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wzjs 2025/9/15 2:21:30

模板网站知乎,威海网站制作团队,免费网站入口网站免费进ps软件,商城网站开发视频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…

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 threadingclass MCPServer:def __init__(self, host='localhost', port=8000):self.host = hostself.port = portself.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 = Trueclient_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:breakmessage = 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：

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。
智能体客户端实现：

import socket
import json
import timeclass MCPAgent:def __init__(self, agent_id, server_host='localhost', server_port=8000):self.agent_id = agent_idself.server_host = server_hostself.server_port = server_portself.capabilities = []self.socket = Nonedef 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 = capabilitiesmessage = {'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2result = 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()

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_resultdef 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_idreturn Nonedef integrate_results(self, results):# 整合各子任务结果return {'status': 'success','integrated_result': results}