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MCP与A2A协议关系及区别解析 MCP和A2A是两种不同的AI通信协议，它们的用途和定位不同。 核心区别 MCP 作用：负责AI之间的连接和调度，比如让AI A能找到AI B并建立通信。 类比：像“电话拨号系统”——只管打通电话，不关心通话内容。 适用场景：需要快速匹配不同AI的场景，比如一个AI需要临时调用另一个AI的服务。 A2A 作用：规范AI之间的数据交换格式和语义，确保它们能正确理解对方的信息。 类比：像“商务沟通模板”——规定双方要用什么格式、术语来交流。 适用场景：需要精确数据交互的场景，比如医疗AI向数据分析AI请求特定格式的患者统计。 关系 它们可以配合使用： MCP先建立连接（让两个AI能互相找到对方）。 A2A再规范对话（确保它们用同一种“语言”交流）。 哪个更好？ 如果你需要快速调用不同AI（比如让智能家居AI临时询问天气AI），MCP更合适。 如果你需要精准的数据交换（比如金融AI向风控AI发送结构化数据），A2A更合适。 最佳方案：两者结合，MCP负责“找人”，A2A负责“聊天”。 推荐阅读 App压力测试 JMeter_实现分组并发 Seleium的BUG:页面元素文案重复空格处理 自动化关键数据记录 WebView自动化测试 我们是如何测试人工智能的（一）基础效果篇（内含大模型的测试内容）