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1. MCP协议是对JSON-RPC在智能模型调用语义层的扩展，需要针对大模型的独特需求进行更深度的定制。 2. MCP类似于HTTP+JSON-RPC，负责与服务器交互，而A2A类似于gRPC+Protobuf，适用于智能体之间频繁、对称、结构化的通信。 3. MCP提供对大模型的整合与管理，但不调度模型运行资源，而是编排模型上下文结构与外部工具调用。 4. MCP是一个通信协议，不对模型结果的状态做存储与持久化管理，也不具备自动“恢复”某个对话状态的能力。 5. 未来将会看到更加成熟的多智能体协作平台、丰富的MCP工具生态、智能的代理调度机制和安全的工具调用框架。 6. MCP Host是运行用户交互界面的应用程序，而MCP Client是嵌入在MCP Host中的组件，负责与特定的MCP Server建立和维护一对一的连接。 7. MCP是一种 “从点对点适配转向标准协议调用”的范式转变，有利于构建更灵活、AI友好的平台，特别是当希望接入不同的模型供应商、用框架灵活编排智能体的时候。 8. MCP的收益依赖于Server的建设成本是否值得，在大型系统或平台级项目中，这种“封装一次、复用多次”的模式带来的长期收益是明显的。 9. 在小团队或局部系统中，搭建MCP Server需要更多抽象和通用性设计，但从长远来看，把核心服务通过MCP暴露出来，也有利于构建更灵活、AI友好的平台。 10. MCP是理想的“协议中间层”，有助于构建更灵活、AI友好的平台，特别是当希望接入不同的模型供应商、用框架灵活编排智能体的时候。