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：
-
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 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()
- 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：
-
消息队列集成：使用RabbitMQ或Kafka等消息队列系统处理异步通信。
-
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。
-
负载均衡：当有多个相同功能的智能体时，实现负载均衡。
-
故障恢复：实现故障检测和恢复机制。
-
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。
