MCP vs. A2A 协议：开发者需要了解的人工智能互联互通机制

我们看到 AI 模型正在做着令人惊叹的事情。它们可以编写代码，分析数据，甚至进行相当连贯的对话。但就像一个才华横溢的大脑被锁在黑暗的房间里一样，它们通常被隔绝在实时数据、专业工具之外，更重要的是， 彼此之间 。这种情况正在开始改变。

两种新的协议正在成为连接 AI 与外部世界和使不同 AI 系统协作的潜在标准： 模型上下文协议（MCP） 和代理到代理协议（A2A） 。它们听起来很相似，而且在技术上有一些共同点，但它们解决的是根本不同的问题。理解它们之间的区别对于任何构建或使用复杂 AI 应用程序的人来说都是关键。

那么，它们是什么，你为什么应该关心呢？

MCP：为 AI 应用程序提供通往世界的通道

想象一下你正在使用一个基于 AI 的代码编辑器。你希望它能够理解你整个代码库，而不仅仅是当前打开的文件。或者你可能希望你的聊天助手从特定的数据库中获取实时数据，或者触发外部 API。这就是 MCP 发挥作用的地方。

Anthropic 最初发起的模型上下文协议（MCP） 旨在成为一种标准方式，让 LLM 应用程序（如 IDE、聊天界面------"宿主"）安全地连接到外部数据源和工具（"服务器"） 。

可以这样理解： 语言服务器协议（LSP）标准化了代码编辑器与语言分析工具（如检查器或自动完成工具）之间的通信方式。MCP 旨在为 AI 做到同样的事情，标准化应用程序获取上下文或访问工具的方式。
工作原理： 它使用熟悉的 JSON-RPC 消息在宿主应用程序和 MCP 服务器之间进行通信。
支持的功能：
- 服务器可以提供资源 （文件、数据库片段、上下文信息）。 例如，一个 MCP 服务器可以使用 Firecrawl 这样的服务来提供特定网页的实时内容（甚至包括 Firecrawl 自己的主页！）或从中提取的结构化数据。
- 服务器可以提供提示 （预定义的工作流或模板）。
- 服务器可以暴露工具 （AI 可以被指示执行的具体功能）。
关键思想： MCP 关于通过给单个 AI 应用程序提供受控访问外部能力和数据来丰富它，同时强调用户同意以确保安全。

A2A：使 AI 代理协作

现在考虑一个更复杂的任务：规划一次多城市商务旅行。这可能涉及搜索航班、找到符合某些条件的酒店、检查日历可用性以及预订所有事项。你可以想象不同的专业 AI 代理处理每个部分：一个航班搜索代理，一个酒店预订代理，一个日历代理。它们如何协同工作？这就是 Agent2Agent (A2A) 要解决的问题。

由 Google 和一群合作伙伴推动，A2A 关注于 使不同的人工智能代理能够进行通信、协调和协作完成任务，这些代理可能由不同的供应商使用不同的框架构建 。

想象一下： 不同人工智能代理之间会议的通用翻译器和规则书。
工作原理： 它还基于 HTTP、SSE 和 JSON-RPC 等标准。它定义了"客户端"代理发起任务与"远程"代理执行任务之间的交互。
它所实现的功能：
- 能力发现 : 代理可以通过"代理卡"广告宣传它们能够做什么。
- 任务管理 : 标准化的"任务"对象允许代理跟踪协作工作的状态，即使对于长时间运行的过程也是如此。
- 协作 : 代理可以交换包含上下文、指令、结果（制品）等的消息。
- 用户体验协商 : 代理可以确定最佳的信息展示方式（文本、表单，甚至视频）。
- 无模态化 : 设计为处理不仅仅是文本的内容（音频、视频）。
Key Idea: A2A 关于创建一个多代理生态系统，在这个生态系统中，专门化的代理可以协同工作以实现复杂的目标。

关键区别：应用到工具 vs. 代理到代理

核心区别很简单：

MCP： 将一个应用程序 连接到外部资源/工具 。（应用程序 → 工具服务器）
A2A： 将多个代理 连接到彼此进行协作。（代理 ↔ 代理）

它们不是竞争对手；它们被设计成互补的 。参与 A2A 协作的一个代理可能会使用 MCP 连接来获取数据或执行其任务所需的具体工具。MCP 提供了 资源，A2A 提供了协作框架，使用了可能的许多此类资源。**

为什么这很重要

对开发者和企业而言，这些协议代表了下一波人工智能的基础设施。

MCP 降低了创建与现实世界数据和特定功能深度集成的人工智能应用的门槛，超越了通用知识的范畴。
A2A 为自动化复杂多步骤流程铺平了道路，通过允许专门的人工智能代理协同工作，创建出比任何单一代理都能管理的更强大的工作流。

相比于无数定制化的集成，MCP 和 A2A 提供了标准化连接的承诺。它们将我们从孤立的人工智能系统带向了互联的系统，能够进行更复杂和有用的工作。观察这些协议如何发展并被采纳，对于理解实用人工智能的未来至关重要。

Learn More:

MCP 规范: modelcontextprotocol.io/specificati...
A2A 规范及博客: github.com/google/A2A，developers.googleblog.com/en/a2a-a-ne...

P.S. 需要为你的 AI 应用提供可靠的最新网页数据或构建类似的应用集成吗？请查看 Firecrawl 的强大抓取、爬取和数据提取 API。