重磅！谷歌连出两招：拥抱MCP，发布A2A，AI新时代来了？

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深入解析MCP——AI的“USB-C”接口

为了理解谷歌和OpenAI为何如此看重MCP，我们需要深入了解这个协议本身。由Anthropic开源的MCP（Model Context Protocol），其核心目标是创建一个开放、标准化的协议，用于在大型语言模型（LLM）应用程序与外部数据源和工具之间实现无缝、安全的双向连接。正如Anthropic文档所比喻的，MCP致力于成为AI应用的“USB-C”接口，提供一种统一的方式，让AI模型能够即插即用地连接到各种所需的信息和功能上。

MCP的设计从知名的Language Server Protocol (LSP) 中汲取了灵感。LSP标准化了编程语言支持如何在不同的开发工具（如编辑器、IDE）中集成，极大地促进了开发工具生态的繁荣。类似地，MCP旨在标准化如何将额外的上下文（数据）和工具（功能）集成到AI应用程序（如聊天界面、AI驱动的IDE、自定义工作流等）的生态系统中。

该协议基于成熟且广泛使用的JSON-RPC 2.0消息格式。JSON-RPC是一种轻量级的远程过程调用（RPC）协议，允许客户端（如AI模型或其宿主应用，称为“Host”）向服务器（提供数据或工具的服务，称为“MCP Server”）发送请求并接收响应。

根据Anthropic发布的规范和路线图，MCP主要围绕以下几个核心概念构建：

资源（Resources）：指代供用户或AI模型使用的上下文信息和数据。这可以是来自文件系统、数据库、代码仓库（如Git、GitHub 、云存储（如Google Drive ）、企业内部知识库、甚至是实时网页内容（如通过Brave搜索API或 Fetch服务器获取）等。MCP服务器负责将这些资源以标准化的方式暴露给AI模型。

工具（Tools）：指代可供AI模型调用的功能或执行的操作。例如，AI模型可能需要调用一个工具来执行代码、发送邮件、查询API、操作文件系统、与Cloudflare资源交互、执行Git命令或连接到PostgreSQL数据库。MCP服务器定义这些工具的接口和能力，AI模型通过协议调用它们。

提示（Prompts）：MCP还支持服务器向用户提供模板化的消息或引导式的工作流。这有助于指导用户如何与AI及连接的资源/工具进行交互，或者启动特定的任务序列。

采样（Sampling）：这是一个更高级的概念，涉及到服务器发起的代理行为或递归的LLM交互。这可能允许MCP服务器在某些情况下主动触发AI模型的思考或行动，但规范强调用户必须明确批准任何LLM采样请求，以保障安全。

Anthropic不仅开源了MCP规范，还发布了Python和TypeScript的SDK ，以及一个名为MCP Inspector的测试工具，帮助开发者构建和测试自己的MCP服务器和客户端。他们还提供了使用LLM（如Claude）来辅助构建MCP服务器的指南，进一步降低了开发门槛。

早期采用者如Block和Apollo已经将MCP集成到他们的系统中。开发工具公司如Zed、Replit、Codeium和Sourcegraph也在利用MCP来增强其平台，让AI Agent能更好地理解编码任务的上下文，生成更准确的代码。Anthropic自己的Claude.ai平台的所有计划也都支持将MCP服务器连接到其桌面应用。

总而言之，MCP不仅仅是一个技术协议，它更像是一个旨在构建互联AI生态系统的蓝图。通过提供标准化的接口、强调安全性和开放性，并规划了清晰的发展路径，MCP有望成为未来AI应用与现实世界数据和工具交互的关键基础设施。谷歌和OpenAI的加入，无疑大大加速了这一愿景的实现进程

从MCP到A2A——AI互操作性的更广阔图景

虽然MCP（模型上下文协议）在标准化AI模型如何访问外部数据和工具方面迈出了重要一步，解决了AI与“世界”连接的关键问题，但这只是实现更宏大AI互操作性图景的一部分。真正的智能系统，尤其是未来的“智能体（Agent）” ，不仅需要与外部资源交互，更需要彼此之间进行有效的沟通、协作和协调。正是在这一背景下，谷歌推出了Agent-to-Agent (A2A)协议，进一步推动了AI互操作性的发展。

在2025年4月9日至11日举行的Google Cloud Next '25大会上，谷歌宣布推出并开源了Agent2Agent (A2A)协议。这是一个旨在标准化不同AI Agent之间如何进行通信、协作和协调任务的开放协议。无论这些Agent由谁构建、在何处运行、基于何种框架，A2A的目标是为它们提供一种通用的“语言”或“握手方式” ，打破当前AI系统之间普遍存在的孤岛状态。

你可以将A2A想象成AI Agent世界的“通用语”（lingua franca）。它定义了一套标准，让不同的Agent能够：

宣告能力：一个Agent如何告诉其他Agent自己能做什么。

协商交互：在开始协作前，如何确定交互方式和用户体验。

交换信息：以标准化的格式安全地传递数据和指令。

协调任务：共同努力完成一个目标，无论是简单的会议预订还是复杂的多步骤任务，如跨越数天寻找和审查候选人。

谷歌表示，A2A协议的设计源于他们在为客户部署大规模、多智能体系统时积累的内部经验和挑战。为了确保其广泛适用性和行业认可，谷歌联合了超过50家技术和咨询巨头共同参与贡献和支持该协议，包括Atlassian、Salesforce、SAP、ServiceNow、埃森哲（Accenture）、德勤（Deloitte）、PayPal、LangChain等。这种广泛的合作旨在为企业用户构建一个跨平台、跨供应商的统一AI Agent生态系统

A2A与MCP的关系：互补而非竞争

在A2A协议发布之初，一个自然的问题是：它与Anthropic此前推出并同样获得业界广泛关注的MCP协议有何关系？谷歌对此的定位非常明确：A2A并非谷歌版的MCP ，而是对MCP的补充。两者共同致力于推动Agentic AI（智能体AI）的发展，但各自的侧重点不同。

我们可以这样理解它们的分工：

MCP：连接AI与“物”（数据和工具）：MCP的核心目标是标准化AI Agent（或模型）如何与外部的数据源和工具进行交互。它解决了Agent如何获取信息、调用API、操作文件等“与物交互”的问题。可以将其视为AI Agent的数据通路或工具箱接口 。它更像是为AI Agent配备了获取信息和执行具体操作的“手”和“感官”。

A2A：连接AI与“AI”（其他Agent）：A2A则专注于标准化不同AI Agent之间的通信、协作和任务协调。它解决了Agent如何发现彼此、分配任务、传递状态、协同工作等“与其他智能体交互”的问题。可以将其视为AI Agent之间的通信协议或协作框架。它更像是为AI Agent社群制定了“外交礼仪”和“团队协作规则” 。

更简洁地说：MCP关注的是“Agent如何使用工具和数据” ，而A2A关注的是“Agent如何与其他Agent协作” 。或者用一个更形象的比喻：MCP好比确保外交官（AI Agent）能够顺畅地查阅资料、使用翻译工具（连接数据和工具），而A2A则规范了外交官之间如何会谈、谈判、达成共识（Agent间通信协作）。

因此，谷歌推出A2A协议，并非要取代MCP，而是与其携手，共同解决AI Agent面临的两大核心挑战：与外部资源的交互（MCP）和与其他Agent的协作（A2A），同时MCP的成功推广，可能会为更复杂的A2A标准的制定积累宝贵的经验，并培养行业对标准化协作模式的认同感。

MCP，这个旨在成为AI应用“USB-C”接口的协议，正迅速从一个有前景的概念，在谷歌、OpenAI等行业巨头的加持下，朝着成为连接AI模型与现实世界数据和工具的关键基础设施迈进。

MCP的价值在于它直面了当前AI应用落地的一大瓶颈：如何让日益强大的AI模型便捷、安全、高效地利用其“大脑”之外的信息和能力。通过提供一套基于JSON-RPC的标准化协议，以及围绕资源、工具、提示等核心概念的清晰定义，MCP有望大大降低开发者构建复杂AI应用的门槛，加速AI与各行各业的深度融合。

更进一步看，MCP的推进可以被视为通往更广阔的A2A（AI-to-AI）互操作性未来的重要一步。虽然A2A涉及更复杂的Agent间通信、协调与信任问题，但MCP在标准化接口、促进生态协作方面的探索，无疑为未来更高级别的AI互操作性标准的制定提供了宝贵的实践经验和理念基础。

当然，标准化之路并非坦途。MCP自身仍面临诸多挑战，如如何在快速迭代的AI技术面前保持标准的有效性、如何平衡开放性与安全性、如何真正实现跨平台、跨厂商的广泛兼容等。而要实现真正意义上的A2A互操作，更是任重道远。MCP或许只是这场宏大变革的一个起点，但它所开启的，可能是一个AI能力得以自由组合、智能得以无缝流动的全新纪元。

🗒️重磅！谷歌连出两招：拥抱MCP，发布A2A，AI新时代来了？

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