什么是模型上下文协议（MCP）及其作用

MCP（Model-Connect Protocol）与A2A（Agent-to-Agent）作为当前AI领域两大核心协议，主要区别如下：一、核心定位差异1. MCP由Anthropic提出，专注于单个智能体与外部工具/资源的连接标准化，通过统一接口协议实现AI模型与数据库、API、文件系统等异构资源的安全互通，本质是提升单体智能体的工具调用效率。（例如：通过MCP协议，AI模型可直接调用搜索引擎API或操作文档编辑器，无需重复开发对接逻辑）2. A2A由谷歌主导，聚焦多智能体间的协作框架，定义智能体间通信标准以实现任务分配、信息共享等协作能力，本质是构建群体智能的协同网络。（例如：日历Agent与邮件Agent通过A2A协议自动协商会议时间，无需人工中转）二、应用场景差异- MCP的典型用例• 单智能体调用多个外部API（如AI写作工具同时调用搜索引擎、图表生成器和数据库）• 企业系统与AI模型的深度集成（如通过MCP将ERP系统数据实时接入大模型）- A2A的典型用例• 多智能体协同决策（如营销Agent、库存Agent、物流Agent联合制定促销策略）• 分布式任务处理（如文档分析Agent将数据清洗任务拆分给多个子Agent并行处理）三、架构设计差异1. MCP架构采用“插头-插座”模型：定义标准化接口（如数据格式、鉴权流程），外部资源需按协议改造为“插座”，智能体仅需适配统一“插头”即可调用所有兼容资源。（技术实现：通过Schema定义工具描述文件，采用RPC调用机制）2. A2A架构采用“对话式”通信模型：包含智能体发现、能力声明、消息路由等模块，支持异步消息传递与协议缓冲区（Protocol Buffers）数据封装。      

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