【默子AI】万字长文：MCP与A2A协议详解

【默子AI】万字长文：MCP与A2A协议详解

引言：

让一个大模型凭空解决所有问题，就像让一个书呆子不借助工具就去修汽车

即便他脑子里装满了理论知识，也缺少实践的“手脚”。

长期以来，AI助手（尤其是LLM）面对两个难题：一是无法访问外部工具和实时数据，二是无法与其他AI协作。前者导致模型往往成为“闭门造车”的孤岛，后者则让每个AI都各自为战，无法组团发挥特长。

好消息是，业界针对这两点推出了两个重量级的开放协议：MCP（Model Context Protocol）和A2A（Agent-to-Agent）

也是我们今天文章的标题关键词：MCP和A2A

可以打个比方：MCP相当于给AI装上了Tpye-C，在21世纪到处乱插 ；

而A2A则是教会AI使用标准的“社交礼仪”，让不同厂商、不同能力的AI代理人之间也能无缝对话协作 。

今天，默子将以幽默风趣的方式，深入解析MCP和A2A的技术原理，包括它们的底层设计思路、标准接口和通信流程，并结合大量国内外知名项目实例穿插讲解。从高德地图的导航助手，到一键部署网页、智能问答、虚拟试衣等应用场景，我们将看看这些协议是如何让AI如虎添翼的。

最后，默子也来和大家也一起展望一下未来：当AI拥有了**“拿起工具的手”和“召唤伙伴的嘴”**，又会激发出怎样的新玩法呢？

一、MCP：Model Context Protocol — AI的万能接口

说起MCP，它是Anthropic公司在2024年开放推出的一项协议标准 。全称就是《模型上下文协议》，顾名思义，“模型上下文协议”旨在为AI模型提供上下文和工具接口。

这个MCP可以让我们亲爱的大模型们能安全、便捷地获取外界的信息和工具。

像电脑有了USB-C插口后，随便什么设备都能即插即用 。（但随便的即插即用到现在真的便利了吗？默子下一篇文章会详细讲一讲这个通用的代价）

MCP解决了什么问题？

在MCP出现之前，让一个AI助手连接某个新数据源或API，开发者往往需要为每种工具写定制的集成代码。

比如想让AI读取Google Drive里的文件、调用Slack消息、查询数据库，得分别写各自的接口逻辑。

这不仅麻烦，而且每换一个模型或应用还得重来，缺乏统一性。

MCP的诞生正是为了解决这一痛点 。它提供了一个开放且统一的规范，让所有这些外部数据源、应用工具都可以用同一种方式接入AI系统 。

开发者**“一次对接，处处适用”**：只要实现了MCP协议，任何MCP客户端都能连接上你的服务，反之亦然 。

换句话说，MCP就像给AI世界造了一根又稳又通用的“数据线”。以前每个工具有不同的插头（不同的API格式、鉴权方式、字段名等等），现在通过MCP这个“转接头”，模型和工具之间的通信被标准化了 。

这让扩展AI能力变得像装乐高一样简单

需要新技能？插上对应的MCP模块即可，无需担心各种奇葩接口差异。

MCP的架构与通信流程

那MCP到底是怎么做到这些的呢？它采用的是典型的客户端-服务器（Client-Server）架构。这里有几个角色需要介绍：

• Host（宿主）：运行LLM应用的主体环境，负责发起和管理连接。可以理解为AI助手所在的“操作系统”或应用，如Claude Desktop或者是Cursor这样的程序。（实测来说，Cursor是真好用）
• MCP Client（客户端）：宿主中的一部分，用来与外部MCP服务器建立连接、转发请求和响应，进行编排。它与服务器保持一对一的长连接，管理所有LLM对该服务器的调用 。
• MCP Server（服务器）：包装了某个外部数据源或功能模块的服务端，实现MCP接口规范。它向客户端暴露出标准化的功能**（比如工具函数）或数据（比如资源内容）。本质上，每个MCP服务器就代表一个可供AI访问的外部能力**（如一座知识库、一个应用的API等）。
• Protocol（协议本身）：规定了客户端和服务器之间如何交换消息的格式和规则 。MCP使用JSON-RPC 2.0作为基础的消息封装格式，在客户端和服务器之间建立双向通信。二者可以持续对话，双方首先会交换各自支持的能力说明（类似于握个手沟通“我会哪些招式”），确保互相了解能干什么，再开始正式通信。

值得一提的是，MCP深受软件领域**“语言服务器协议（LSP）”**的启发 。（笑死，谁第一个想到了老S批，出来挨打）

LSP让各种IDE都能用统一方式支持不同编程语言的智能提示，而MCP则试图让各种AI应用用统一方式支持不同工具和数据源 。

所以可以把MCP看作是LLM世界里的LSP，让“增加新技能”这件事标准化、模块化。

提供的能力类型

按照规范设计，MCP服务器可以向客户端提供三类主要能力 ：

• Resources（资源）：提供静态或动态数据给模型作为上下文。例如服务器可以暴露出一本文档、一组图片、数据库中的记录等，让模型将它们视作阅读材料或知识库。
• Tools（工具）：提供可执行的操作函数，相当于让模型可以调用一些动作。比如“查询地图坐标”、“发送一封邮件”、“调用计算器”等等，都可以作为Tool由服务器实现并供模型调用。
• Prompts（提示）：提供预设的提示模板或对话流程，帮助模型更好地完成某些交互。比如一个Prompt模版可以指导模型去执行某种任务的步骤。这有点像给模型提供剧本片段，在需要时套用。

另一方面，MCP客户端本身也可以向服务器提供一种特殊能力叫Sampling（采样） 。简单理解，就是允许服务器“反过来”请求客户端让模型帮忙处理一些内容（比如要求模型对一段文本总结一下）。这使得交互不再总是模型主动调用工具，有时工具也能请求模型做事，实现更复杂的双向配合。但出于安全考虑，这种机制通常需要用户明确授权方可进行 。

消息流程举例

要更直观地理解MCP通信，我们来看一个简单的工作流程例子：让AI日程助理给我在日历上安排一个会议。

建立连接： 用户在AI应用中启用了“Google日历MCP服务器”。宿主的MCP客户端于是与该服务器建立了连接。

建立好连接后，就要获取到服务器提供的工具列表（比如有一个名为create_event的日历事件创建工具）。

注入上下文： MCP客户端会告诉模型“我现在帮你接上了Google日历，你可以调用create_event工具来创建会议”。模型于是将这视为自己能力的一部分。

模型决定调用工具： 当用户对AI说“在本周四下午3点帮我安排一个团队同步会”时，模型分析请求，判断需要使用日历工具。它依据MCP定义的接口格式，填充create_event所需的参数（日期、时间、标题等）。

客户端发送RPC请求： MCP客户端拿到模型准备的调用指令，代表模型向Google日历MCP服务器发送一个JSON-RPC请求，调用create_event工具。

服务器执行并返回： 日历MCP服务器收到请求后，使用用户授权过的API凭证，在Google Calendar创建了相应的日程事件。随后它按照协议构造响应，附带结果（比如成功创建的会议ID或详情），发回给客户端。

模型继续对话： MCP客户端把结果交给模型，模型据此生成对用户的回答：“好的，我已经在本周四15:00安排了团队同步会议。” 用户看到的只是AI助手一句话，背后实际完成了一系列API调用。整个过程对用户透明而流畅。

通过这样的标准流程，MCP让AI助手具备了一定程度的“行动力”：它不再只是被动回答，还能主动帮用户执行操作、查询信息。更妙的是，这一切并不需要为每个工具写死在模型里——只要连上新的MCP服务器，模型就自动拓展了新能力。这种即插即用的扩展性，正是MCP最大的价值所在 。

MCP的安全与开放生态

当然，让AI直接访问外部工具和数据，安全性是不容忽视的。不然之后一些购物网站出一个MCP岂不是要逆天了

MCP协议在设计时就强调了用户控制和安全授权的重要性 。比如，宿主应用在暴露用户数据给服务器前必须获得用户明确同意，调用危险操作（如写文件、执行代码的工具）时也应二次确认 。

所有这些都需要在实现中做好防护——协议本身提供了机制（如连接握手时声明权限范围），但具体执行还得靠开发者遵守安全最佳实践 。MCP给了AI一把“万能钥匙”，但我们可得始终握着钥匙的使用权限，防止AI“小铁匠开锁”乱来。

安全是前提，而开放生态则是MCP真正威力的来源。截至目前，MCP已经吸引了广泛的社区参与。

Anthropic开源了大量参考实现和SDK，包括TypeScript和Python版本，方便开发者快速创建自己的MCP服务器 。

官方提供了一些基础的参考服务器实现（例如文件系统访问、GitHub集成、网页抓取、数据库查询等） 。

更令人惊喜的是，开源社区和各大厂商也纷纷加入，贡献了五花八门的MCP服务器：

• 有的用于信息检索，如AWS知识库检索、Brave Search搜索引擎接口等 。
• 有的用于内容生成，例如EverArt图像生成 、Sequential Thinking逻辑推理辅助 。
• 主流开发平台也在跟进，如Google Drive、GitHub、Slack等都有对应的MCP连接器，让AI能读写云盘文件、仓库代码，发送消息等等 。甚至连GitLab、Sentry错误日志、PostgreSQL数据库都已在列表中 。
• 不少官方集成由厂商直接维护。例如AgentQL公司提供了AgentQL MCP服务器，使AI能从非结构化网页中提取结构化数据 ；Apify开放了Actors MCP Server，AI可以通过它使用多达3000+个现成的爬虫和数据提取工具 ；就连国内的腾讯云也推出了EdgeOne Pages MCP作为官方集成（后文会详述）。

有实力的读者可以去GitHub上自己挑一些MCP服务器提供的服务玩玩。

可以说，MCP正快速成为一个**“AI能力商店”**的基石协议。越来越多的工具和服务正以MCP插件的形式涌现，供AI调用。

而对开发者来说，这意味着不用每次重新造轮子，只需“挂载”好MCP接口，就等于给AI装上了对应的新功能。

难怪有人把MCP称作AI领域的「USB接口」，让模型连接外部世界变得前所未有地简单 。

二、A2A：Agent-to-Agent Protocol — AI的协同语言

如果说MCP解决的是“AI如何用工具”的问题，那么A2A解决的就是“AI如何和同伴协作”。

Agent-to-Agent协议由谷歌在2025年推出，得到了数十家科技公司的支持联合制定 。

它的目标是：让不同的AI代理人能够彼此通信、协作，无论它们背后的架构、厂商有多么不同 。

A2A可以看作是给AI代理人们创造了一种共同的“语言”和通讯协议，从而打造出一个多智能体协作的生态系统。

A2A要解决的痛点

设想一下未来的场景：你有一个AI个人助理，它擅长整理日程和邮件。但当你让它帮忙规划旅行行程时，或许会希望它能找一个旅游专家AI合作；当涉及财务决策时，又希望它咨询一下财经顾问AI。

在没有A2A之前，这些不同领域的AI很难直接对话配合——每家AI各干各的，缺乏标准接口互通。这就像每个人说着不同的语言，没有翻译的话就鸡同鸭讲。

A2A协议的出现，就是为AI代理人提供了“翻译官”和“通信线路”。

谷歌明确表示，A2A是对MCP的有益补充：MCP关注于AI连接工具和数据，而A2A关注于AI与AI之间的互操作 。通过A2A，一个AI可以发现别的AI有哪些本领，进而发送任务请求，让擅长者去执行，再安全地拿回结果。

这种多代理协同，可以显著扩大AI系统的能力边界——毕竟**“一个好汉三个帮”**，多个专长各异的AI如果能联手解决问题，必定比单打独斗更有效率 。

A2A的设计原则

要让不同源头的AI代理互通有无，A2A的设计遵循了几项核心原则 ：

• 开放和厂商无关： 协议必须是开放标准，任何框架和厂商都能实现支持，不被某一家垄断。谷歌拉来了超过50家合作伙伴共同制定A2A，就是为了保证它的中立性和通用性 。这让A2A成为AI代理人的一门“世界语”。
• 支持真正的自主智能体行为： A2A强调让代理人以自然、非结构化的方式交流，而不强制要求共享内存或工具 。每个AI都保持各自的独立，只通过交流来协同，就像人在协作时各自有独立大脑，只是沟通商量，不需要脑电波连在一起。
• 构建在现有成熟技术之上： A2A并没有另起炉灶设计全新传输协议，而是充分利用了Web现有的**HTTP、JSON-RPC和SSE（Server-Sent Events）**等标准 。
• 安全和权限管理内置： 企业级安全是A2A的重中之重。它支持像OpenID Connect那样的认证/授权机制来验证代理身份和权限 。此外还有发现机制（类似于服务发现），比如通过.well-known/agent.json公开一个AI代理的能力说明，方便安全地检索和连接 。
• 任务生命周期与长时协作： 考虑到有些任务可能很复杂，甚至需要人类介入，A2A设计了任务的完整生命周期管理 。代理之间可以发送任务对象，任务可以即时完成也可以长时间挂起。对于耗时的任务，双方能够一直用A2A沟通状态进展、部分结果、通知等，不会因为一次请求就中断协作 。这就像项目管理一样，任务从创建、进行到完成都有迹可循，而不是“一锤子买卖”。
• 多模态消息和UI协商： A2A的信息交换不局限于文本，可以包括图像、音频、视频等多种内容 。消息被拆分成不同的部分（parts），每个部分标明内容类型，比如一句话、一张图或一个表格 。这样代理之间可以协商用什么格式呈现给用户，比如如果用户界面能显示富文本、表单甚至嵌入网页，代理就可以直接传相应格式的数据 。这一点可以确保最终用户体验更友好——两个AI不会一个给纯文本、一个给HTML乱炖，而是事先说好用哪种格式交流。想必大家之前肯定有被AI生成的格式折磨的时候吧

A2A的工作机制

A2A的核心在于让一个“客户端代理”去委托一个“远程代理”完成任务 。为了实现这一点，A2A包括了几项关键能力：

• 能力发现（Discovery）： 一个代理需要知道别的代理能干啥，才能决定“找谁帮忙”。A2A通过Agent Card（代理名片）的方式，让代理公开自己的技能清单和接口 。这通常是一个JSON文件（如前述的agent.json），里面写明代理的名称、描述、擅长领域、支持的输入输出模态等。就好比AI代理在网上挂了份“简历”，别的AI可以检索这些简历来找到合适的合作伙伴。
• 任务委派与生命周期管理： 当客户端代理选定了一个远程代理后，它可以通过A2A发起一个任务(Task)请求，描述想让对方做什么 **。远程代理接到任务后，会尝试执行并不断通过消息反馈进展，最后产出结果产物（称为**artifact） 。如果任务很快完成，那artifact直接随回复返回；如果是长期任务，比如等待一个外部事件或人工确认，那么双方会保持通讯，期间远程代理可以发送中间状态更新，客户端代理也可以询问进度 。任务完成后，artifact作为最终成果交付给客户端代理。这个过程类似于项目外包：甲方（客户端代理）下需求给乙方（远程代理），乙方汇报进度，最终交付成果。
• 协作对话： 在任务执行过程中，代理之间可以随时交换消息来共享上下文或提问澄清 。比如远程代理可能问：“你要我查找的报告具体是哪一年？”——这在A2A里就是一个消息往返。通过这样的对话机制，代理协作可以变得更加灵活，不一定非“一次性把信息都给全”才能开始任务。
• 用户体验协商： 如前所述，消息可以包含不同类型内容。如果远程代理能生成图片而本地客户端无法展示，那么双方需要降级协商格式。A2A允许代理明确说明自己支持的UI呈现能力，然后在消息交流时协商出双方都接受的内容形式 。比如，远程代理本想发一段视频，但发现客户端只能显示文本，那它可能退而求其次发送一个视频链接或描述。这有点像两个应用在协商数据格式以兼容对方的播放能力。

综合起来，A2A建立了一套完整的多智能体合作框架。引入一个类比的话：如果MCP让每个AI都装备了各种工具，那么A2A就是建立了一支“AI联盟通信网”，让每个全副武装的AI战士能够通过无线电一起打团队战。而且这通信网还是加密安全、秩序井然的，保证“友军”才能接入，“敌军”和闲杂人等进不来捣乱 。

A2A实例：AI代理组团作战

为了更形象地理解A2A的作用，默子来给大家来看一个应用场景的小故事：

场景1：AI旅游团策划

默子对他的AI助理说：“帮我计划一趟从杭州到云南大理的旅行，订高铁票，在车站附近找家酒店，还要安排当地交通。” 这个任务其实包含了交通、住宿、市内出行三个子任务，一个AI未必全都精通。于是助理通过A2A召集“小队”：

• 助理首先发现一个火车预订AI（代理A）擅长购票，于是发任务请它订北京到云南大理的高铁；
• 同时还找到一个酒店预订AI（代理B）熟悉各类酒店信息，请它选车站附近性价比高的酒店；
• 最后还有一个出行规划AI（代理C），擅长本地交通和导航，委托它安排从酒店到目的地的出行方案，比如叫车或公交路线。（这个现在高德的MCP就可以实现）

这三位代理各司其职，通过A2A汇报进展：火车票订好了【“已订XX次列车，出发时间…”】、酒店锁定了【“预订了XX酒店，两晚…”】、出行方案也有了【“建议使用滴滴打车，大约¥XX”】。最后，助理代理汇总各路信息，给默子呈现一份完整的旅行计划。整个过程中，多个AI代理临时组队，各显神通，最终完成了复杂任务。这正体现了A2A带来的模块化、多智能协同优势 。

在这个例子里，我们看到A2A和MCP是如何配合的：A2A负责让多个Agent交流、分工，而每个Agent完成自己任务时，往往又需要通过MCP去调外部工具或数据（比如查询数据库、调用搜索API）。正如开发者所说：“A2A负责Agent之间的对话，而MCP负责连接Agent和应用” 。二者结合，真正形成了一个强大的AI代理网络：既能接通外部世界，又能相互协同合作。

虽然现在这些协议还不太成熟，但这个我们这个畅想不是已经有了吗？哈哈哈

A2A特别好玩的例子还不太多。默子下次多体验几个再给大家说说，今天先来看MCP实力精选！

三、MCP实例精选：让AI插上工具的翅膀

理论讲了这么多，让我们看看在现实中，哪些项目已经用上了MCP，将其威力发挥得淋漓尽致。下面通过几个国内外知名的案例，来体会MCP是如何赋能各种应用场景的，每个案例我们都会简要介绍项目本身，以及使用MCP带来的改变和好处。

高德地图 Amap Maps MCP：AI的实时导航助手

项目简介： 高德地图是中国最流行的数字地图和导航服务之一，而Amap Maps MCP是高德官方推出的MCP服务器（插件），旨在让AI能直接访问其地图服务功能。通过这个插件，AI助手相当于有了高德地图的“超级账号”，可以使用地图API提供的各种能力，包括坐标转换、地点搜索、路线规划等 。

默子这里给出在Cursor里配置amap-amap-sse服务器、调用不同MCP工具来查询交通和天气的实际例子

以图中示例为例，高德地图开放了一个MCP服务器（amap-amap-sse），将原本复杂的高德API统一封装成了一组标准化工具，供AI直接调用。 这些工具包括但不限于：

• maps_regoecode：根据地名查询经纬度；
• maps_around_search：根据关键词搜索周边地点；
• maps_direction_transit_integrated：规划跨城市的公共交通路线；
• maps_weather：查询实时天气信息；
• maps_direction_driving：规划驾车导航路径；
• maps_distance：计算两地之间的直线或驾车距离。

比如在图中，用户询问“从杭州到昆明坐火车要多久，明天天气如何”，AI不需要自己拼HTTP请求，而是直接调用了：

• maps_direction_transit_integrated 工具查询火车路线时间；
• 两次 maps_weather 工具分别查询杭州和昆明的天气。

MCP服务器负责帮AI隐藏底层复杂的HTTP调用、API鉴权、参数拼接细节。AI只需用标准的MCP RPC格式发送请求，几秒钟内就能收到结构化的返回结果。

带来的变化和好处： 以前，聊天机器人如果被问到“附近哪里有奶茶店？” 这种问题，要么老老实实回答“对不起我不能访问地图”，要么胡乱编造一个（结果常常不靠谱）。现在，有了高德MCP接口，AI助理可以实时查询最新的地图数据并给出准确答案。例如默子问：“从我现在的位置到最近的地铁站怎么走？” AI借助MCP立即调用高德的路线规划，一次对话就可以反馈具体步行路径和所需时间，让回答像导航仪一样精确。对于出行导航、位置查询这类强依赖实时数据的场景，这无疑是革命性的提升。

从开发者角度看，这也节省了大量工作——不用再针对每个AI单独对接高德API，只要AI支持MCP，它就能用上高德地图。一位社区开发者已实现了这样一个插件，并指出其功能覆盖了地点搜索、路径规划等常见场景 。

如何使用呢

大家要先去高德开放平台申请一个Key，也就是告诉高德一声，我要来用你的服务了，相当于注册了一个MCP高德的账号，然后你可以像默子这样在Cursor中添进去这四五行代码，就可以直接使用了**（具体教程默子后面会出一个更全面的，适配更多IDE的版本，不要忘了关注我哦！）**

EdgeOne Pages MCP：一键部署网页，AI秒变站长

项目简介： EdgeOne Pages是腾讯云旗下的边缘网页托管平台，类似于Netlify或Cloudflare Pages，方便开发者快速部署静态网站。EdgeOne Pages MCP则是腾讯云团队提供的一个MCP服务器，专为将HTML内容部署到EdgeOne Pages而设计 。简单来说，它让AI可以自己当站长，实时发布网页并获得一个可访问的URL链接。

就还是默子的杭州到昆明旅游指南嘛，直接让他发布分享到网页去（方便给小伙伴查看嘛）

那我们就可以直接对他说：帮我生成一个从杭州到昆明的五一旅游指南，并直接部署到html

使用MCP的方式： EdgeOne Pages MCP提供了一个关键工具，比如deploy_html。AI可以将一段HTML内容打包，通过MCP请求发送给EdgeOne服务端。服务器收到后，会自动将该内容部署到边缘节点，生成一个公开的URL返回给AI 。这个过程包括：将HTML推送到EdgeOne的边缘函数执行环境，内容存储到KV存储以便快速分发 ，然后返回一个地址。整个流程对AI来说透明且高效，从提交到拿到URL往往只需几秒。

我们来看一下效果：⬇️

还是蛮不错的吧！

虽然只是一个简单的小网页，但是用对了可以节省非常多的精力和时间！

默子畅想一下，这个可以带来的变化和好处： 想象一下，你让AI助手写一篇产品更新公告博客，以往它只能把Markdown或HTML文本抛给你，然后你还得手动上传发布。有了EdgeOne Pages MCP，AI写完后可以直接帮你发布！它会告诉你：“我已经替您生成了网页，您可以在这个链接查看。” 点开链接，更新公告网页已经上线。

对于内容创作和分享来说，这是质的飞跃——AI不仅能生成内容，还能自动“交付”内容，省去了人工上传、托管的步骤。

从此AI可以胜任简单的前端发布工作，比如帮企业快速生成活动页面、把分析报告变成网页分享给同事等等。效率提升显而易见：过去从内容到上线可能要几个人协作半天，现在AI几秒钟自助搞定。

正如官方所言，这是利用MCP实现HTML内容的快速上线和公开访问 。

对于希望将AI输出无缝融入业务流程的场景，这种一键发布能力意义重大。

当然，从安全角度看，部署网页也需要谨慎控制，但EdgeOne MCP通常会部署在受信环境下，加上内容多为静态页面风险较低。在实际应用中，我们大可以放心地让AI去当它的小站长——说不定以后连公司内部wiki、知识库的更新都交给AI自动完成了呢！

MiniMax MCP：多模态创作的AI百宝箱

项目简介： MiniMax是一家新锐的AI创业公司，以提供多模态AI能力闻名（如文本生成、语音合成、图像视频生成等）。社区开发者构建了MiniMax MCP服务器，其特点是集成了强大的文本转语音、图像生成和视频生成API，为AI助手打开了通往多媒体世界的大门。

使用MCP的方式： MiniMax MCP向AI暴露了一系列创作类工具。例如：

• text_to_audio：给定一段文字，调用高品质语音合成引擎，将文本转换为音频文件，让AI能“开口说话”。
• text_to_image：提供一段描述，调用图像生成模型（类似Stable Diffusion或DALL·E），返回对应的图片。
• generate_video：输入脚本或主题，调用视频生成服务，生成一小段短视频片段。

AI助手可以根据对话需要随时调用这些工具。由于MCP的接口是统一的，AI并不需要了解每个工具背后的复杂模型或第三方API，它只管提出需求参数，MiniMax MCP服务器就会负责与实际的AI创作服务交互，并把结果交给AI。

带来的变化和好处： 在传统模式下，如果想让聊天机器人输出图片或语音，往往需要开发者额外集成那些服务，再在对话逻辑里“插入”结果。而通过MCP，这种多模态输出变得更加自主和灵活。举例来说：

• 当默子问AI“这段文字念起来是什么感觉？” —— 过去AI只能回答“我想象可能语气如何”，现在它可以直接调用text_to_audio，回复一段真人语音，让默子亲耳听见。
• 默子请求“描述一只穿着宇航服的猫，并给我看看它的样子”，AI除了文字描述外，还能调用text_to_image生成一张插图，真正做到图文并茂。
• 甚至默子说“给我讲个笑话并配上相应的视频”，AI也可以先产生日志台词，然后调用generate_video制作一个简短搞笑视频，一气呵成。

这些能力的获得都归功于MiniMax MCP提供的工具接口。对于默子而言，聊天体验从单一的文字对答升级成了视听丰富的互动；对于AI而言，它仿佛从一个纸上谈兵的军师变成了多才多艺的全能艺人，会说会画还会导演小视频。

这背后实际上体现了MCP扩展AI能力的强大之处：模块组合。MiniMax MCP本身可能内部对接了多个不同的第三方服务（语音由某云服务提供，图像由某生成模型提供，视频又是另一套引擎），但AI不用关心这些“幕后乐队”成员，它看到的只是统一的指挥入口。这样高度的解耦，使得开发者可以不断升级每个子能力而不影响AI使用。

Perplexity Ask MCP：内置搜索达人，信息检索一步到位

项目简介： Perplexity.ai是国外知名的即时问答搜索引擎，它能结合大语言模型与网上搜索结果，为用户问答提供精准且附带引用来源的答案。Perplexity Ask MCP则是一个将Perplexity的能力封装为MCP服务器的项目，相当于给AI助手内置了一个**“小佩搜搜”**搜索助手，能在对话中直接进行网络信息检索和问答。

Perplexity MCP连接的是Perplexity提供的Sonar模型家族，包括 sonar-pro、sonar-deep-research 和 sonar-reasoning-pro，通过MCP协议统一暴露出三个专用工具：

• perplexity_ask：面向一般网络搜索，快速回答常规查询；
• perplexity_research：面向深入调研，生成更全面、详细的搜索结果；
• perplexity_reason：面向复杂推理类问题，专注于深度逻辑分析和综合推理。

AI在调用这些工具时，不需要直接操作底层API。只需向MCP服务器发送标准格式的调用请求（如提问、关键词搜索、研究主题），服务器自动转发到Perplexity的后端系统，执行联网搜索与推理，并将生成的结果（通常包含引用来源）打包返回给AI。

从用户视角来看，整个联网搜索过程是完全无感的，体验上就是——AI突然具备了实时获取最新信息、引用来源的能力。

引入Perplexity MCP后，AI助手的知识广度、时效性与事实准确性得到了极大提升：

• 打破知识截止日期：
  传统大语言模型（如GPT）通常有固定的训练数据截止点，无法了解之后发生的事件。有了Perplexity接口，即使是最新的新闻、科研成果也能即时掌握。

• 标准化联网搜索能力：
  过去如果想让AI“上网查资料”，需要专门开发爬虫、解析网页，非常复杂。而MCP机制让联网搜索标准化、模块化，几分钟内就能扩展到新的搜索源。

• 提升事实可靠性：
  每次搜索返回的结果，通常都会包含明确的引用链接，极大增强了AI回答的可验证性和可信度。

举例：

• 用户问：“2023年诺贝尔化学奖得主都有谁？”
  ➔ AI调用 perplexity_ask 快速搜索最新名单，返回正确答案并附带新闻来源。

• 用户咨询：“苹果（Apple Inc.）当前股价是多少？值得买入吗？”
  ➔ AI调用 perplexity_research 获取实时股价和专业分析摘要，再结合自身理解给出回答。

• 用户提出：“帮我找几篇关于2024年量子计算进展的最新研究论文。”
  ➔ AI调用 perplexity_research 执行深度文献检索，汇总相关论文并逐条概述。

• 用户提出更复杂的问题，比如：“列举三家在量子加密领域快速发展的初创公司，并分析他们的优势。”
  ➔ AI则可能调用 perplexity_reason，进行综合推理式搜索，得出更具洞察力的总结。

用户提问 ➔ MCP请求 ➔ Perplexity执行搜索 ➔ AI收到结构化答案 ➔ 呈现给用户

Perplexity MCP相当于给AI助手安了一个即时搜索引擎的大脑。它带来的好处首先是准确性提升：AI不再凭记忆硬凑答案，可以查证后再答复，减少了胡扯的概率。其次是时效性：无论今天发生了什么新事，只要能搜到新闻，AI立马就知道 。最后对用户来说，引用来源也增加了可信度——这一点Perplexity一直很重视，也延续到了MCP的使用中。

可以想见，有了这样的检索能力，AI助手开始真正变成了“百科全书 + 新闻频道 + 智能分析师”的合体，几乎无所不知。

当然，凡事有度，我们还是得注意AI给出的信息真实性，不过至少现在它有途径去获取真资料了，而不是闭门造车（AI，无限幻觉启动！）

总结

以上这些案例只是冰山一角。除了上述提到的地图导航、内容发布、内容生成、信息检索等场景，社区和企业还开发了许多其他类型的MCP集成：

比如控制Github仓库的版本管理MCP、远程执行代码的沙箱MCP、查询天气和日历的MCP，

甚至连接IoT设备、调用金融交易接口的都有出现。

可以说，哪里有工具需求，哪里就有人尝试用MCP去打通。

AI的触角，正通过一个个MCP插件，延伸进各行各业的角落。

四、未来展望：当AI拥有“协作网络”

看完了MCP和A2A，你可能会想象未来的AI系统会是什么样子？让我们大胆畅想一下：

1. AI App Store和Agent网络的崛起： MCP的出现有望催生一个繁荣的AI技能商店生态。开发者可以发布各种MCP模块，供用户的AI助手下载使用；用户则可以根据自己的需要，像给手机装App一样给AI加能力。而A2A则把这些“装备了不同App”的AI连接成网络。也许不久的将来，我们每个人都会有一个主AI助手，根据任务需要去调用无数专业小Agent的服务。那个场景有点像漫威的复仇者联盟——需要打怪时，钢铁侠招呼一下，身边瞬间围过来雷神、绿巨人等各路英雄助阵，各显其能。这次AI版“复联”，靠的正是A2A的通信号角，把英雄们唤到一起，再加上MCP提供的各类“超能力”，最终完成任务。

2. 无缝的跨平台AI协作： 有了A2A，不同公司的AI不再是信息孤岛，而更像加入了同一个互联网。试想一下，也许你的Slack聊天机器人很快就能直接呼叫你的微软小娜开会助手，让它在Outlook日历上安排会议；或者你的手机语音助手可以与汽车的导航AI对话，提前设置好路线和车内空调温度。这种跨平台协作以前难以实现，但A2A提供了标准的沟通管道，AI代理将可以跨越应用和设备边界合作。这对企业尤为重要——他们可以部署各部门专用的AI，又能确保这些AI通过A2A无缝协同，提高整个业务流程的自动化和效率 。

3. 更复杂任务的自治代理团队： 随着A2A的发展，未来可能出现自治的AI团队来处理超复杂的项目。比如一个大型工程项目，主AI负责总体协调，它可以动态发现和雇佣多个专长Agent：法律Agent审合同、财务Agent管预算、工程Agent监控进度、营销Agent筹划发布…这些Agent彼此交流进展、共享信息，各自完成自己的子任务，偶尔还集体开个“AI会议”讨论下一步方案。这听起来像科幻，但技术上并非不可及——A2A已经定义了任务生命周期、消息协作等机制 ，唯一要解决的是让AI懂得更高层面的规划和自我组织。不过以当前LLM的推进速度，也许在特定垂直领域先实现这样的Agent团队不是难事。

4. 人在回路的协同共生： AI代理网络并不意味着人被排除在外。相反，A2A非常注重Human-in-the-loop（人的介入） 。未来我们可能会看到一种新工作模式：人类主管多个AI代理，每个代理负责不同模块工作。A2A让人类可以方便地在一个界面下监控所有代理的对话和任务进展，必要时通过某个代理插入自己的指令或修改决策。这有点类似现在项目经理管理团队，只不过团队成员里有不少AI。通过这样人机协作的方式，AI网络将变成我们强大的助手，而人仍负责掌控方向和关键判断。理想情况下，这种协作会产生一种“1+1>2”的效应：AI提供效率和专业扩展，人提供创意和最终把关。

当然，未来并非没有挑战。首先是标准竞争与融合的问题——目前Anthropic的MCP和Google的A2A可以说各司其职，但难保不会出现其他竞争标准或变种。如果每家公司又搞一套不兼容的协议，那就重回碎片化老路。不过鉴于双方都开源开放了规范，又定位明确互补（MCP侧重工具接入，A2A侧重代理协同 ），业界大概率会选择兼容并蓄，而不是另起炉灶。或许将来我们会看到一些统一的更高层框架，把MCP和A2A打包起来供开发者直接用，就像今天的web框架封装了底层协议细节一样。

另一个挑战是安全与治理。当AI能调用各种工具、还能彼此联手行动时，确保它们“不作恶”就更重要了。所幸MCP和A2A一开始就在规范中嵌入了安全机制，如授权、沙盒和用户确认 。未来还需要建立更完善的信任体系：比如某个第三方提供的MCP插件是否安全可靠、代理声称的能力是否属实（Agent Card可能需要类似数字签名的认证），等等。我们人类或许需要为AI代理制定一些**“社交规则”和“法律法规”**，以防出现AI作弊、滥用资源甚至结伙干坏事的情况——听上去有点科幻阴谋论，但未雨绸缪总是好的。

总的来说，MCP和A2A的出现标志着AI从单机走向网络化的起点。模型不再是封闭运行在自己CPU上的过程，而是逐渐成为网络中可以交互的节点：既能访问别的节点资源，又能和别的节点对话协作。有人将这种趋势称为*“AI应用的互联网时刻”*——就像计算机互联产生了互联网一样，AI代理互联也会产生一个全新的智能网络 。在这个网络中，AI不再孤单，每个AI都是更大系统的一部分，可以共享知识、互补长短。

对于我们普通用户来说，这一切技术进步最终体现为更贴心、更强大的数字助手。未来的AI助手也许同时是你的管家、秘书、司机、翻译、医生、老师……他背后是无数专业“小助手”在协同配合，通过标准协议各尽其职。你只需要面对这一个AI，就像只需要和一个团队领导沟通，他自会安排手下的一群专家为你服务。这幅美好的图景，正随着MCP和A2A从科幻走向现实。

最后用一句轻松的话收尾：当我们的AI既能拿起MCP这把瑞士军刀，又能吹响A2A的集结号角时，曾经那个两眼一抹黑只会聊天的“小憨憨”，终将成长为上知天文下晓地理、呼朋引伴、无所不能的“智慧管家”。

也许再过些年，我们每天的日常都将在一张庞大的AI代理人网络中高效运转，而我们要做的，就是放心地把繁琐事务交给这群不会抱怨加班的AI伙伴们，然后安心去享受更有创造力和乐趣的生活了！

默子今日睡了，大家晚安～

更多内容请关注默子⬇️