1 Үйлчилгээ Model Context Protocol (MCP) нь том хэлний загвар (LLM) агент, гадаргуу хэрэгсэл, өгөгдлийн эх үүсвэр, хадгалах систем хооронд интерфэйс нэгтгэх зорилготой шинэ нээлттэй стандарт юм. , LLM-д суурилсан агентлаас эрчим хүчтэй хэлбэлзүүлэх, нэгтгэх, бусад функцүүдтэй оркеструулахын тулд тэдний хэлбэлзүүлэх боломжийг нэмэгдүүлэх боломжийг олгодог. Энэ нь a Энэ нь агент нь контекст, арга хэрэгсэл гүйцэтгэлийг хүснэгт болгон үйл ажиллагаа явуулдаг бөгөөд сервер нь хэт авианы ресурсуудыг нэгтгэсэн интерфэйс санал болгож байна. contextualized, real-time JSON-RPC communication channel composable and discoverable manner client-server protocol Anthropic-ийн судалгааны байгаль орчинд гарч, MCP нь хурдан өргөн аж ахуйн нэгжийн дэмжлэгийг олж авсан бөгөөд гол AI платформ нь интерфэйс нэгтгэх боломжтой. Протокол нь интеракцийн хэлбэрийн стандартлагдсан бөгөөд агенторууд нь модуль, аюулгүй байдлыг хангахын тулд хатуу багцуулахгүйгээр комплексны хэрэгсэл цуврал эсвэл документын корпус хайж болно. MCP-ийн загвар нь , үйл ажиллагаа явуулж, үйл ажиллагаа явуулж, үйл ажиллагаа явуулж, үйл ажиллагаа явуулж болно tool use, data querying, and stateful memory management explicit context sharing, versioned capabilities, and incremental state updates Дараа нь Agent-to-Agent протокол (A2A) нь автоном AI агентыг боломжийг олгодог . хялбарчлах зорилготой динамик байгаль орчинд, A2A нь богино хэлбэрийн хэлбэрийн дэмждэг, үйл явц delegation, streaming feedback, identity verification ямар ч төвтэй оркестр дээр хамаарна. Энэ нь , нийлүүлэгчийн эсвэл платформыг байлгах агентыг хамтран ажилладаг гүнзгий байлгах байлгах байлгах байлгах байлгах. decentralized, peer-to-peer communication standard discover, negotiate, and coordinate tasks directly with each other multi-agent collaboration workflows horizontal scalability and real-time agent federation MCP болон A2A-ийн ялгаа нь ихэвчлэн харилцаа холбооны топологи, хэрэглээний тохиолдолд байдаг. LLM ажилтнууд нь өөр өөр өөр өөр арга хэрэгслүүд, өгөгдлийн эх үүсвэрийг харьцангуй протокол дамжуулан холбох. Энэ нь ажилтнууд хэрэглэхэд тэдний контекст мэдлэг, чадварыг нэмэгдүүлэх боломжийг олгодог. Үүнээс гадна, A2A нь Агент хамтран ажиллах, үйл ажиллагааны хуваалцлага, автономтой үйлчлүүлэгчдэд ажлын үйл явцыг автоматжуулах боломжийг олгодог. vertical integration layer horizontal orchestration fabric +--------------------------+ +--------------------------+ | LLM Agent (Client) | | Autonomous Agent | | (Requests context/tools)| | (Peer-to-peer A2A comm) | +------------+-------------+ +------------+-------------+ | | | MCP protocol | A2A protocol v v +--------------------------+ +--------------------------+ | MCP Server | | Agent Discovery & | | (Tool/Memory Interface) | | Messaging Network | +--------------------------+ +--------------------------+ Энэ нийтлэл нь MCP-ийн болон A2A-ийн техникийн харьцуулалтыг дэлгэрэнгүй үздэг. Энэ нь тэдний архитектур бүтэц, хэлбэлгээний схемууд, аюулгүй байдлын загвар, үйл ажиллагааны ажлын үйл явцыг анхаарах болно. Үүнээс гадна, энэ нь практик интеграцийн жишээг илрүүлэх, AI-ийн агентын интероперацийг стандартын шинэчлэгдсэн конвергенцийн боломжуудыг тайлбарлах болно. 2 Техникийн архитектура Model Context Protocol (MCP) MCP нь стандарттай харилцаа холбооны интерфэйс болгон боловсруулсан бөгөөд LLM-ийн ажилтнууд нь хэрэгсэл API-ийн, хадгаламжийн систем, өгөгдлийн бааз, өгөгдлийн сандал гэх мэт гарын авлагатай холбоотой байх боломжийг олгодог. Протокол MCP-ийн дизайн философии нь агентын асуултуудыг шууд интеграцийн асуултуудын талаархи асуултуудыг хуваалцах дээр суурилсан юм. универсал API ашиглан хандах. JSON-RPC 2.0 transport layer contextual query and execution environment 2.1 үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгүүд, үйл ажиллагаа MCP нь гол бүрэлдэхүүн хэсгүүд, логик үүрэг багц тодорхойлодог: : Typically the LLM agent or orchestrator initiating requests for context, tool invocations, or state modifications. The client interprets protocol responses to adapt its behavior or knowledge base. MCP Client : The service endpoint implementing the protocol interface, exposing external tools, memory stores, and data sources through a unified API. It manages access control, capability negotiation, and state persistence. MCP Server : Backend repositories holding structured context data, including documents, embeddings, agent memory snapshots, and tool metadata. These stores are accessible through the MCP server. Context Stores : External functionalities or services invoked by MCP requests. They may include code execution environments, search engines, or proprietary APIs. Tools and Executors +-----------------------------------------------------------+ | MCP Client (Agent) | | - Sends ContextQuery, ToolInvocation, ContextUpdate reqs | +--------------------------+--------------------------------+ | | JSON-RPC 2.0 messages v +--------------------------+--------------------------------+ | MCP Server | | - Exposes tool APIs and context stores | | - Manages capability negotiation, security, persistence | +--------------------+-------------+------------------------+ | | +---------+ +---------+ | | +------------------+ +--------------------+ | Context Stores | | Tools & Executors | | (Documents, | | (Code runners, APIs| | embeddings, etc) | | search engines) | +------------------+ +--------------------+ 2.2 Програм хангамж, семантик MCP клиент, сервер хооронд харилцаа холбоо асинхрон JSON-RPC хүсэл, хариу дамжуулан гүйцэтгэсэн байна. MCP нь JSON-RPC-ийн үндсэн тодорхойлолтыг нэгтгэсэн гэх мэт MetaData нь . rich schema for context-aware requests context versioning, resource handles, and execution hints Хамгийн чухал асуултын төрөл нь: ContextQuery: Өнгөрсөн агент үйл ажиллагаатай холбоотой контекст мэдээлэл эсвэл метадаас олж авах, төрөл, цаг, эсвэл агуулгыг дагуу шүүлтүүр дэмждэг. ToolInvocation: Тодорхойлолттай имэйлтэй хэрэгсэл функцийг гүйцэтгэхийн тулд стандарттай хэлбэрээр outputs, алдааг боловсруулах метадандыг агуулсан. ContextUpdate: үйлчлүүлэгчдэд одоогийн контекстд өөрчилж, эсвэл нэмж боломжийг олгодог, Multi-turn ажлын үйл явцыг зориулахад чухал ач холбогдолтой ачаалалтай нөхцөл эволюцийг дэмждэг. CapabilityNegotiation: Клиент, сервер нь дэмжлэгдсэн протокол өргөтгөл, аюулгүй байдлын параметрүүд, хуваалцны форматүүдтэй харьцуулах боломжийг олгодог. ЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭдүүлбэрЭд 2.3 Контекст Баярын байдал, улсын удирдлагын MCP-ийн тодорхойлолт онцлог нэг нь түүний хүчтэй загвар юм Transitional API Calls нь MCP дэмждэг. Энэ нь түүхэн хэт авианы зургийг хадгалж, ажилтнууд өнгөрсөн хэлбэрийн дамжуулах, өөрчлөлтийг хуваалцах, эсвэл сав баглаа боодол өгөгдөлээс шинэ контекст синтез хийх боломжийг олгодог. context persistence versioned context stores Контекст хэлбэр нь бүтэцтэй документын хэлбэрээр тайлбарласан. Протокол нь контекст элементүүдын стандарт идентичлүүлэгчид тодорхойлох боломжийг олгодог. Үнэндээ reference, update, or merge contexts 2.4 аюулгүй байдал, хангамжийн хяналтын MCP нь корпорацийн түвшний аюулгүй байдлын бүтэцтэй нэгтгэж, контекст өгөгдлийн тайван, тохиромжтой байдал, тавтай морилно уу. Оюутгах арга нь OAuth2-ийн токен, хоосон TLS, API-ийн ключ гэх мэт хэрэглэгддэг. Авторизацийн загварууд нь алдартай байдаг. Протокол нь хурдан инъекцийн болон тоноглогдсон тоног төхөөрөмж хавтгайлахын тулд нарийвчлалтай эх сурвалжуулалтыг шаарддаг. Аудит хавхлага нь операторууд бүх протоколын интеракцийг хянах боломжийг олгодог. 2.5 Extensibility болон экосистемийн интеграци MCP нь модуль нэмэлт тооны дамжуулан AI-ийн байгаль орчинд эрэлт хэрэгцээг хангах зорилготой юм. ханган нийлүүлэгч нь өөрчилсөн хэрэгсэл схемуудыг тодорхойлох, мэргэжилтнүүдтэй метадан дээр суурилуулах, контекст загваруудтай суулгахгүйгээр өргөжүүлэх боломжтой. MCP нь хэд хэдэн MCP серверүүдтэй federate боломжийг олгодог бөгөөд агенторууд нь агуулсан контекстуудыг хангах боломжийг олгодог. Аж үйлдвэрийн MCP-ийн хэрэглээ нь flexibility-ийг харуулж байна; гол платформ нь интернетийн API-ийн болон MCP схемуудын хооронд хуваалцах MCP адаптерийг хэрэглэдэг бөгөөд хэт авианы хэрэгслүүдийн хурдан нэгтгэх боломжийг олгодог. 3 Agent-to-Agent протоколын техникийн архитектура (A2A) Agent-to-Agent протокол (A2A) нь нээлттэй стандарт юм автоном AI агентдын дунд. төвлөрсөн оркестраци, сервер-д орчуулсан интеракцийг томоохон протоколуудтай, A2A нь Нөхцөл Үнэгүй Аж үйлдлийн хоорондын хоорондын хоорондын хоорондын хоорондын хоорондын хоорондын хоорондын хоорондын хоорондын хоорондын хоолой. decentralized, peer-to-peer communication and collaboration direct messaging dynamic task negotiation real-time feedback streams 3.1 үндсэн бүрэлдэхүүн хэсгүүд, үйл ажиллагаа A2A архитектур нь хэд хэдэн гол нэгж тодорхойлох: : An autonomous software entity capable of initiating, responding to, and coordinating with other agents via protocol-compliant messages. Agents maintain identities and capabilities which are advertised for discovery. Agent : An encapsulated unit of work or goal that may be initiated by an agent and delegated to others. Tasks have lifecycles tracked through protocol signals, including initiation, progress updates, completion, or cancellation. Task : A metadata construct representing agent identity, supported capabilities, endpoints, and communication preferences. Agent cards facilitate discovery and routing of messages. Agent Card : The underlying transport layer enabling message delivery, which may be implemented over various protocols such as HTTP/2, WebSocket, or decentralized messaging systems. Message Bus / Network Layer +---------------------------+ +---------------------------+ | Agent A | | Agent B | | - Sends Task Request | <-------> | - Receives Task Request | | - Streams Progress | | - Sends Status Updates | +------------+--------------+ +-------------+-------------+ | | | Decentralized Messaging | +----------------------------------------+ (Peer Discovery, Routing) +---------------------------+ +---------------------------+ | Agent Card | | Task Lifecycle | | - Identity & Capabilities| | - Initiated, Updated, | | - Communication Endpoints| | Completed, Cancelled | +---------------------------+ +---------------------------+ 3.2 Шагналт болон Workflow Semantics A2A-д харилцаа холбоо нь ихэвчлэн асинхрон, үйл явц суурилсан юм. Тавтай морилно уу: : Including task requests, status updates, data payloads, and error notifications. Message Types : Agents can transmit partial results or progress streams to facilitate interactive workflows. Streaming Support : Agents may engage in multi-step exchanges to refine task parameters, allocate subtasks, or modify priorities dynamically. Negotiation Protocols 3.3 Decentralized Discovery болон Routing төвлөрсөн протоколуудтай A2A мандат Энэ нь агентдыг нээлттэй байгаль орчинд потенциалыг олж, баталгаажуулах боломжийг олгодог. Discovery нь агентын карт дамжуулах эсвэл дистрибутированный реестрыйг хайж байна. Routing нь сүлжээний топологи, агентын тавтай морилноор динамик тохируулж байна. peer discovery mechanisms 3.4 Аюулгүй байдлын загвар Протокол нь олон арилжааны аж ахуйн нэгжийн орчинд тохиромжтой хүчтэй аюулгүй байдлын шинж чанарыг агуулдаг: : Agents authenticate peers using cryptographic signatures, decentralized identifiers (DIDs), or mutual TLS. Authentication : Task permissions are governed by capability-based access control, enforced through policy declarations attached to agent cards. Authorization : Messages may be end-to-end encrypted and signed to prevent tampering and eavesdropping. Data Integrity and Confidentiality : Comprehensive logging of message exchanges supports traceability and compliance audits. Auditability 3.5 Scalability болон алдааны толеранс A2A-ийн decentralized загвар нь хоризонтал масштабийг дэмждэг. Агентүүд одоогийн ажлын үйл явцыг хамардаггүйгээр сүлжээнд оролцож, явах болно. Ажлын амьдралын цикл нь таймер-ийн бодлого, захиргаасан failover үйл явцыг дамжуулан агентлын хязгаарлалттай байдаг. 3.6 Extensibility болон Interoperability Протокол нь өргөтгөсөн хэлбэрийг дэмждэг бөгөөд ханган нийлүүлэгчдэд домоохон хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлб 4 MCP болон A2A протоколын харьцуулалтын анализ MCP болон A2A протокол нь AI-ийн үйлчлүүлэгчид хооронд интерактив байдлыг хангахын тулд зориулагдсан хоёр орчин үеийн стандартыг юм. Олон үйлчлүүлэгчидтэй координац, чадварыг сайжруулах нь ихэвчлэн зорилготой боловч хоёр протоколууд архитектур парадигмууд, үйл ажиллагаатай семантик, зорилготой суулгахын тулд ихэвчлэн өөрчлөн байдаг. Энэ хэсэг нь холбооны загварууд, түгээмэл байдал, аюулгүй байдал, түгээмэл байдал, байгаль орчинд харьцуулахад харьцуулалттай харьцуулалттай анализ санал болгож байна. 4.1 Комуникацийн загвар, топологи MCP нь клиент-сервер холбооны загварыг ашигладаг бөгөөд LLM агент нь төвлөрсөн MCP серверд анхааралтай клиент болгон ажилладаг. Энэ сервер нь янз бүрийн гадаадын хэрэгсэл, өгөгдлийн хадгалах газар, хадгалах бүтэц руу хандахыг агуулдаг. Тавтай морилно уурын интеграцийн арга нь контекст удирдлагын болон хэрэгсэл хэрэглэдэг талаар нарийн хяналтын боломжийг олгодог. Гэсэн хэдий ч, энэ нь системийн хязгаарлалттай байдал, түгээмэл байдлыг нөлөөлж чадна. Үүнээс гадна, A2A decentralized, peer-to-peer топологийг хэрэглэдэг. Автономын агент нь төвлөрсөн холигчтай байлгахгүйгээр өөр өөрсдийгөө шууд олж, харилцаа холбоо барих. Энэ хоризонтал харилцаа холбооны тэсвэр динамик агентны экосистемыг дэмждэг. Төгсгөлтийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн байгалийн 4.2 Контекст арилжааны болон улсын байлгах Контекстуал мэдээллийн удирдлага нь MCP-ийн үндсэн принцип юм. Энэ нь үйл явдлын хооронд агент стату болон түүхг хадгалах байнгын, хувилбаруудтай контекстуал хадгалах дэмждэг. Энэ нь агентүүд нь комплексны олон хоорондоо аргументийг гүйцэтгэхийн тулд, өмнөх интеракцийг хуваалцах, дэлгэрэнгүй үйл явдлын хооронд харьцуулахад харьцуулахад боломжийг олгодог. Протокол нь контекстуал өгөгдлийн хувьд нарийвчлалтай ширээний тодорхойлолт хийх, интероперацийг дэмждэг, хэлбэлтийг багасгах. A2A-ийн үйл явцыг хангахын тулд үйл ажиллагаа явуулж, үйл ажиллагаа явуулж, үйл ажиллагаа явуулж, үйл ажиллагаа явуулж, үйл ажиллагаа явуулж, үйл ажиллагаа явуулж, үйл ажиллагаа явуулж, үйл ажиллагаа явуулж, үйл ажиллагаа явуулж, үйл ажиллагаа явуулж, үйл ажиллагаа явуулж, үйл ажиллагаа явуулж болно. 4.3 Аюулгүй байдал, хандалтын хяналт MCP болон A2A-ийн аюулгүй байдлын архитектур нь өөрсдийн топологийн янз бүрийн харьцуулалтыг харуулдаг. MCP нь хэрэгсэл, контекст хадгалах хандалтад хандахын тулд аж ахуйн нэгжийн түвшин баталгаажуулалт, баталгаажуулалтын бүтэц ашигладаг. Цэнхэр хэлбэрийн түвшин суурилсан хандалтын хяналтын (RBAC) загварууд нь нарийвчлалтай зөвшөөрөл тохиргооны боломжийг олгодог, протокол нь хурдан инъекцийн болон контекст токсикозын давуурыг урьдчилан сэргийлэх арга хэрэгсэл агуулдаг. A2A-д аюулгүй байдал decentralized trust models нь тохиромжтой юм. Агент decentralized identifiers (DIDs) эсвэл reciprocal TLS гэх мэт криптографын арга замыг ашиглан найз нөхөд автентич байна. Capability-based access control нь агент картд суурилуулсан бөгөөд динамик бодлого гүйцэтгэлийн боломжийг олгодог. End-to-end шифрлэдэг, өгөгдлийн бүртгэлийн нэг хэсэг юм бол дистрибуируулсан топологи нь агентын найдвартай байдлыг үргэлжлүүлэхийн тулд баталгаажуулахыг шаарддаг. 4.4 Scalability болон гүйцэтгэл MCP-ийн төвлөрсөн сервер архитектура нь хяналттай ачаалалтай гүйцэтгэлийг хангах, хяналттай ачаалалтай. Гэсэн хэдий ч, MCP серверүүд нь хэрэглэгчийн шаардлага, хэрэгсэл интеграцийг сайжруулахын тулд зориулалттай байхыг шаарддаг. сүлжээний бооцооны болон серверүүд нь агентт хариу нөлөөтэй байж болно. A2A нь decentralized agent interactions-ийн ашиглан уян хатан масштабчийг дэмждэг. Агентүүд нь динамик хэлбэрээр нэмж, хуваалцах, ажлын ачаалал хуваалцах боломжтой. Гэсэн хэдий ч, олборлолт уян хатан байдал, хэлбэрийн гарын авлага нь гүйцэтгэлийн нөлөөтэй байж болно, ялангуяа том, хэт авианы сүлжээнд. 4.5 Extensibility болон экосистемийн интеграци Хоёр протоколууд нь янз бүрийн механизмыг дамжуулан өргөтгөлтийн приоритеттай байдаг. MCP нь JSON-RPC схемуудын дотор модуль өргөтгөл томоохон тодорхойлолттэй, протоколд нийцсэнгүйгээр өөрчлөн хэрэгсэл тодорхойлолт, контекст загварууд боломжийг олгодог. ханган нийлүүлэгч нь MCP адаптерг ихэвчлэн өөрчлөн хэрэгсэлг нэгтгэхийн тулд хэрэглэдэг. A2A нь флексибилан хэлбэрийн схемууд, арилжааны агент шинж чадварыг дамжуулан өргөжүүлэх дэмждэг. Түүний олборлолт протоколуудыг агентүүд шинэ функцийг динамик хэлбэрийг санал болгож чадна. Арилжааны архитектура нь янз бүрийн хэлбэрийн хооронд интероперабилтыг боломжийг олгодог боловч харьцуулахад гол хэлбэрийн хэлбэрийн тохиргооны шаарддаг. +----------------------------+ +----------------------------+ | MCP | | A2A | +----------------------------+ +----------------------------+ | Client (LLM Agent) | | Autonomous Agent | +----------------------------+ +----------------------------+ | JSON-RPC 2.0 Transport | | Peer-to-Peer Messaging | +----------------------------+ +----------------------------+ | Context Stores & Tool APIs | | Agent Discovery & Routing | +----------------------------+ +----------------------------+ | Centralized Context Manager | | Decentralized Coordination | +----------------------------+ +----------------------------+ | Enterprise Security (RBAC) | | Cryptographic Peer Auth | +----------------------------+ +----------------------------+ | Versioned Context Persistence| | Dynamic Task Negotiation | +----------------------------+ +----------------------------+ 5. хэрэглээний хэрэглээний имплементаци болон гүйцэтгэлийн үнэлгээ Эдгээр хэсэг нь Model Context Protocol (MCP) болон Agent-to-Agent (A2A) протоколуудыг тохиромжтой, шинэчлэгдсэн имплементацийн жишээг санал болгож байна. MCP жишээ нь одоогийн FastMCP Python framework болон түүний гүйцэтгэлийн шинж чанарыг тайлбарлахад дараах юм. API. A2A жишээ нь албан ёсны A2A Python SDK загвар (сервер: + Өнгөрсөн · Клиент: ажилтнууд), болон шуудангийн болон шуудангийн аль аль аль аль аль нь интеракцийг харуулдаг. call_tool A2AServer AgentExecutor A2AClient 5.1 MCP Жишээ — FastMCP (сервер + клиент, ) call_tool MCP суулгах загвар нь тийрэлсэн хэрэгсэл илрүүлэх локал FastMCP сервер, сервертэй холбогдсон, хэрэгсэл илрүүлэх локал FastMCP клиент ашигладаг. . сервер нь Python функц гэж хэрэгсэл илрүүлэх хэрэглэгчийн хэрэглээ Класс болон Lifecycle менежментийн контекст. call_tool @mcp.tool Client async with Нөхцөл : Server (FastMCP) my_mcp_server.py # my_mcp_server.py from fastmcp import FastMCP mcp = FastMCP("mcp-demo") @mcp.tool def document_summarizer(documents: list[str]) -> dict: # Minimal illustrative summarization full = "\n\n".join(documents) summary = full[:400] + ("..." if len(full) > 400 else "") return {"summary": summary} if __name__ == "__main__": # Run default STDIO transport for local testing or "http" for production mcp.run(transport="stdio") Нөхцөл : Client (FastMCP) mcp_client.py # mcp_client.py import asyncio from fastmcp import Client async def main(): client = Client("my_mcp_server.py") # points at local server module async with client: tools = await client.list_tools() print("Tools:", [t.name for t in tools]) documents = [ "Paper A: advances in neural-symbolic integration ...", "Paper B: benchmarks and hybrid reasoning approaches ..." ] # call_tool is the canonical FastMCP client API for invoking tools result = await client.call_tool("document_summarizer", {"documents": documents}) print("Summary:", result) if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) Энэхүү интеракцийн загвар нь MCP-ийн вертикаль интеграцийн загваргыг харуулдаг: LLM агент, оркестр нь нэг, хувилбаруулсан протокол түвшин дамжуулан контекст өгөгдөл, хэрэгсэл гүйцэтгэлийг хүсдэг. FastMCP нь олон тээвэрлэлт (студио, SSE/http) болон тогтвортой async-ийн хэрэглэгчийн API-г санал болгож байна. . call_tool 5.2 A2A Жишээ — Албан ёсны A2A Python SDK (сервер + клиент, шууд, streamingгүй) A2A жишээ нь албан ёсны A2A SDK загвартай: Нөхцөл Бүртгүүлэх Субкласс Нөхцөл (Стриймын тулд), эхлэх , SDK-ийн хэрэглэгчийн тохиромжтой функцийг ашиглан сервертэй харилцаа холбоо барих. AgentSkill AgentCard AgentExecutor on_message_send on_message_stream A2AServer — SDK жишээ дээр суурилсан хязгаарлагдмал скелет: Server (A2A Helloworld) # examples/helloworld/__main__.py (abridged) import asyncio from a2a.server import A2AServer, DefaultA2ARequestHandler from a2a.types import AgentCard, AgentSkill, AgentCapabilities, AgentAuthentication from examples.helloworld.agent_executor import HelloWorldAgentExecutor # see SDK examples skill = AgentSkill(id="hello_world", name="Hello World", description="returns hello") agent_card = AgentCard( name="Hello World Agent", url="http://localhost:9999", version="1.0.0", skills=[skill], capabilities=AgentCapabilities(), authentication=AgentAuthentication(schemes=["public"]) ) request_handler = DefaultA2ARequestHandler(agent_executor=HelloWorldAgentExecutor()) server = A2AServer(agent_card=agent_card, request_handler=request_handler) server.start(host="0.0.0.0", port=9999) Нөхцөл (Хуувцаслалт : Client (A2A SDK test client pattern) test_client.py # examples/helloworld/test_client.py (abridged) import asyncio import httpx from a2a.client import A2AClient # SDK provides helpers async def main(): async with httpx.AsyncClient() as httpx_client: # Convenience constructor fetches the /.well-known/agent.json and builds A2AClient client = await A2AClient.get_client_from_agent_card_url(httpx_client, "http://localhost:9999") # Non-streaming message/send RPC payload = { "message": { "role": "user", "parts": [{"type": "text", "text": "Hello agent"}], "messageId": "msg-1" } } response = await client.send_message(payload=payload) print("Non-streaming response:", response) # Streaming example: returns an async generator of chunks stream_iter = client.send_message_streaming(payload=payload) async for chunk in stream_iter: print("Stream chunk:", chunk) if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) Албан ёсны SDK нь урт ажиллуулах үйл ажиллагаа, streaming хавтгай, үйл ажиллагааны амьдралын цикл (get/cancel) болон LLM-тэй интеграцийн жишээ (LangGraph жишээ). SDK нь агент карт олж, хэрэглэгчийн конфигурацийг үүсгэх тохиромжтой тусламжтай тусламжтай тусламжтай. 5.3 Ажлын үйл ажиллагаа, Мерилт хэрэгсэл Хамгийн сүүлийн үеийн олон нийтийн бенчмарк болон үнэлгээний бүтэц MCP сервер суулгах, A2A сүлжээний хооронд гүйцэтгэлийн, үйл ажиллагаатай компромиссыг харуулдаг: MCP сервер (FastMCP болон бусад импровизациуд) тохиромжтой контекст менежментийн, тийрэлтэт хэрэгсэл хэрэглээний хувьд optimize; MCPBench гэх мэт үнэлгээний бүтэц нь MCP сервер төрөл, MCP сервер төрөл, токено хэрэглээ, импровизациуд (stdio, SSE, HTTP) хязгаарлалт, дамжуулалт компромис тохируулгахын тулд илрүүлэх. A2A имплементациуд нь streaming болон урт хугацааны үйл ажиллагаа явуулахын тулд суурилсан дэмжлэгтэй decentralized, бага-Overhead Exchange-ийг анхаарах. A2A экосистем нь хамгийн сүүлийн үеийн хугацаанд урт хугацааны мэдэгдэх өргөтгөлг ашигладаг бөгөөд энэ нь агентдыг урт хугацааны мэдэгдэх маршрутийг хангах, урт хугацааны мэдэгдэх маршрутийг хангах боломжийг олгодог. Decentralized Discovery болон per-agent routing нь A2A сүлжээг том агент топологид уян хатан, масштабируудтай болгодог, гэхдээ энэ нь үзүүлэлттэй, энд-аас-нд-нд-трэчийг зориулсан хялбар байдалгыг санал болгож байна. Practically, the observed operational pattern is: MCP provides reproducible tool invocation and context persistence; optimize by selecting an appropriate transport (SSE/HTTP for streaming), horizontal scaling of MCP servers, and caching of context artifacts. A2A provides lower median message latency for short interactions because of persistent connections and direct message paths; optimize by implementing efficient service discovery, health checks, and latency-aware task routing. Хэмжээтэй бенчмаркинг нь имплементацид суурилсан байна; практикчдын MCPBench (MCP Server-ийн хувьд MCPBench; SDK дээж ажлын ачаалал, A2A-ийн сүлжээний симуляци) их хэмжээний хэрэглээний өмнө хоёр протоколуудыг үнэлэх ёстой. MCP (FastMCP) A2A (A2A SDK) +----------------------+ +----------------------------+ | LLM Agent / Orchestrator | | Agent Alpha <--> Agent Beta | +----------+-----------+ +----------+-----------------+ | JSON-RPC / STDIO/HTTP | A2A RPC (HTTP/SSE) v v +----------+-----------+ +----------------------------+ | FastMCP Server | | A2A Server (Agent Card) | | (Tools, Context, RPC) |------------| (A2AServer / Executor) | +----------+-----------+ +----------------------------+ | ^ v | +----------+-----------+ +----------------------------+ | External Tools & DBs | | Peers & Discovery Registry | +----------------------+ +----------------------------+ 6. Аюулгүй байдлын болон хувийн таамаглал MCP сервер, A2A сүлжээний аюулгүй интеграци нь үйлдвэрлэлийн орчинд агентт системийг аюулгүй тохируулга хийхэд зориулалттай юм. Хоёр протокол ангилал нь шинэ хакердсан хавтгай дөрвөлжин хавтгай дөрвөлжин хавтгай дөрвөлжин хавтгай дөрвөлжин хавтгай дөрвөлжин хавтгай дөрвөлжин хавтгай дөрвөлжин хавтгай дөрвөлжин хавтгай дөрвөлжин хавтгай дөрвөлжин хавтгай дөрвөлжин хавтгай дөрвөлжин хавтгай дөрвөлжин хавтгай дөрвөлжин хавтгай дөрвөлжин хавтгай дөрвөлжин хавтгай дөрв 6.1 Хамгийн чухал эрсдэл ангилал Adversaries may insert crafted content into context stores, tool descriptions, or agent messages that cause downstream LLMs to execute unintended actions. This includes direct injection (malicious user input) and indirect injection (poisoned resources referenced via MCP). Prompt/Context Injection. Tool metadata or resource handles exposed by MCP servers may be manipulated so that an apparently benign tool performs malicious operations (e.g., exfiltration, privileged commands), or a similarly named “shadow” tool is introduced into the tool registry. Tool Poisoning and Shadowing. MCP servers bridging models to enterprise resources can inadvertently expose credentials, API keys, or sensitive data through context returns or tool outputs, especially if responses are logged or insufficiently filtered. Credential and Secret Leakage. A2A agent discovery mechanisms (agent cards, registries) can be abused to impersonate agents, present false capabilities, or redirect tasks to malicious peers. These attacks undermine trust and can lead to unauthorized action execution. Agent-Card Abuse and Man-in-the-Middle Attacks (A2A). Versioned context and long-running tasks enable replays of previously valid but now-dangerous instructions; time-delayed malicious updates to tools or resources can create “rug-pull” scenarios. Persistence and Replay Risks. 6.2 Захиалгын хяналт — Протокол, гүйцэтгэлийн түвшин Дараа нь хамгаалах протоколын эх үүсвэрүүд (ContextQuery, call_tool, AgentCard, Task амьдралын цикл) болон имплементацийн загварууд руу хуваалцах. Тэд validation, least privilege, isolation, observability нэгтгэсэн түвшний аюулгүй байдлын архитектур үүсгэдэг. Enforce strict JSON schemas for all incoming and outgoing messages, including tool parameter schemas and context object formats. Reject or quarantine data that does not conform to expected types or cardinality. This limits the semantic ambiguity that adversaries exploit. Schema Validation and Strict Typing. Require explicit allowlists for tool invocation and bind tool access to short-lived capability tokens scoped to the minimal privileges required. Tokens should be auditable and revocable; tool metadata must include canonical identifiers and semantic provenance. Tool Allowlisting and Capability Tokens. Apply automated sanitization layers on any content stored in context repositories or returned by tools. Implement policy engines that flag, redact, or sanitize any input that resembles instructions, executable snippets, or credential patterns before a model uses it as context. Sanitization and Content Policy Enforcement. Cryptographically sign tool binaries, endpoint manifests, and agent cards. Verify signatures at invocation time to prevent tool poisoning and shadow installations. Include version and checksum fields in tool manifests to detect tampering or time-delayed behavior changes. Tool Code and Metadata Signing. Execute all tool invocations within constrained execution environments (containers with minimal capabilities, language sandboxes, or VM-based enclaves). Limit network egress, file system access, and process privileges to reduce the impact of a compromised tool. Runtime Isolation and Sandboxing. Require mutual authentication for A2A peers (mutual TLS, signed JWTs, or decentralized identifiers). Encode capability claims within AgentCards and enforce capability checks server-side; avoid implicit trust based solely on agent metadata. Maintain PKI/credential rotation policies and require per-task consent for elevated actions. Authentication and Authorization for A2A. Maintain provenance metadata (origin, ingestion timestamp, signature) for all context artifacts and enforce TTL/expiry for retrieved context. Provide mechanisms to mark provenance as untrusted or quarantined and to roll back context to trusted snapshots. Context Versioning, Provenance, and Expiry. Apply throttles on tool invocation frequency and context mutation rates per agent identity. Instrument analytics to detect anomalous invocation patterns, sudden increases in privilege usage, or atypical context edits. Correlate signals across MCP and A2A observability planes. Rate Limiting and Anomaly Detection. Log all protocol exchanges (requests, responses, tool outputs, agent cards) to tamper-evident storage with queryable indices for forensic analysis. Ensure logs redact sensitive payload elements while maintaining sufficient fidelity for incident response. Audit Trails and Immutable Logging. Expose policy controls that permit operators to restrict tool sets per user/agent, require human-in-the-loop approvals for high-risk actions, and provide interactive confirmation flows for critical operations. User and Operator Controls. 6.3 Аж үйлдлийн практик, удирдлагын Аюулгүй байдал нь зөвхөн бүтээгдэхүүний асуудал биш; энэ нь үйл ажиллагаатай дисциплинууд, удирдлагын шаарддаг: Regularly perform threat modeling focused on MCP/A2A primitives (tool manifests, agent discovery, context ingestion) and run red-team exercises that simulate prompt injection, tool poisoning, and agent impersonation. Threat Modeling and Red Teaming. Define organizational policies that codify allowed tool behaviors, acceptable data flows, and retention rules. Integrate MCP/A2A policy enforcement into CI/CD pipelines and runtime gates. Policy Definition and Compliance. Vet third-party tools and agent packages; require attestation and reproducible builds for any externally supplied code that will be executed as an MCP tool or by A2A agents. Supply-chain Controls. Maintain playbooks specific to MCP/A2A incidents: how to quarantine compromised tools, revoke capability tokens, rotate agent credentials, and restore context from trusted snapshots. Incident Response Playbooks. 6.4 Нарийвчлал, кросс протокол харьцуулалт Эффективын хамгаалах нь хоёр протоколын хооронд харах хэрэгтэй. MCP болон A2A дамжуулалт (контекст асуултууд → хэрэгсэл зочлолт → агент хэлбэлзэл) хооронд хүсэлтийг хангах дистрибьюторын харах үйл ажиллагаа явуулж, үр дүнг цувралүүдийн эцэст-аас эцэст шинэчлэх боломжийг олгоно. Аюутны бүртгүүлэг, аномалийн мэдрэлтийн олборлолт нь шуудангийн эх үүсвэртэй харьцуулахад ирдэг. Аюулгүй байдлын хяналт газрын зураг +------------------------------------------------------------+ | Security Control Map | +----------------------+----------------------+--------------+ | MCP Stack | Shared | A2A Stack | +----------------------+----------------------+--------------+ | Context Schema | AuthN/AuthZ (PKI) | Agent Cards | | Validation & Typing | Auditing / Logging | Mutual TLS | | Tool Allowlist | Tracing / Alerts | Signed Claims | | Tool Signing + TTL | Rate Limiting | Discovery ACL | | Sandbox Execution | Incident Playbooks | Peer Rotation | | Context Provenance | Anomaly Detection | Streaming Auth| +----------------------+----------------------+--------------+ 7. Өнгөрсөн насос, стандартизаци Агентик системүүд нь тавтай морилно уу. Энэ хэсэг нь MCP болон A2A парадигмуудыг нэгтгэхийн тулд идэвхтэй техникийн насос тайлбарладаг, жинхэнэ протоколын давхарга стратегийг тодорхойлох, тогтвортой, нийгмийн-д суурилсан стандартыг дэмжих удирдлага, хэрэглээний арга замыг санал болгож байна. Анализ нь үйл ажиллагаа явуулж буй инженерийн шатанд - спецификацийн загвар, нийцлийн стратегии, хэрэгсэл боловсруулах приоритет - харьцуулахад судлаачид, имэйлүүлэгч, стандартын менежерүүдэд гарын авлагаг санал болгож байна. 7.1 Комбинирован MCP + A2A Frameworks нь Үйлчилгээний идэвхжүүлэлт нь MCP болон A2A-ийн үйл ажиллагаа явуулж буй хүч чадалтай гибрид frameworks нь эхэлдэг. MCP нь арга хэрэгсэл, байнгын контекстд строгой, схем-д суурилсан хандалтыг хангах үед A2A нь децентрализованы олборлолт, харьцуулалт, цуглуулах хамтын ажиллагааг хангах болно. Иймээс багтаасан framework нь: MCP-ийг тийрэлтэт хэрэгсэл илгээх, контекст байлгах, зөвлөгөөтэй эх үүсвэр хандах хандах нь каноник vertical integration layer гэж үзнэ үү. A2A-ийг агентны олборлолт, үйл явцыг харьцуулахад, коллежийн хооронд интеракцийг streaming хийхэд хоризонтал координатаар тэсвэртэй хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн хэлбэрийн болгоно. MCP контекст артефакт, хэрэгсэл outputs нь A2A хуваалцах ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой ач холбогдолтой. Тавтай морилно уу хибрид бүтэц үйл ажиллагаа явуулах нь тодорхойлолт дээр хэлбэлзүүлсэн (gateways, translators) бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг шаарддаг. Эдгээр бүрэлдэхүүн хэсгүүд нь: (a) контекст marshaling болон canonicalization; (b) хүчин чадал, хандалтын токен хувилбар; болон (c) найдвартай байдал, хандалтын хэлбэлзүүлэг (тэсвэртэй нэг удаа, найдвартай нэг удаа) багц хооронд. 7.2 Протокол давхарга, Compatibility стратегии Давуу стандарт нь ортогонал асуултуудын тусгай хөгжүүлэх боломжийг олгодог. Тавтай морилно уу: : Pluggable transports (HTTP/2, WebSocket, gRPC, message buses) with ALPN-style negotiation to select the optimal channel. Transport Layer : A shared registry of canonical context object types (documents, memory records, credentials, artifacts) with versioning and semantic type identifiers. Context Schema Layer : A uniform task/intent model that encodes goals, constraints, subtasks, and compensation/rollback semantics; this layer supports both centralized orchestration (MCP controller) and decentralized negotiation (A2A exchange). Delegation & Task Layer : Typed tool contracts and execution manifests (inputs, outputs, side effects, required privileges) with signed manifests and runtime attestations. Execution & Tool Layer : Machine-readable governance artifacts (capability tokens, RBAC policies, provenance metadata, expiry rules). Governance & Policy Layer Compatibility стратегүүд нь Нөхцөл Адаптер анхны арга замыг MCP болон A2A-ийн тохиргооны хоорондын хооронд хуваалцах замаар интероперабилтыг хурдан болгодог. Шагналт анхны арга замыг каноник контекст, үйл явцыг аль аль аль аль нь нарийн хэрэглэж байгаа үйл явцыг тодорхойлох гэхэд урт хугацааны хатуулаг багасгадаг. Прагматик миграцийн төлөвлөгөө нь энэ нь нэгтгэсэн: каноник схемуудыг тодорхойлох үед адаптер, тохиргооны туршилт нь ихэвчлэн хэрэглэхэд тусалдаг. адаптер анхны Шагналт 7.3 Гэрчилгээ, стандарт үйл явц, нийгмийн загвар Стандарт, техникийн нарийвчлал, нээлттэй, ач холбогдолтой удирдлагын үйл явцыг нэгтгэсэн үед амжилттай. Open Participation: Спецификацийн төлөвлөгөө, түгээмэл имплементаци, тест багцыг нийтлэгддэг байх ёстой; санал нь ягаан туяаны шийдлийн бүртгэлтэй нээлттэй форумд шалгаж байх ёстой. Leveled Maturity Model: Тавтай морилно уу шагналтай морилно уу (жишээ нь, загвар → санал болгож байна → нормативно) нь харьцуулалтын имплементац болон интерфейслалтын туршилтын үр дүн нь бүр үе шатд шаардлагатай. Референц имплементац болон тест сууц: үндсэн компонент (жишээ нь, хоёр MCP сервер, хоёр A2A агент библиотек) -д хамгийн бага нь хоёр тусгай, интероперабилийн рефералийн имплементац (жишээ нь, хоёр MCP сервер, хоёр A2A агентны библиотек) захиалж, интероперабилийн матриц хэвлэх. Working Groups and Liaison Roles: Security, Scheme Evolution, Transport Negotiation, and Governance-д мэргэшсэн ажлын бүлэгт үүсгэх; гадаадын стандартын байгууллага, том платформ ханган нийлүүлэгчтэй холбооны каналы үүсгэх. Интернетийн эсвэл вэб стандартын байгууллагад тохиромжтой олон нийтийн удирдлагын загвар нь санал болгож байна: уян хатан, консенсусын суурилсан үйл явц, compatibility, үйл ажиллагааны аюулгүй байдлыг приоритет болгон. 7.4 Хэрэглээний аялал, миграцийн практик Хэрэглээн дэмжихын тулд фрагментацийг хязгаарлах үед: : Provide official gateway implementations that translate MCP↔A2A, enabling legacy deployments to interoperate during migration. Bootstrapping via Gateways : Define minimal conformance profiles (e.g., “Context-Only MCP”, “Task-Only A2A”) so implementers can adopt core capabilities first. Incremental Conformance : Publish interoperability badges, compliance test results, and performance baselines to incentivize vendor participation. Ecosystem Incentives : Produce deployment guides for hybrid topologies (single-region MCP + multi-region A2A mesh), including recommended hardening and observability configurations. Operational Playbooks 7.5 судалгаа, тоног төхөөрөмж, стандартын приоритет Хамгийн чухал судалгаа, инженерийн хөрөнгө оруулалт нь тогтвортой стандартыг хурдасгах болно: : Define formal semantics for task decomposition, delegation, and rollback to enable automated verification and safe composition of agent behaviors. Formal Semantics and Verification : Build a canonical schema registry with clear versioning, deprecation paths, and backward compatibility rules. Schema Registry and Evolution Mechanisms : Fund public testbeds that exercise canonical workflows at scale, measuring latency, availability, and policy compliance across hybrid stacks. Interoperability Testbeds : Standardize lightweight attestation primitives for tool manifests and runtime execution contexts to enable trusted composition. Security Primitives and Attestations : Define wire-level tracing identifiers and correlation formats for cross-protocol end-to-end observability. Observability and Tracing Standards +---------------------------------------------------------------+ | Unified Agent Interoperability Protocol Stack | +---------------------------------------------------------------+ | Governance & Policy Layer | Policy Tokens | Conformance | +---------------------------------------------------------------+ | Execution & Tool Layer | Typed Tool Manifests (signed) | +---------------------------------------------------------------+ | Delegation & Task Layer | Intent Trees / Task Contracts | +---------------------------------------------------------------+ | Context Schema Layer | Canonical Context Types & IDs | +---------------------------------------------------------------+ | Transport Layer | HTTP/2 | WebSocket | gRPC | MQ | +---------------------------------------------------------------+ | Adapters / Gateways | MCP <--> A2A Translators (optional) | +---------------------------------------------------------------+ 8 Сэтгэгдэл Энэ нийтлэл Model Context Protocol (MCP) болон Agent-to-Agent (A2A) протоколын уян хатан харьцуулахад ихэнх дизайн философи, үйл ажиллагааны хүч чадал, аюулгүй байдлын үзүүлэлтүүдийг хамарна. MCP нь структурын контекст менежментийн болон шифрлэгдсэн тоноглогдсон тоноглогдсон, урьдчилан сэргийлэх, auditable интеграцийг боломжийг олгодог. Үүнээс гадна, A2A нь хязгаарлагдмал, хязгаарлагдмал peer-to-peer хамтын ажиллагаа, дэвшилтэт streaming болон харьцуулалтын хүчин чадалтай санал болгож байна. Хамгийн сүүлийн үеийн имплементаци, интероператив байдлын асуултууд, ирдэг стандартизацийн үйл ажиллагаа нь хоёр парадигмуудыг ашиглан гибридын
