MCP（模型上下文协议）

Model Context Protocol：Anthropic 推出的开放标准，定义 AI 模型与外部工具/数据源之间的通信格式，让任意 LLM 客户端能以统一方式调用文件系统、数据库、API 等能力。

核心架构

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                    MCP Client                       │
│         （Claude Desktop / IDE Plugin / Agent）      │
└───────────────────────┬─────────────────────────────┘
                        │  MCP Protocol（JSON-RPC 2.0）
           ┌────────────┼────────────┐
           ↓            ↓            ↓
     ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
     │ MCP      │ │ MCP      │ │ MCP      │
     │ Server   │ │ Server   │ │ Server   │
     │(文件系统)│ │(PostgreSQL│ │(GitHub)  │
     └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘

三类能力

能力	说明	示例
Resources	只读数据源，模型可订阅	文件内容、数据库记录
Tools	可执行操作，模型主动调用	写文件、发 HTTP 请求
Prompts	可复用的提示模板	代码审查模板、翻译模板

传输方式

方式	场景	特点
stdio	本地进程（CLI 工具、桌面应用）	简单、低延迟、无网络
SSE（HTTP）	远程服务、云端部署	支持跨网络，适合多客户端

官方 MCP Server

# 文件系统（读写本地文件）
npx @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/dir
 
# PostgreSQL（只读查询）
npx @modelcontextprotocol/server-postgres postgresql://user:pass@localhost/db
 
# GitHub（仓库操作）
npx @modelcontextprotocol/server-github
 
# Brave Search（网页搜索）
npx @modelcontextprotocol/server-brave-search

Claude Desktop 配置

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/me/docs"]
    },
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres", "postgresql://localhost/mydb"]
    },
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": { "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_xxx" }
    }
  }
}

配置文件位置：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（macOS）

自定义 Python MCP Server

pip install mcp

import mcp.server.stdio
from mcp.server import Server
from mcp.types import Tool, TextContent
import redis
 
app = Server("redis-mcp")
r = redis.Redis(host="localhost", port=6379, decode_responses=True)
 
@app.list_tools()
async def list_tools() -> list[Tool]:
    return [
        Tool(
            name="redis_get",
            description="从 Redis 获取指定 key 的值",
            inputSchema={
                "type": "object",
                "properties": {"key": {"type": "string", "description": "Redis key"}},
                "required": ["key"]
            }
        ),
        Tool(
            name="redis_set",
            description="向 Redis 写入 key-value",
            inputSchema={
                "type": "object",
                "properties": {
                    "key": {"type": "string"},
                    "value": {"type": "string"}
                },
                "required": ["key", "value"]
            }
        )
    ]
 
@app.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: dict) -> list[TextContent]:
    if name == "redis_get":
        val = r.get(arguments["key"])
        return [TextContent(type="text", text=val or "(key not found)")]
    elif name == "redis_set":
        r.set(arguments["key"], arguments["value"])
        return [TextContent(type="text", text="OK")]
 
if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    asyncio.run(mcp.server.stdio.run(app))

运行：

python redis_mcp_server.py

在 Claude Desktop 中配置：

{
  "mcpServers": {
    "redis": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/redis_mcp_server.py"]
    }
  }
}

MCP vs A2A

维度	MCP	A2A
提出方	Anthropic	Google
通信对象	模型 ↔ 工具/数据源	Agent ↔ Agent
协议层	JSON-RPC 2.0（stdio/SSE）	HTTP + JSON（Agent Card）
能力单元	Resources / Tools / Prompts	Task + Artifacts
状态管理	无状态（工具调用）	有状态（Task 生命周期）
典型场景	给模型挂载文件系统、数据库	主 Agent 委托子 Agent 完成子任务
互补关系	工具层	协作层

两者互补：MCP 解决”模型如何用工具”，A2A 解决”Agent 如何协作”。

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