mcp 是一种什么协议，怎么构建mcpserver,怎么实现多智能体的调用

MCP（Message Control Protocol）是一种用于分布式系统中多智能体通信的协议框架，特别适合于构建多智能体系统。下面我将介绍MCP协议的基本原理以及如何构建MCP服务器和实现多智能体调用。

MCP协议概述

MCP协议主要用于定义智能体之间如何交换消息、协调任务和共享资源。它通常包含以下核心组件：

• 消息格式定义
• 会话管理
• 路由机制
• 错误处理
• 安全认证

构建MCP服务器

以下是构建基本MCP服务器的步骤：

import socket
import json
import threading

class MCPServer:
    def __init__(self, host='localhost', port=8000):
        self.host = host
        self.port = port
        self.agents = {
    
    }  # 存储已注册的智能体
        self.socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
        self.socket.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)
        
    def start(self):
        self.socket.bind((self.host, self.port))
        self.socket.listen(5)
        print(f"MCP服务器已启动，监听地址: {
      
      self.host}:{
      
      self.port}")
        
        try:
            while True:
                client, address = self.socket.accept()
                client_thread = threading.Thread(target=self.handle_client, args=(client, address))
                client_thread.daemon = True
                client_thread.start()
        except KeyboardInterrupt:
            print("服务器关闭中...")
        finally:
            self.socket.close()
    
    def handle_client(self, client_socket, address):
        try:
            while True:
                data = client_socket.recv(4096)
                if not data:
                    break
                    
                message = json.loads(data.decode('utf-8'))
                response = self.process_message(message)
                client_socket.send(json.dumps(response).encode('utf-8'))
        except Exception as e:
            print(f"处理客户端时出错: {
      
      e}")
        finally:
            client_socket.close()
    
    def process_message(self, message):
        message_type = message.get('type')
        
        if message_type == 'register':
            return self.register_agent(message)
        elif message_type == 'invoke':
            return self.invoke_agent(message)
        else:
            return {
    
    'status': 'error', 'message': '未知消息类型'}
    
    def register_agent(self, message):
        agent_id = message.get('agent_id')
        capabilities = message.get('capabilities', [])
        
        self.agents[agent_id] = {
    
    
            'capabilities': capabilities,
            'status': 'active',
            'last_seen': time.time()
        }
        
        return {
    
    'status': 'success', 'message': f'智能体 {
      
      agent_id} 已注册'}
    
    def invoke_agent(self, message):
        target_agent = message.get('target')
        action = message.get('action')
        params = message.get('params', {
    
    })
        
        if target_agent not in self.agents:
            return {
    
    'status': 'error', 'message': f'智能体 {
      
      target_agent} 不存在'}
            
        # 在实际应用中，这里会将请求转发给目标智能体
        # 这里简化为返回确认消息
        return {
    
    
            'status': 'success', 
            'message': f'已调用智能体 {
      
      target_agent} 的 {
      
      action} 功能',
            'result': f'模拟 {
      
      action} 的结果'
        }

if __name__ == "__main__":
    server = MCPServer()
    server.start()

实现多智能体调用

要实现多智能体调用，需要考虑以下几个方面：

1. 智能体注册机制：每个智能体需要向MCP服务器注册，提供自己的ID和能力描述。

2. 智能体客户端实现：

import socket
import json
import time

class MCPAgent:
    def __init__(self, agent_id, server_host='localhost', server_port=8000):
        self.agent_id = agent_id
        self.server_host = server_host
        self.server_port = server_port
        self.capabilities = []
        self.socket = None
        
    def connect(self):
        self.socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
        self.socket.connect((self.server_host, self.server_port))
        
    def register(self, capabilities):
        self.capabilities = capabilities
        message = {
    
    
            'type': 'register',
            'agent_id': self.agent_id,
            'capabilities': capabilities
        }
        self.send_message(message)
        return self.receive_message()
        
    def invoke_agent(self, target_agent, action, params=None):
        if params is None:
            params = {
    
    }
            
        message = {
    
    
            'type': 'invoke',
            'source': self.agent_id,
            'target': target_agent,
            'action': action,
            'params': params
        }
        self.send_message(message)
        return self.receive_message()
        
    def send_message(self, message):
        if not self.socket:
            self.connect()
        self.socket.send(json.dumps(message).encode('utf-8'))
        
    def receive_message(self):
        data = self.socket.recv(4096)
        return json.loads(data.decode('utf-8'))
        
    def close(self):
        if self.socket:
            self.socket.close()
            self.socket = None

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 创建并注册第一个智能体
    agent1 = MCPAgent("agent1")
    result = agent1.register(["数据分析", "自然语言处理"])
    print(f"注册结果: {
      
      result}")
    
    # 创建并注册第二个智能体
    agent2 = MCPAgent("agent2")
    result = agent2.register(["图像识别", "路径规划"])
    print(f"注册结果: {
      
      result}")
    
    # 智能体1调用智能体2
    result = agent1.invoke_agent("agent2", "图像识别", {
    
    "image_url": "http://example.com/image.jpg"})
    print(f"调用结果: {
      
      result}")
    
    agent1.close()
    agent2.close()

3. 协调机制：对于复杂任务，需要引入协调机制。可以实现一个协调器组件：

class MCPCoordinator:
    def __init__(self, server_host='localhost', server_port=8000):
        self.agent = MCPAgent("coordinator", server_host, server_port)
        self.agent.register(["任务分解", "资源分配", "结果整合"])
        
    def execute_complex_task(self, task_description, available_agents):
        # 1. 分解任务
        subtasks = self.decompose_task(task_description)
        
        # 2. 分配任务给适合的智能体
        results = {
    
    }
        for subtask in subtasks:
            agent_id = self.select_agent_for_task(subtask, available_agents)
            result = self.agent.invoke_agent(agent_id, subtask['action'], subtask['params'])
            results[subtask['id']] = result
            
        # 3. 整合结果
        final_result = self.integrate_results(results)
        return final_result
        
    def decompose_task(self, task_description):
        # 在实际应用中，这可能是一个复杂的算法
        # 这里简化为返回预定义的子任务
        return [
            {
    
    'id': 'subtask1', 'action': '数据收集', 'params': {
    
    'source': 'database'}},
            {
    
    'id': 'subtask2', 'action': '数据处理', 'params': {
    
    'method': 'normalization'}},
            {
    
    'id': 'subtask3', 'action': '结果可视化', 'params': {
    
    'type': 'chart'}}
        ]
        
    def select_agent_for_task(self, subtask, available_agents):
        # 简化的智能体选择逻辑
        # 在实际应用中，会基于智能体能力、负载等因素选择
        for agent_id, capabilities in available_agents.items():
            if subtask['action'] in capabilities:
                return agent_id
        return None
        
    def integrate_results(self, results):
        # 整合各子任务结果
        return {
    
    
            'status': 'success',
            'integrated_result': results
        }

进阶功能

要构建更强大的MCP系统，可以考虑添加以下功能：

1. 消息队列集成：使用RabbitMQ或Kafka等消息队列系统处理异步通信。

2. 服务发现：实现动态服务发现机制，使智能体能够自动找到所需的其他智能体。

3. 负载均衡：当有多个相同功能的智能体时，实现负载均衡。

4. 故障恢复：实现故障检测和恢复机制。

5. 安全认证：添加Token或证书认证，确保只有授权智能体可以访问系统。

这些组件和功能构成了一个基本的MCP系统，可以根据具体需求进行扩展和优化。