生态系统中，每个AI代理都有自己的职责，当遇到超出自己能力范围的任务时，它们可以通过A2A协议互相协作，共同完成复杂的请求。

（三）A2A的优势

A2A的最大优势在于它能够支持更复杂、更动态的AI交互场景。在一个快速变化的AI生态系统中，我们很难预测未来会出现哪些新的AI功能和工具。而A2A提供了一个标准化的接口，让不同的AI代理可以轻松地集成和协作，从而适应不断变化的需求。

比如，在一个企业环境中，你可能需要一个AI代理来处理客户支持问题，另一个AI代理来处理订单处理，还有一个AI代理来处理数据分析。通过A2A，这些AI代理可以互相协作，共同完成一个复杂的业务流程，比如处理一个客户的投诉，从接收投诉到分析问题，再到提出解决方案，最后通知客户处理结果。

三、MCP与A2A：如何选择？

（一）它们并不是相互冲突的

虽然MCP和A2A都旨在提供更模块化的AI系统，但它们并不是相互冲突的技术。实际上，你可以创建一个AI代理，它既可以使用MCP来连接一系列功能模块，又可以使用A2A来请求帮助，以处理那些它自己无法完成的任务。

（二）选择MCP的情况

如果你的团队想要为AI代理提供自定义功能，并且这些功能需要集成到不同的用户界面中（比如开发者IDE聊天机器人和网络聊天门户），那么MCP是一个不错的选择。设计时考虑MCP可以为组织带来更多的灵活性，随着AI工具的发展和在更多地方的可用性，你可以轻松地将新的功能集成到你的系统中。

（三）选择A2A的情况

如果你的团队想要支持复杂的交互场景，但又不想提供自定义解决方案，那么A2A可能更适合你。通过A2A，你可以轻松地调用其他组织提供的专业AI代理，从而快速实现复杂的功能。

另外，如果你的团队有一些独特的功能或能力，想要与其他组织共享，那么A2A也可以帮助你将这些功能打包成AI代理，供其他组织在他们的AI解决方案中使用。

四、总结

MCP和A2A都是正在迅速获得广泛支持和流行的开放协议，微软最近也承诺在其未来的产品中支持这两种协议。在一个快速发展的AI生态系统中，出现标准化的协议来定义AI系统如何连接到功能以及AI系统如何相互交互是非常有意义的。

MCP和A2A的出现，不仅为AI开发带来了新的可能性，也为组织提供了更多的选择和灵活性。无论你是想要构建一个功能强大的AI系统，还是想要快速集成现有的AI功能，MCP和A2A都可以为你提供支持。在未来，随着这些协议的不断发展和完善，我们有理由相信，AI开发将变得更加高效、灵活和模块化。

本文转载自​​Halo咯咯​​    作者：基咯咯