理解MCP：连接AI与工具及其与A2A的协同

摘要

本文以生动的类比深入浅出地解释了Anthropic开发的模型上下文协议（MCP）与Google的代理到代理协议（A2A）的核心原理、技术实现及应用场景。MCP解决了AI助手与外部工具的标准化连接问题，采用垂直通信模式；A2A专注于多AI代理间的水平协作。两者相辅相成，共同推动AI系统向模块化、互联化方向发展。

内容框架与概述

文章开篇通过一个贴近生活的办公室场景引入主题，将MCP形象地比喻为AI助手的"智能手机"，使其能够动态连接外部工具和数据源。这一部分详细阐述了MCP从传统硬编码工具到灵活协议的演进过程，以及它如何受语言服务器协议（LSP）启发而诞生。

接着，文章深入解析了MCP的技术原理，通过"饮品机器人"的类比说明了基于JSON-RPC 2.0的通信机制、客户端-服务器架构，以及动态上下文注入的工作流程。这一部分还包括了实际的配置代码示例，展示了如何在VS Code中集成GitHub的MCP服务器。

在应用层面，文章介绍了MCP生态系统的发展现状，包括超过1000个社区服务器、主要应用场景以及编写自定义服务器的方法。随后将重点转向与Google A2A协议的对比，通过"派对策划团队"的比喻清晰地区分了MCP的垂直单向指令模式与A2A的水平双向协作模式。

最后，文章展望了这两种协议的协同前景，指出它们分别解决工具集成和代理协作问题，结合使用能够构建更强大的智能自动化系统，为开发者提供了从入门到高级应用的完整路径。

核心概念及解读

MCP（模型上下文协议）：由Anthropic开发的标准化协议，让AI模型能够通过JSON-RPC 2.0与外部工具和数据源进行结构化对话，采用垂直的客户端-服务器通信模式，实现动态工具集成。

A2A（代理到代理协议）：Google在2025年4月发布的协议，专注于多个AI代理之间的水平协作，通过"代理卡"机制实现代理发现、任务协商和动态调整，擅长管理复杂多步骤工作流。

动态上下文注入：MCP的关键能力，能够将当前项目代码、仓库信息、提交记录等相关上下文实时提供给AI模型，确保AI响应与用户工作场景高度相关。

垂直通信与水平协作：MCP采用垂直单向指令模式，AI直接向工具发送命令并接收结果；A2A采用水平双向协商模式，多个代理之间相互交流、分配任务并协同完成复杂目标。

原文信息

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