MCP 实践：基于 MCP 和 A2A 实现 AI 应用架构设计新范式和案例落地

什么是 MCP？

MCP（模型上下文协议，Model Context Protocol）是由 Anthropic（Claude 的开发公司）开发的开源协议，旨在为大语言模型（LLM）提供一种标准化的方式，以便它们能够连接到外部数据源和工具。它就像是 AI 应用的“通用接口”，帮助开发者构建更灵活、更具上下文感知能力的 AI 应用，而无需为每个 AI 模型和外部系统组合进行定制集成。

MCP 在企业级应用中的挑战与解决方案

为了解决 MCP 在企业级应用中面临的诸多挑战，对 AI Agent 的架构进行了深度重构。

• 引入 MCP 增强能力：通过在云原生 API 网关和注册配置中心 Nacos 中引入 MCP 增强能力，成功解决了大部分挑战点。
• 解决 MCP Server 开发与性能提升的问题：分别针对快速开发 MCP Server 和提升开源 Dify 性能的问题提供了有效解决方案。

这些举措共同构建了一个基于 MCP 的 AI 应用开发新范式，推动了 AI 应用的高效开发与部署。

基于 MCP 的 AI 应用架构新范式

AI 应用架构结合 MCP，我们定义了 AI 应用架构的新范式。

• 云原生 API 网关的三种角色：一个云原生 API 网关具备统一的管控底座，同时又实现各角色的协同调度。
• Nacos 的注册中心优势：Nacos 发挥注册中心优势，增加 MCP Server 的注册能力，实现普通服务和 MCP Server 的统一管理。
• 现存业务的 0 改造：结合网关实现现存业务 0 改造转换为 MCP Server。

原文转载自：https://mp.weixin.qq.com/s/WAURHBxwlsoE6Khrxi6V7w