深入解析 MCP 协议：多智能体协作通信的基石

MCP（Model Context Protocol） 是一种面向 AI 多智能体系统（Multi-Agent Systems, MAS）设计的标准化通信协议，旨在实现上下文感知、能力互操作与任务协同。本文将从协议起源、核心设计、技术架构、消息格式、安全机制、应用场景到未来展望，全方位剖析 MCP，并提供 UML 建模、项目结构、流程图及完整可运行的 Python 实现。

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1. 协议起源与背景

随着大模型（LLM）和自主智能体（Agent）生态的爆发，不同厂商、框架、语言构建的 Agent 之间缺乏统一通信标准，导致：

• 上下文割裂：Agent 无法共享对话历史、环境状态或推理链。
• 能力黑盒：无法动态发现其他 Agent 的功能接口。
• 协同困难：跨 Agent 任务编排依赖硬编码或中间件。

MCP 应运而生，受以下思想启发：

• FIPA ACL（Foundation for Intelligent Physical Agents Agent Communication Language）
• ROS 2 Service/Topic 机制
• OpenAPI + JSON Schema 能力描述
• LCEL（LangChain Expression Language）的链式调用理念

MCP 不是传输层协议，而是语义层通信规范，可运行于 HTTP/WebSocket/gRPC 等之上。

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2. 核心设计理念

原则	说明
上下文为中心	所有消息携带 context_id，支持上下文继承与分支
能力可声明	Agent 启动时广播其 capability manifest
任务可分解	支持子任务委托、结果聚合、超时回退
协议无关传输	可适配多种底层通信方式
安全默认开启	内置身份认证、权限控制、加密通道

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3. 技术架构

组件说明：

• Agent：实现 MCP 客户端，具备发送/接收能力。
• Broker：可选中心节点（如 MQTT、Redis PubSub），也可直连。
• MCP Router：路由消息、验证权限、记录日志。
• Context Manager：管理上下文生命周期（创建、继承、销毁）。
• Capability Registry：注册/查询 Agent 能力（JSON Schema 描述）。
• Task Orchestrator：处理任务委托、超时、重试、结果合并。

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4. 消息格式（MCP Message）

所有 MCP 消息为 JSON 对象，包含以下字段：

{
  "mcp_version": "1.0",
  "message_id": "uuid4",
  "context_id": "ctx-123",        // 上下文ID，可继承
  "parent_message_id": null,     // 若为响应，则指向请求ID
  "sender": "agent-alpha",
  "recipient": "agent-beta",
  "timestamp": "2026-01-08T13:00:00Z",
  "type": "request|response|capability_announce|task_delegate",
  "payload": { ... },            // 类型相关数据
  "security": {
    "signature": "base64",
    "token": "jwt-or-apikey"
  }
}

主要消息类型：

类型	payload 结构	用途
capability_announce	{ capabilities: [ { name, schema, endpoint } ] }	Agent 启动时广播能力
request	{ task: "summarize", args: { text: "..." } }	发起任务请求
response	{ result: "...", status: "success/error" }	返回结果
task_delegate	{ subtask: "...", to: "agent-gamma" }	委托子任务

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5. 安全机制

• 身份认证：JWT 或 API Key，由 security.token 携带。
• 消息签名：使用 Ed25519 对 payload 签名，防止篡改。
• 能力级授权：Capability Registry 维护 ACL（谁可调用哪个能力）。
• TLS 强制：生产环境要求加密传输。

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6. 应用场景示例

场景：多 Agent 协同撰写报告

1. 用户 → Orchestrator Agent：“写一篇关于量子计算的综述”
2. Orchestrator 广播查询：谁有“research”能力？
3. Researcher Agent 响应：我可爬取 arXiv。
4. Orchestrator 委托子任务：{ task: "fetch_papers", topic: "quantum" }
5. Researcher 返回论文列表。
6. Orchestrator 委托 Writer Agent：{ task: "summarize", papers: [...] }
7. Writer 返回初稿。
8. Orchestrator 委托 Reviewer Agent：校对语法。
9. 最终返回用户。

所有步骤通过 MCP 消息传递，共享同一 context_id。

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7. UML 建模

7.1 类图（Class Diagram）

7.2 序列图（任务委托流程）

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8. 项目文件结构

mcp-protocol/
├── README.md
├── pyproject.toml
├── src/
│   └── mcp/
│       ├── __init__.py
│       ├── message.py          # MCPMessage 类
│       ├── agent.py            # Agent 基类
│       ├── client.py           # MCPClient (WebSocket/HTTP)
│       ├── context.py          # ContextManager
│       ├── capability.py       # Capability 模型
│       └── security.py         # 签名/验证工具
├── examples/
│   ├── orchestrator_agent.py
│   ├── researcher_agent.py
│   └── writer_agent.py
└── tests/
    └── test_message.py

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9. 源代码完整实现（Python）

src/mcp/message.py

import uuid
import json
from datetime import datetime, timezone
from typing import Dict, Any, Optional
from .security import sign_message, verify_signature

class MCPMessage:
    def __init__(
        self,
        sender: str,
        recipient: str,
        msg_type: str,
        payload: Dict[str, Any],
        context_id: Optional[str] = None,
        parent_message_id: Optional[str] = None,
        message_id: Optional[str] = None,
        security: Optional[Dict[str, str]] = None
    ):
        self.mcp_version = "1.0"
        self.message_id = message_id or str(uuid.uuid4())
        self.context_id = context_id or str(uuid.uuid4())
        self.parent_message_id = parent_message_id
        self.sender = sender
        self.recipient = recipient
        self.timestamp = datetime.now(timezone.utc).isoformat()
        self.type = msg_type
        self.payload = payload
        self.security = security or {}

    def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
        return {
            "mcp_version": self.mcp_version,
            "message_id": self.message_id,
            "context_id": self.context_id,
            "parent_message_id": self.parent_message_id,
            "sender": self.sender,
            "recipient": self.recipient,
            "timestamp": self.timestamp,
            "type": self.type,
            "payload": self.payload,
            "security": self.security
        }

    def serialize(self) -> str:
        return json.dumps(self.to_dict(), ensure_ascii=False)

    @classmethod
    def from_dict(cls, data: Dict[str, Any]) -> "MCPMessage":
        return cls(
            sender=data["sender"],
            recipient=data["recipient"],
            msg_type=data["type"],
            payload=data["payload"],
            context_id=data["context_id"],
            parent_message_id=data.get("parent_message_id"),
            message_id=data["message_id"],
            security=data.get("security")
        )

    def sign(self, private_key: bytes) -> None:
        payload_bytes = json.dumps(self.payload, sort_keys=True, ensure_ascii=False).encode()
        sig = sign_message(payload_bytes, private_key)
        self.security["signature"] = sig.decode()

    def verify(self, public_key: bytes) -> bool:
        if "signature" not in self.security:
            return False
        payload_bytes = json.dumps(self.payload, sort_keys=True, ensure_ascii=False).encode()
        sig = self.security["signature"].encode()
        return verify_signature(payload_bytes, sig, public_key)

src/mcp/capability.py

from typing import Dict, Any

class Capability:
    def __init__(self, name: str, description: str, input_schema: Dict, output_schema: Dict, endpoint: str):
        self.name = name
        self.description = description
        self.input_schema = input_schema
        self.output_schema = output_schema
        self.endpoint = endpoint

    def to_dict(self) -> Dict[str, Any]:
        return {
            "name": self.name,
            "description": self.description,
            "input_schema": self.input_schema,
            "output_schema": self.output_schema,
            "endpoint": self.endpoint
        }

src/mcp/context.py

import threading
from typing import Dict, Any, Optional

class ContextManager:
    _instance = None
    _lock = threading.Lock()

    def __new__(cls):
        if cls._instance is None:
            with cls._lock:
                if cls._instance is None:
                    cls._instance = super().__new__(cls)
                    cls._instance.contexts = {}
        return cls._instance

    def create_context(self, metadata: Optional[Dict] = None) -> str:
        import uuid
        ctx_id = str(uuid.uuid4())
        self.contexts[ctx_id] = {"metadata": metadata or {}, "history": []}
        return ctx_id

    def fork_context(self, parent_id: str, metadata: Optional[Dict] = None) -> str:
        if parent_id not in self.contexts:
            raise ValueError("Parent context not found")
        child_id = self.create_context(metadata)
        self.contexts[child_id]["parent"] = parent_id
        return child_id

    def get_context(self, ctx_id: str) -> Dict[str, Any]:
        return self.contexts.get(ctx_id, {})

src/mcp/agent.py

from abc import ABC, abstractmethod
from typing import List, Dict, Any, Optional
from .message import MCPMessage
from .capability import Capability
from .client import MCPClient
from .context import ContextManager

class Agent(ABC):
    def __init__(self, agent_id: str, client: MCPClient):
        self.agent_id = agent_id
        self.client = client
        self.capabilities: List[Capability] = []
        self.context_manager = ContextManager()
        self.client.set_message_handler(self.on_message)

    def announce_capabilities(self):
        cap_list = [cap.to_dict() for cap in self.capabilities]
        msg = MCPMessage(
            sender=self.agent_id,
            recipient="broadcast",
            msg_type="capability_announce",
            payload={"capabilities": cap_list}
        )
        self.client.publish("mcp/capabilities", msg.serialize())

    @abstractmethod
    def handle_task(self, task_name: str, args: Dict[str, Any], context_id: str) -> Any:
        pass

    def on_message(self, raw_msg: str):
        msg = MCPMessage.from_dict(json.loads(raw_msg))
        if msg.type == "request":
            result = self.handle_task(
                task_name=msg.payload["task"],
                args=msg.payload.get("args", {}),
                context_id=msg.context_id
            )
            response = MCPMessage(
                sender=self.agent_id,
                recipient=msg.sender,
                msg_type="response",
                payload={"result": result, "status": "success"},
                context_id=msg.context_id,
                parent_message_id=msg.message_id
            )
            self.client.publish(f"mcp/response/{msg.sender}", response.serialize())

注：client.py 和 security.py 因篇幅略，但可基于 websockets + cryptography 实现。

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10. 未来展望

• MCP over gRPC：提升性能，支持流式上下文。
• MCP Schema Registry：集中管理能力 Schema，支持版本兼容。
• MCP Debugger：可视化上下文流、消息追踪。
• 与 AutoGen / LangGraph 集成：成为 Agent 编排标准通信层。

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结语

MCP 协议为多智能体系统提供了上下文感知、能力可发现、任务可协同的通信基础。通过标准化消息格式与交互范式，它有望成为 AI Agent 生态的“TCP/IP”。

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