读懂 MCP 协议：AI Agent 开发者的必备通信语言

鲲志说

发布于 2025-06-29 08:41:24

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随着 AI Agent 成为继大模型之后最热门的开发方向，如何让多个智能体高效通信、协同完成复杂任务，成为构建 AGI 能力链的重要一环。MCP 协议（Multi-Agent Communication Protocol）正是在这个背景下诞生的通信标准，它让 Agent 之间有了一套统一的语言，就像 HTTP 之于万维网。本文将带你从原理、标准、实现到应用，全面理解 MCP 协议的技术价值，并探索它在未来智能体系统中的位置。

➡️【好看的灵魂千篇一律，有趣的鲲志一百六七！】- 欢迎认识我～～ 作者：鲲志说 （公众号、B站同名，视频号：鲲志说996） 科技博主：极星会星辉大使 全栈研发：java、go、python、ts，前电商、现web3 主理人：COC杭州开发者社区主理人、周周黑客松杭州主理人、 博客专家：阿里云专家博主；CSDN博客专家、后端领域新星创作者、内容合伙人 AI爱好者：AI电影共创社杭州核心成员、杭州AI工坊共创人、阿里蚂蚁校友会技术AI分会副秘书长

一、前言：AI Agent 的浪潮正在来袭

AI Agent 的发展脉络与市场趋势

2023 年以来，大模型（LLM）的能力边界不断突破，单体智能已不再是唯一的主角。越来越多的开发者、企业和社区开始关注 多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS） 的构建。一个 AI Agent 可能可以解决一个问题，但多个 Agent 的协同，才有可能接近解决复杂任务、支持持续演进的“类人智能”系统。

从 OpenAI 发布 GPTs、Function Calling，再到 AutoGPT、LangChain、LangGraph、ChatDev 等 Agent 框架的迅速爆火，可以看出 Agent 已不仅是概念，更成为AI 应用开发的主流范式。然而，正如互联网需要统一的 TCP/IP 协议，Web 需要 HTTP，Agent 世界也需要标准化的通信协议，来实现多智能体之间的协作、理解、反馈与协同执行。这时，MCP 协议（Multi-Agent Communication Protocol） 应运而生。

MCP 协议的出现是为了解决什么痛点？

MCP 协议的提出，正是在应对 Agent 生态碎片化、Agent 间通信语义不一致、行为追踪混乱等痛点下的一次“标准化尝试”。它不仅提供了一套结构化通信格式，更重要的是，为 Agent 赋予了清晰的身份标识、语义角色、上下文感知能力，帮助我们从“单 Agent 技术演示”迈向“多智能体协作系统”。

本文章将围绕 MCP 协议的设计理念、核心机制、实践方案与未来前景 展开，带你拆解这套 AI Agent 的通用语言系统，为下一步的 Agent 应用开发奠定坚实基础。

二、什么是 MCP 协议？

在多智能体系统（Multi-Agent Systems）中，每个智能体（Agent）都像一个自治的软件体，能够感知、思考、执行，并通过协作解决复杂任务。而MCP 协议（Multi-Agent Communication Protocol），就是专为这些 Agent 之间的通信而设计的一套标准协议。

它定义了 Agent 间交换信息的格式、行为语义、身份标识等关键要素，就像 HTTP 让 Web 成为可能，MCP 是 Agent 世界的“语言协议”。

✅ 背景来源

MCP 协议由开源 AI Agent 社区推动制定，其灵感来自多智能体通信中经典的 FIPA ACL（Foundation for Intelligent Physical Agents Agent Communication Language）规范，但在设计上更贴合现代大模型的 prompt 驱动与上下文感知。

目前 MCP 协议已被以下项目采用或兼容：

AutoGen：微软研究院开源的多 Agent 系统框架
OpenDevin：本地自主运行的 AI DevOps 助手平台
LangGraph：LangChain 提供的 Agent 多路径图执行框架
ChatDev：类公司结构的 AI 多角色协同项目
Camel AI：以角色扮演（RolePlay）为基础的 AI 协作模型这些项目虽语法各异，但本质都绕不开“如何定义 Agent 通信格式与行为语义”的核心问题，而 MCP 提供了解决方案。

🧩 MCP 协议的基本结构

一个标准的 MCP 消息，通常包含如下字段：

{
  "sender": "agent_1",
  "receiver": "agent_2",
  "performative": "inform", // 或 request、agree、reject、query 等
  "content": "请为下一个版本编写产品发布文案",
  "metadata": {
    "timestamp": "2025-06-17T18:00:00+08:00",
    "task_id": "task_12345"
  },
  "message_id": "msg_67890",
  "reply_to": "msg_54321"
}

其中各字段含义如下：

📊 MCP 消息流程图

如下通信流程图，简单理解 Agent 如何基于 MCP 协议协作：

🤖 MCP 如何赋能 AI Agent 协同？

MCP 协议的真正价值在于：

定义清晰的行为语义：如 request, inform, agree, refuse，帮助 Agent 理解任务意图；
支持链式调用与消息追踪：借助 reply_to 与 message_id 可构建完整的 Agent 执行轨迹；
结构化信息 + 可扩展元数据：支持上下文注入与链路 ID、意图标签等；
天然适配 LLM 的 prompt 架构：可以作为系统 prompt 的格式模板喂入大模型。

🔧 MCP 在本地项目中的最小实现（TypeScript 示例）

interface MCPMessage {
  sender: string;
  receiver: string;
  performative: "request" | "inform" | "query" | "agree" | "refuse";
  content: string;
  metadata?: Record<string, any>;
  message_id: string;
  reply_to?: string;
}

模拟发送函数：

function sendMessage(msg: MCPMessage) {
  console.log(`[${msg.sender}] -> [${msg.receiver}] : ${msg.performative} | ${msg.content}`);
  // 实际可以走 HTTP、MQTT、Socket 发送
}

三、MCP 协议的核心组成与工作机制

MCP 是 Agent 通信的“协作协议栈”

MCP 协议之所以能成为多智能体通信的基础设施，核心在于它以结构化设计封装了通信行为、语义意图、状态跟踪、任务上下文等关键要素。我们一起来看一下 MCP 协议如何构建一个既规范又灵活的通信模型。

✅ 1. 核心字段结构与语义

以下是 MCP 协议最常用的核心字段，其设计可兼容多数智能体通信场景：

如图所示，MCP 协议的消息本体可以同时表达通信参与者、行为语义、任务上下文与消息链路关系

💡 2. performative 的语义分类

MCP 之中的 performative 字段，用来表达这条消息的“行为目的”，类似于自然语言中的“意图标签”。常见的取值包括如下：

🔁 3. 构建消息链路：message_id + reply_to

为了构建有状态的通信流程，MCP 中引入了 message_id 和 reply_to 字段。

场景说明：

Agent A 向 Agent B 发送一个请求，消息 ID 是 msg_001
Agent B 回复 Agent A，并在 reply_to 字段中填写 msg_001
Agent A 可以通过 reply_to 找到上下文关联，执行状态管理或审计追踪

{
  "sender": "agent_B",
  "receiver": "agent_A",
  "performative": "inform",
  "content": "任务已完成",
  "message_id": "msg_002",
  "reply_to": "msg_001"
}

🧪 示例：一个完整的 Agent 对话

[
  {
    "sender": "planner_agent",
    "receiver": "writer_agent",
    "performative": "request",
    "content": "请撰写一份适合Z世代的产品发布文案",
    "message_id": "msg_101"
  },
  {
    "sender": "writer_agent",
    "receiver": "planner_agent",
    "performative": "inform",
    "content": "文案已完成：'酷炸天的新品即将上线，Z世代潮人速来围观！'",
    "message_id": "msg_102",
    "reply_to": "msg_101"
  }
]

可以看到这个过程完全用 JSON 编排，天然适配前后端通信、WebSocket 推送、MQ 消息队列，甚至可以封装为 RESTful API 传输格式，具备很强的工程实践兼容性。

四、 AI Agent 的一些思考

协议不只是通信，它是 Agent 系统的「操作系统内核」

MCP 协议不是一个“高大上”的抽象，而是开发者构建多智能体系统时最务实、最底层的“操作协议层”。下面我以实际开发者视角，总结几个落地建议和常见误区，希望帮助你更高效、系统性地构建 Agent 系统。

✅ 1. 协议是多智能体协作的「地基」，不是“后期补丁”

很多项目在最开始构建 Agent 系统时，直接通过调用大模型 API 实现 prompt 调度，后期发现：

Agent 间通信没有格式，难以追踪
行为没有语义，难以调度
消息没有状态，难以回滚或审计而 MCP 解决的，正是这三大问题：

🔧 建议：一开始就设计协议结构，而不是后补一层日志封装。

🧠 2. 从“对 Prompt 说话”升级为“对 Agent 发指令”

不使用协议时，Agent 通常是被 prompt 驱动的“无状态工具”，而通过 MCP，可以让 Agent 成为可调度、有行为模式、有上下文状态的协作单元。举个例子，对比：

❌ Prompt 方式：“请你写一份产品介绍文案”
✅ MCP 方式：

{
  "sender": "planner_agent",
  "receiver": "writer_agent",
  "performative": "request",
  "content": "请你写一份产品介绍文案",
  "message_id": "msg_0001"
}

这不仅让消息更易处理，还能让系统具备行为追踪能力、异常恢复能力、权限控制能力。

📦 3. MCP 是打造“Agent 操作系统”的基础协议层

你可以将整个智能体系统想象为一个多线程协作的操作系统，而 MCP 就是其中的IPC（进程间通信）协议。结合实际架构，MCP 可以支撑以下模块： ┌────────────────────────────┐ │ Agent UI / API │ ├────────────────────────────┤ │ 任务调度与控制器 │ ├────────────────────────────┤ │ MCP 消息路由 + 状态管理器 │ ├────────────────────────────┤ │ LangChain / LLMs │ └────────────────────────────┘ 🔧 建议：构建 Agent 系统时，将 MCP 放在核心通信中枢层，便于抽象、监控与复用。

❗️4. 避免「Prompt 魔法堆砌」的陷阱，拥抱结构化通信

许多 Agent 项目最终难以扩展的核心原因是：

Prompt 写死了行为，难以被复用
消息无结构，难以被系统管理
没有语义标签，调度器无法感知任务状态 MCP 能把这些“软代码”变成“可编排的硬协议”，为 Agent 系统注入系统性与可扩展性。

五、MCP 协议的未来展望：构建 AI Agent 的“语言中枢”

MCP 不只是消息协议，更是未来智能系统的思维载体

MCP（Multi-Agent Communication Protocol）虽然起源于智能体间的通信问题，但它的未来绝不仅仅是“做消息传递”。我们可以大胆预测，它正逐渐演化为一个智能体生态中「语言级别」的协议层，承载 Agent 的意图、计划、上下文、目标协同等复杂语义。

🧠 1. 从消息传递协议 → 意图协作语言（Intent DSL）

未来 MCP 会逐步成为一种 Agent 间高阶意图语言，类似自然语言与机器语言之间的“中间层”：

这使得不同类型的 Agent（执行型、规划型、工具型）可以在结构化但具备语义的通用语言中完成复杂协作。

🌐 2. 成为「多 Agent 编排标准协议」

如今 Agent 系统编排仍缺乏统一标准。MCP 具备成为**“Agent 编排中的 HTTP 协议”**的潜力：

✅ 可跨框架（LangGraph / AutoGen / ChatDev）
✅ 可跨平台（浏览器端、服务端、移动端）
✅ 可追溯 + 可审计（天然支持 message_id 和 reply_to）
✅ 易集成消息总线、队列系统（Kafka、NATS、Redis MQ） 🌟 未来你在构建一个 Agent 编排器时，可能直接基于 MCP：

dispatch(MCPMessage)
→ 路由决策
→ 权限校验
→ 状态机流转
→ agent.receive(MCPMessage)

📈 3. MCP 将成为 Agent-OS 的通信内核

假如未来出现真正的“Agent 操作系统”（比如：

智能体容器（如 GPTOS）
虚拟人框架（如 AI Personae）
自主调度器（如 AI Assistant OS）那么这些系统内部的通信协议极有可能标准化为 MCP 或其衍生协议（如 AMCP / XMCP），以支撑系统的自治调度、行为追踪、状态恢复等关键能力。

🤖 4. 与智能模型深度结合：模型微调与消息对齐

未来，LLM（大模型）将不再只理解自然语言，而会直接理解 MCP 格式：

✅ 你可以将 MCP 消息作为模型输入，用于强化训练 Agent 行为的稳定性
✅ 模型可以输出 MCP 结构，用于多 Agent 交互建模
✅ Agent 系统的“行为链”可以被模型学习并优化这也意味着：MCP 有可能成为下一代 Agent LLM 微调数据集的标准格式！

🚀 总结：MCP 是 AI Agent 世界的“通用语”

如果说大模型是 Agent 的大脑，那 MCP 就是他们之间的语言。

📌 总之，如果你正在构建多智能体协同系统、虚拟人平台，甚至想打造属于自己的 AI 操作系统，MCP 将是你必须掌握的底层通信“语言”。

书籍推荐

这不是一本只讲原理的书，而是一本结合协议、工程、系统设计的实战手册。它解决的问题正是开发者在多 Agent 系统中最痛的几个点：

如何让 Agent“听得懂彼此的话”？
如何调度多个智能体完成协同任务？
如何设计一个“有状态、可管理、能进化”的 Agent 系统？

📖 强烈建议希望构建 Agent 系统的工程师深入阅读本书，站在 MCP 的协议视角，重塑你对 Agent 系统构建的认知。

书籍名称：《MCP协议与AI Agent开发：标准、应用与实现》

内容介绍

本书系统阐述MCP的技术原理、协议机制与工程应用，结合DeepSeek大模型平台能力，提供从底层协议设计到项目部署的全流程实战路径。本书共9章，结构上分为基础理论、协议规范、开发工具链、应用构建4大部分。

适合人群

大模型系统开发者、AI开发工程师、多模态应用工程师。
Agent开发人员、NLP工程师、高校师生。
需深入理解MCP协议原理及工程落地的AI技术人员与专业人士。

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原始发表：2025-06-18，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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