谷歌推出A2A协议，支持智能体间协作，与Anthropic的MCP协议形成对比。MCP专注于AI与外部工具的交互，而A2A通过大模型深度交互，赋予智能体更大的自主性。A2A的开放性设计吸引更多大模型供应商参与生态构建，开发者也能通过A2A交付更具价值的功能。尽管MCP和A2A有互补性，但协同发展仍面临挑战，未来技术演进充满想象空间。

大语言模型（LLM）在信息更新和事实准确性上存在短板，函数调用（Function Calling）的引入让LLM突破纯文本交互，能与外部系统实时交互。模型上下文协议（MCP）进一步标准化了AI工具间的通信，降低了工具集成成本，推动AI应用生态发展。MCP通过客户端-服务器架构，简化了工具开发与集成，成为AI领域的“USB-C接口”。

MCP框架因安全漏洞面临“工具投毒攻击”风险，攻击者通过植入恶意指令诱导AI模型执行非授权操作，如窃取SSH密钥。复刻攻击过程显示，客户端易被诱导泄露敏感数据，服务端则存在远程代码执行等隐患。阿里云可观测团队提出智能评估和eBPF实时监控方案，有效识别和防范MCP安全风险。

MCP作为一种标准化通信协议，简化了AI模型与数据服务的集成，解决了复杂Prompt和数据孤岛问题。天枢iPaaS平台通过API编排和MCP服务自动生成，实现了数据连接的自动化，支持多种协议，提升了开发效率。MCP在财务合同、人资考勤等场景中的应用，展示了其灵活性和高效性，助力企业快速响应业务需求。

MCP是一种模型上下文协议，旨在无缝集成LLM与外部数据源和工具。它解决了传统开发中的语义鸿沟、能力黑洞和安全边界问题，统一了不同大模型和服务之间的协议。通过MCP，开发者可以快速搭建和调用MCP服务，实现自然语言指令与API的无损映射，提升AI应用的效率和安全性。

MCP协议存在严重安全漏洞，称为“工具投毒攻击”，恶意服务器可通过隐藏指令操纵AI模型，窃取敏感数据或执行未授权操作。攻击利用AI模型可见完整工具描述而用户仅见简化版本的差异，导致用户无法察觉恶意行为。建议加强工具描述透明度、固定工具版本及跨服务器保护，以提升MCP生态安全性。

本文介绍了一个基于Amazon Q CLI和MCP的新闻摘要生成系统。通过主代理和子代理的协作，系统将新闻源分为三部分，分别由子代理处理并生成摘要，最终由主代理整合成每日新闻简报。系统使用tmux管理多个代理进程，并展示了如何通过MCP工具获取和解析新闻源。代码开源，用户可自行部署并探索更多应用场景。

MCP（模型上下文协议）标准化了为LLM提供上下文的方式，分离了上下文提供与LLM交互。开发中常遇到官方SDK与Cursor AI适配问题及重复性代码开发的痛点。通过工程化封装MCP SDK，提供统一入口和模板，提升开发效率。示例展示了PSD文件图层解析与导出的MCP工具开发流程，实现了自动切图功能，并解决了服务启动、路径定义等常见问题。

MCP生态发展迅速，阿里通过Higress网关实现HSF服务无代码改造接入MCP，解决了SDK不稳定、协议迭代快等问题。Higress承担协议转换，提供身份认证、流量调度等能力，降低业务接入成本。MCP虽非银弹，但为AI业务工程化提供起点，未来仍需关注A2A等协议发展。

MCP（Model Context Protocol）是Anthropic公司推出的开放协议，旨在标准化大语言模型与应用程序的上下文交互。通过MCP，开发者可以轻松连接不同数据源和工具，实现复杂任务自动化。本文详细介绍了MCP的基础架构、开发流程及实践案例，展示了如何通过MCP Server与AI模型协同工作，提升开发效率和应用智能化水平。

MCP化交互方式让业务通过自然语言描述操作系统，实现成本低、便捷快的体验。功能包括：根据合同状态或编号查询合同信息，用户确认后调用合同查询MCP server；通过自然语言描述合同延期需求，MCP client匹配调用并确保合同有效后，自动调用延期MCP server，返回成功结果并进行业务系统验证。

MCP Server的局限性在于工具固化且Token消耗大。通过阿里云OpenAPI，仅需10行Python代码即可创建专属MCP Server，无需深入了解API细节。核心原理是利用MCP协议连接LLM与外部数据，提供资源、工具和提示功能。未来将探索通用工具，实现自动调用API，提升灵活性和效率。

模型上下文协议（MCP）由Anthropic推出，旨在标准化大型语言模型与外部世界的交互。MCP通过通用语言连接数据源和工具，扩展AI能力，简化开发者集成工作。其核心组件包括服务器、客户端、主机和传输层。MCP不仅增强AI的知识和操作能力，还促进AI生态系统的协作与创新，有望成为AI交互的核心桥梁。

MCP协议推动AI发展，赋予AI更多能力，如操控贪吃蛇游戏。通过MCP Server，AI能调用工具、资源与提示模板，实现多轮交互。官方提供调试工具inspector，便于开发者测试MCP Server功能。AI与MCP结合，不仅提升了任务执行效率，还促进了生态系统的繁荣，如Cursor和Cline等平台对MCP Server的支持。

agents.json是基于OpenAPI的开放规范，专为AI agent与互联网服务提供商的交互设计。它通过结构化描述API，确保AI agent能稳定准确地调用服务。agents.json引入flows和links概念，定义复杂操作的执行顺序，优化自然语言驱动和任务流标准化，增强API的可发现性，解决多步骤调用的可靠性问题，支持现有身份认证体系，部署成本低，生态开放。

AI Agent正快速发展，2025年或成其元年。开源大模型能力与商业大模型齐平，推动AI应用模式革新。MCP渐成事实标准，支持私有知识库的问答系统开发。实践展示了基于MCP构建知识库、优化检索流程及实现智能问答的全过程，体现了AI应用技术的高效迭代与创新潜力。