Q5｜洞察：MCP、A2A解决了什么问题？
邢云阳
作者介绍：邢云阳，某大厂 AI 与容器技术专家
Q：最近，MCP、A2A 等协议引起了用户的激烈讨论，这两类协议分别解决了什么问题？
邢云阳：Agent 最牛的是能够通过调用工具实现大模型与外界环境的交互，让大模型不再“闭关锁国”。Agent 在 2024 年得到了人们广泛认可，发展得十分迅速，现在已经成了 AI 应用开发的必备技术了。
去年下半年，Anthropic（Claude 模型的母公司）推出了模型上下文协议 MCP，该协议旨在统一大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信协议。MCP 主要是为了解决当前 AI 模型因数据孤岛限制，无法充分发挥潜力的难题，MCP 使得 AI 应用能够安全地访问和操作本地及远程数据，为 AI 应用提供了连接万物的接口。这个协议在社区发展得非常好，现在已经有很多 AI 应用或框架，比如 Spring AI 等接入了 MCP，也有很多开发者为其贡献了 MCP Server。
MCP 采用的是经典的客户端 - 服务器架构，我首先需要介绍几个概念。
MCP 主机（MCP Hosts）：发起请求的 LLM 应用程序（例如 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具）。
MCP 客户端（MCP Clients）：在主机程序内部，与 MCP Server 保持 1:1 的连接。
MCP 服务器（MCP Servers）：为 MCP Client 提供上下文、工具和 prompt 信息。
本地资源（Local Resources）：本地计算机中可供 MCP Server 安全访问的资源（例如文件、数据库）。
远程资源（Remote Resources）：MCP Server 可以连接到的远程资源（例如通过 API）。
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1. MCP协议旨在解决当前AI模型因数据孤岛限制，无法充分发挥潜力的难题，使得AI应用能够安全地访问和操作本地及远程数据，为AI应用提供了连接万物的接口。 2. A2A协议提供了一种统一的封装方式，使不同来源的Agent能够实现互相调用，从而打破彼此之间的隔阂，避免Agent成为孤立的“信息孤岛”，对推动Agent之间的协同合作与生态发展很有价值。 3. A2A解决的核心问题是Agent如何进行标准化封装，从而实现多Agent协同工作的能力，其抽象层级高于MCP，二者构成了互补性的协议体系。
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