MCP 协议概述
Model Context Protocol (MCP) 是由 Anthropic 主导开发的开源标准协议，旨在为 AI 应用（如大型语言模型 LLM 和智能代理）提供标准化方式连接外部系统。 它本质上是一种通信框架，类似于“AI 的 USB-C 接口”，允许 AI 代理访问数据源（例如本地文件、数据库）、工具（例如搜索引擎、计算器）和工作流（例如专有提示），从而实现更智能的任务执行。 MCP 于 2025 年初正式推出，已被多家企业（如 IBM、Microsoft 和 Google）采纳或扩展，用于构建可互操作的 AI 系统。
在多智能体（Multi-Agent）协作通信中，MCP 扮演核心角色。它不仅仅是简单的工具调用协议，而是解决 AI 代理间上下文共享、知识交换和协调执行的痛点。传统 API（如 REST）在处理动态、实时 AI 工作流时往往失效，因为它们缺乏对上下文的持久管理和流式交互支持。 MCP 通过标准化接口填补这一空白，使多个代理能像分布式系统一样协作。
MCP 协议的核心架构
MCP 的设计基于客户端-服务器模型，但针对 AI 的独特需求进行了优化。它使用 HTTP 作为传输层，并引入 Server-Sent Events (SSE) 来实现低延迟、双向流式通信。 这使得 MCP 适合多步推理和长时任务，而非传统的请求-响应模式。
关键组件
- 客户端（MCP Client）：通常是 AI 应用或代理（如 Claude Desktop、Cursor 或自定义代理）。客户端通过 MCP 发现可用工具、发送请求并接收流式响应。 例如，在 Cursor 中，你可以添加 MCP 服务器命令来集成第三方工具，如 Things 3 的待办事项管理。
- 服务器（MCP Server）：处理连接和资源管理。它可以是自定义实现的（如 GitHub 上开源的 MCP 服务器），负责暴露工具、数据源和工作流。服务器支持动态工具注册和注销，允许工具在运行时出现或消失。
- 上下文管理层：MCP 的核心创新在于“上下文交换”。它定义了标准化格式（如 JSON Schema）来共享上下文信息，包括短期记忆（当前交互）、长期记忆（历史数据）和外部知识。 这避免了代理每次从零开始推理的问题。
- 采样与重试机制：工具内部可以调用 LLM（称为“采样”），并内置重试逻辑（如 model_retry）。这使系统更鲁棒，例如在 SQL 查询失败时自动重试。
- 日志与观测：支持实时日志流式传输到用户，确保透明性。结合工具如 Logfire，可实现全链路追踪。
通信流程示例
假设一个多代理场景：一个诊断代理（Agent A）和一个调度代理（Agent B）协作处理患者预约。
- 用户查询进入 Agent A。
- Agent A 通过 MCP 发现 Agent B 的能力（工具清单）。
- Agent A 发送上下文（诊断代码）给 Agent B，使用 SSE 流式传输。
- Agent B 查询外部数据库（如 Google Calendar），如果需要采样 LLM，则通过 MCP 回调 Agent A。
- 结果流式返回，确保实时更新（如进度报告）。
- 如果失败，重试机制介入。
这种流式、状态ful 的设计使 MCP 超越了传统 Function Calling，支持复杂协作。
MCP 在多智能体协作通信中的作用
MCP 专为多代理系统设计，解决了“孤岛”问题：单个代理智能有限，但多个代理协作时需共享意图、上下文和知识。 它提供以下关键支持：
| 维度 | MCP 的支持 | 示例 |
|---|---|---|
| 上下文共享 | 标准化交换格式，确保代理间信息一致性。包括持久记忆管理（短期/长期）。 | 客服代理共享用户历史给推荐代理，避免重复查询。 |
| 能力发现 | 动态工具注册，代理可查询彼此暴露的工具和服务。 | 一个代理发现另一个的“SQL 查询”工具，并调用它。 |
| 协调执行 | 支持多步工作流和重入（re-entrancy），工具可嵌套调用 LLM。 | 在 BigQuery 查询中，工具内部运行子代理生成 SQL。 |
| 互操作性 | 开源标准，兼容不同 LLM（如 Claude、ChatGPT）。 | 跨平台协作，如 Microsoft Copilot 与 Google 代理。 |
| 安全性与隐私 | 内置访问控制和数据加密，确保敏感信息（如客户数据）在协作中受保护。 | 企业级系统，如银行代理协作时遵守合规。 |
MCP 强调“语义协作”而非仅“语法传输”，即不仅仅传递消息，还共享意图和知识。 这与“Internet of Cognition”概念相呼应：代理形成共享认知网络。
与其他协议的比较
- vs. A2A (Agent2Agent)：A2A 由 Google 主导，专注于代理间安全协作和任务管理。 MCP 更侧重上下文和工具连接，而 A2A 是其补充，形成“道路系统”（A2A）+“导航”（MCP）。Microsoft 已采纳两者。
- vs. ACP (Agent Communication Protocol)：ACP 由 IBM 推动，扩展到代理间标准化通信。 MCP 是基础层，ACP 在其上构建自动化和 UI 集成。
- vs. AOP (Agent Orchestration Protocol)：AOP 基于 MCP，引入分布式发现和跨组织协作。 它像 DNS 系统，帮助代理全局发现工具。
这些协议不是竞争，而是互补，形成 AI 代理生态的标准栈。
优势与挑战
优势：
- 模块化与可扩展：代理变得轻量级，工具可复用，节省 Token 并提升效率。
- 生产级可靠性：内置重试、日志和流式支持，适合企业应用（如医疗、金融）。
- 开源生态：GitHub 上有众多 MCP 服务器（如 Phala TEE-MCP），易于集成。
- 经济影响：启用“代理经济”，代理可跨平台协作，加速复杂任务（如药物发现）。
挑战：
- 兼容性：早期实现可能不一致，需要社区标准化。
- 性能开销：流式通信在高负载下需优化。
- 安全风险：上下文共享可能泄露敏感数据，虽有内置控制，但需谨慎配置。
实际用例与实现
- 企业聊天机器人：连接多数据库，实现跨部门数据分析。
- 个性化助理：代理访问 Notion 和 Calendar，提供定制建议。
- 代码生成：Claude Code 使用 MCP 连接 Figma 生成 web 应用。
- 多代理模拟：使用 MCP 服务器将单一模型模拟为多专家协作。
实现 MCP 时，可从 Anthropic 的官方文档起步。 对于 Python 开发者，Pydantic AI 与 MCP 结合是热门选择，支持快速原型。
未来展望
到 2026 年，MCP 预计与 Skills 层深度融合，形成完整代理架构：MCP 处理连接，Skills 封装方法论。 随着 AOP 和 ACP 的演进，多代理系统将实现“零代码”协作，驱动 AI 从单体向分布式智能转型。开源社区（如 Linux Foundation）正推动其成为行业标准。
如果你有具体场景（如在 Claude 或自定义框架中实现），可以分享更多细节，我可以提供针对性建议！
