基本定義與原理
MCP（Model Context Protocol）模型上下文協議
MCP 是一個由 Anthropic 開發的開放標準協議，目的是讓語言模型（LLM）或 AI 助手能標準化地連接到外部資料來源、工具與服務。可以把它想成是 AI 的「USB-C 接口」──讓 AI 模型可以即插即用地讀取即時資訊、存取資料庫、調用外部工具 。
MCP 的設計理念是解決資料孤島問題，讓 LLM 可以取得最新的、動態變化的資訊，提升回答的相關性與正確性 。
MCP 是雙向、模組化、安全的設計：每個外部服務是一個小型的 MCP 伺服器，只暴露必要的能力，並由 LLM 應用端（host）控制存取範圍。
A2A（Agent-to-Agent Protocol）代理對代理協議
A2A 是 Google 在 2025 年推出的開放標準協議，專門設計來讓不同 AI 代理（Agent）之間能互相通訊、協作與委派任務。
A2A 是 MCP 的補充：MCP 解決「模型接資料源」的問題，A2A 則解決「多個代理人互動」的問題 。
A2A 基於現有網路標準（HTTP、JSON、SSE），注重安全性與長時間任務協調，支援多種互動模式（文字、表單、音訊、影片）。每個 Agent 透過公開的「Agent Card」（JSON 格式）宣告自己的能力與 API，便於其他代理人發現與互動 。
架構、通訊機制與流程
MCP 架構
- Client-Server 架構：LLM 應用（如 Claude Desktop、IDE 插件）是 Host，在內部建立 MCP Client，連接到一個或多個外部的 MCP Server。
- Server 通常是一個單一功能的小型服務（例如查詢資料庫、讀取雲端檔案、觸發 API）。
- 通訊使用 JSON-RPC 2.0 協議，透過：
- 本地進程的 stdio（適合本地工具）
- 網路的 HTTP + Server-Sent Events（SSE） （適合遠端服務）
- 流程範例：
- Host 啟動 Client → Client 連線到 Server → 交換支援的能力
- LLM 根據需要向 MCP Server 請求資料或執行工具
- 伺服器也可以回傳「需要 LLM 產生內容」的請求（如自動生成 SQL 查詢）
A2A 架構
- Agent-Centric 架構：每個 Agent 都可以是Client（請求任務）或Server（提供任務處理）。
- Agent 需要提供一個 HTTP API，以及一份標準的「Agent Card」（通常放在
/.well-known/agent.json），用來描述能力、API 入口、認證需求等。
- 通訊以 Task（任務） 為單位：
- Client Agent 發送任務請求（
tasks/send）
- Server Agent 回應處理狀態（
submitted → working → completed 或 failed）
- 可支援 長時間任務與即時狀態更新（SSE 推播）
- 任務訊息由**多媒體部件（Parts）**組成（如文字、表單、檔案、音訊）
- 流程範例：
- Agent A 發現 Agent B 的 Agent Card → 發送任務給 Agent B → Agent B 處理並回傳進度或結果
核心技術差異
| 項目 | MCP（模型上下文協議） | A2A（代理對代理協議） |
|---|
| 主要目的 | 幫 LLM 即時接入外部資料、工具 | 讓不同 AI 代理人可以互相合作、分工 |
| 架構模式 | Host（應用）→ Client → Server（多對一） | Agent ↔ Agent（任意點對點互動） |
| 通訊格式 | JSON-RPC 2.0（Stdio / HTTP + SSE） | HTTP + JSON（支援 SSE 實時推送） |
| 發現機制 | 沒有內建，要靠人工設定 Server 地址 | 透過 Agent Card 自動發現 |
| 狀態管理 | 維持長連線、會話狀態（可訂閱變動） | 每個任務有獨立狀態（提交、處理中、完成等） |
| 功能重點 | 工具呼叫、資料訂閱、即時查詢 | 任務分派、狀態協調、多模態訊息交換 |
| 安全性 | Host 控制 Server 存取權限 | 預設企業級安全認證與授權管理 |
| 使用情境 | LLM 要接企業資料、雲端服務、文件庫 | 多個 AI 協作完成複雜商業流程或任務鏈 |
典型使用場景
- MCP 適合情境：
- AI 助手需要即時讀取公司內部資料庫（例如 CRM、ERP、GitHub 專案）
- 程式碼輔助工具（如 IDE）需要直接存取本地檔案、代碼倉庫、知識庫
- 銷售或客服聊天機器人，需要即時查詢文件或支援票
- A2A 適合情境：
- 招募流程：使用者的 Agent 委派任務給外部人力招募 Agent，找合適的候選人
- 複雜商務工作流：像是訂單處理、供應鏈協作、跨部門協作
- 多模態互動：一個 Agent 處理文字回應，另一個處理語音、影片或表單互動
太好了🔥，這裡是最新整理的
2025-2026年 預計支援 MCP / A2A 的新框架與趨勢預測：
🔮 2025-2026 預期支援 MCP / A2A 的趨勢
🟠 MCP（Model Context Protocol）未來支援與趨勢
| 預期支援者 | 類型 | 重點/備註 |
|---|
| Anthropic Claude API 4.x | 雲端 API | 目前 Claude 只在桌面版支援 MCP，未來 API 級也會開放，直接讓 SaaS 產品串接自己的 MCP 伺服器 |
| Notion AI Plugin Framework | 生產力工具 | Notion 正在測試「MCP-like 插件」，讓 AI 寫作時可以即時讀取企業內部資料 |
| Slack AI Integrations | 通訊平台 | Slack 正開發 MCP Connector，可以讓 Slack Bot 使用 MCP 抓取公司內部資訊 |
| Vercel AI SDK | 前端平台 | Vercel 計劃支援用 MCP 為前端 LLM 應用提供即時後端資料源 |
| Private LLM Deployments (AWS Bedrock, Azure OpenAI) | 雲端服務 | AWS 和 Azure 正在推進企業版 LLM 支援 MCP 來存取私有資料 |
➡️ MCP 趨勢小結
- 越來越多 企業內部 AI 工具會透過 MCP 接內網資料，不再只是開放網路搜尋。
- Claude 也會主推「MCP Server Marketplace」，讓企業自己賣 MCP 插件。
- 開源 MCP SDK 預計會更多元化，Python、Node.js、Rust 版本都在開發中。
🔵 A2A（Agent-to-Agent Protocol）未來支援與趨勢
| 預期支援者 | 類型 | 重點/備註 |
|---|
| OpenAI GPT-Next Agents | 雲端平台 | 預計 GPT Agents v2 系統會兼容 A2A 格式，方便多代理協作 |
| LangChain Next | 框架更新 | LangChain 計畫將 Agent Router、Memory、Tools 全部 A2A 化 |
| AutoGen Enterprise Edition | 企業版框架 | 微軟打算讓企業部署自己的 A2A 工作流，跨部門協作 |
| ChatDev Project (開源) | 開源生態 | 中國開發者社群（如 Zhipu AI）會推 A2A 格式支援的虛擬公司建構器 |
| Salesforce AI Studio | 企業平台 | 預計支援透過 A2A 打造銷售、客服、行銷專用的多代理人協作網 |
| Anthropic Claude Agents Beta | Claude 代理系統 | Anthropic 也會推出內建 A2A 通訊能力的 Claude 小代理人（目前封測中） |
➡️ A2A 趨勢小結
- 複雜任務需要多個小 Agent 分工的場景越來越普遍（例如一個 Agent 寫報告，一個 Agent 查資料，一個 Agent 校對）
- 企業內部自建 Agent Network 成為新熱潮，每個部門有自己的 AI 助手互動。
- 跨平台 Agent 互通成為剛性需求（不是只有 Google/Anthropic/微軟自己內部互通）。
📈 未來市場趨勢速覽
| 項目 | 趨勢預測 |
|---|
| MCP 發展重點 | 內部工具、專屬資料存取、安全授權管理 |
| A2A 發展重點 | 多代理人協作、任務自動分派、企業內部自建 Agent 環 |
| 企業導入速度 | 預期 2025 下半年開始大規模導入（尤其在科技、金融、製造業） |
| 開源生態發展 | 更多開源 A2A Framework（如 LangChain、OpenDevin）爆發式成長 |
| 平台整合 | Notion、Slack、Google Workspace、Office 365 都會內建 MCP 或 A2A 接口 |
非常好！😎
那我馬上分成兩部分完整整理給你：
📚 開源 MCP / A2A 開發資源清單
🔶 MCP（Model Context Protocol）資源
🔵 A2A（Agent-to-Agent Protocol）資源
🏢 企業導入 MCP + A2A 架構路線圖（實戰版）
🚀 第一階段：基礎建設
- 目標：建立 MCP 基礎設施，讓內部 LLM 可以即時取用公司內部資料。
- 行動清單：
- 評估現有資料源（CRM、ERP、知識庫、文件伺服器）
- 開發/購買 MCP Server（或用 SDK 快速開發）
- 設定 Host LLM（例如 Claude Enterprise、Reka Core、自己建的開源模型）
- 建立存取控制、認證授權機制（OAuth2/內網認證）
🚀 第二階段：工具鏈接
- 目標：為 AI 助手增加 MCP 外掛，串接更多工具。
- 行動清單：
- MCP 外掛擴展（如：文件搜尋器、數據查詢工具、HR 系統接入）
- 開發「任務型工具」：讓 LLM 能下達複雜指令（如批次處理、報表生成）
- 建立資料訂閱系統（如推送最新銷售報表到 LLM）
🚀 第三階段：Agent 協作網絡（A2A）
- 目標：讓不同部門的 AI 助手可以透過 A2A 協作處理複雜工作。
- 行動清單：
- 每個部門開發自己的專屬 Agent（銷售 Agent、法務 Agent、人資 Agent）
- 為每個 Agent 建立 Agent Card（服務公開說明）
- 實作 A2A 通訊 API（HTTP + JSON Tasks）
- 設置授權與任務路由機制（誰能呼叫誰）
🚀 第四階段：智慧工作流自動化
- 目標：自動化日常商業流程（像是報價、訂單、合約審核等）
- 行動清單：
- 定義典型任務鏈（如「客戶詢問 ➔ 報價 ➔ 合約 ➔ 成交」）
- 用 A2A 自動串接多個 Agent 流程
- 加入人類審核流程（Human-in-the-Loop）
- 優化任務分配演算法（例如依照負載分派）
🎯 總結
- MCP：讓 LLM 看得懂公司內資料
- A2A：讓不同 LLM 或小 Agent 互相協作
- 一起用：企業內部建立一個超強、分工清晰、資訊即時的智慧協作網！🚀