MCP架构详解：模式、组件与流程

Ray Shine 2025/4/5 MCP架构

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MCP（模型上下文协议）的架构设计是其实现多智能体协作的关键。本文深入解析MCP的常用架构模式，包括中心化注册与发现、分布式消息总线和上下文代理模式。我们将详细阐述这些架构模式的核心思想、工作流程、优缺点，并结合伪代码示例，帮助读者理解如何根据不同应用场景选择和构建最适合的MCP系统，为智能体之间的高效通信与协作提供理论基础。

# 1. MCP 的常用架构模式

浅层理解

MCP的架构就像一个智能体的“交通指挥中心”，确保它们能有序沟通和协作。

MCP系统旨在为智能体之间的通信和协作提供标准化框架。其架构模式通常围绕着服务发现、消息传递和上下文管理展开。

# 1.1 中心化注册与发现模式 (Centralized Registry & Discovery) 核心

核心思想：所有智能体在启动时向一个中心化的注册中心注册其能力和接口信息，其他智能体通过该注册中心发现所需服务。
组件：
- 注册中心 (Registry)：存储智能体元数据（能力描述、API端点、健康状态等）。
- 智能体 (Agent)：作为服务提供者，向注册中心注册；作为服务消费者，从注册中心查询。
工作流程：
1. 智能体A启动，向注册中心注册其服务。
2. 智能体B需要智能体A的服务，向注册中心查询。
3. 注册中心返回智能体A的接口信息给智能体B。
4. 智能体B直接调用智能体A的接口进行通信。
优点：管理集中，易于实现和维护，服务发现机制清晰。
缺点：注册中心可能成为单点故障，存在性能瓶颈。
适用场景：智能体数量相对有限、对实时性要求不极致、系统规模适中的场景。

伪代码示例：中心化注册与发现模式

// 注册中心 (Registry) 伪代码
Class Registry:
    Properties:
        Service_Map: Dictionary<Agent_ID, Agent_Metadata> // 存储智能体ID到元数据的映射
    
    Function Register(Agent_ID, Agent_Metadata):
        If Agent_ID not in Service_Map:
            Service_Map[Agent_ID] = Agent_Metadata
            Log("Agent {Agent_ID} registered.")
        Else:
            Log("Agent {Agent_ID} already registered, updating metadata.")
            Service_Map[Agent_ID] = Agent_Metadata // 允许更新元数据
    
    Function Discover(Service_Name):
        Matching_Agents = []
        For each Agent_ID, Metadata in Service_Map:
            If Metadata.Capabilities.Contains(Service_Name): // 假设元数据包含能力列表
                Matching_Agents.Append(Metadata)
        Return Matching_Agents
    
    Function Deregister(Agent_ID):
        If Agent_ID in Service_Map:
            Remove Service_Map[Agent_ID]
            Log("Agent {Agent_ID} deregistered.")

// 智能体 (Agent) 伪代码
Class Agent:
    Properties:
        ID: String
        Capabilities: List<String>
        Registry_Client: Registry_Interface
        
    Function Start():
        Metadata = { "id": ID, "capabilities": Capabilities, "endpoint": "http://localhost:port" }
        Registry_Client.Register(ID, Metadata)
        Log("Agent {ID} started and registered.")
        
    Function RequestService(Service_Name, Request_Payload):
        // 1. 发现服务
        Available_Services = Registry_Client.Discover(Service_Name)
        If Available_Services is empty:
            Error("No agent found for service {Service_Name}")
            Return
        
        // 2. 选择一个服务 (例如，第一个)
        Target_Agent_Metadata = Available_Services[0]
        
        // 3. 调用服务
        Response = HTTP_Post(Target_Agent_Metadata.endpoint, Request_Payload)
        Return Response
        
    Function Stop():
        Registry_Client.Deregister(ID)
        Log("Agent {ID} stopped and deregistered.")

这个伪代码展示了中心化注册与发现模式中注册中心和智能体的基本交互。智能体在启动时向注册中心注册其ID、能力和API端点，需要服务时则向注册中心查询，获取目标智能体的接口信息后直接进行调用。

# 1.2 分布式消息总线模式 (Distributed Message Bus) 核心

核心思想：智能体之间通过一个分布式消息总线进行异步通信，实现解耦和高并发。
组件：
- 消息队列/事件总线 (Message Queue/Event Bus)：如Kafka、RabbitMQ，负责消息的发布、订阅和传递。
- 智能体 (Agent)：发布消息到特定主题，或订阅感兴趣的主题接收消息。
工作流程：
1. 智能体A完成某项任务，将结果作为消息发布到消息总线上的特定主题。
2. 智能体B订阅了该主题，接收到消息并进行处理。
3. 智能体B可能根据处理结果，再次发布消息。
优点：智能体之间高度解耦，系统可扩展性强，支持异步通信，提高吞吐量。
缺点：消息传递可能存在延迟，调试和追踪消息流较为复杂。
适用场景：需要高并发、异步处理、智能体之间松耦合的复杂多智能体系统。

伪代码示例：分布式消息总线模式

// 消息队列 (Message Queue) 伪代码
Class MessageQueue:
    Properties:
        Topics: Dictionary<Topic_Name, List<Message>> // 存储每个主题的消息列表
        Subscribers: Dictionary<Topic_Name, List<Agent_ID>> // 存储每个主题的订阅者
    
    Function Publish(Topic_Name, Message):
        If Topic_Name not in Topics:
            Topics[Topic_Name] = []
        Topics[Topic_Name].Append(Message)
        Log("Message published to topic {Topic_Name}.")
        NotifySubscribers(Topic_Name, Message) // 通知订阅者
    
    Function Subscribe(Topic_Name, Agent_ID):
        If Topic_Name not in Subscribers:
            Subscribers[Topic_Name] = []
        If Agent_ID not in Subscribers[Topic_Name]:
            Subscribers[Topic_Name].Append(Agent_ID)
            Log("Agent {Agent_ID} subscribed to topic {Topic_Name}.")
    
    Function NotifySubscribers(Topic_Name, Message):
        If Topic_Name in Subscribers:
            For each Agent_ID in Subscribers[Topic_Name]:
                // 模拟异步发送消息给订阅者
                Send_Message_To_Agent(Agent_ID, Topic_Name, Message)

// 智能体 (Agent) 伪代码
Class Agent:
    Properties:
        ID: String
        Message_Queue_Client: MessageQueue_Interface
        
    Function Start():
        Log("Agent {ID} started.")
        // 智能体可以订阅感兴趣的主题
        Message_Queue_Client.Subscribe("task_completion_events", ID)
        Message_Queue_Client.Subscribe("data_updates", ID)
        
    Function PerformTaskAndPublishResult(Task_Result):
        Message = { "sender": ID, "type": "task_result", "payload": Task_Result }
        Message_Queue_Client.Publish("task_completion_events", Message)
        Log("Agent {ID} published task result.")
        
    Function HandleIncomingMessage(Topic_Name, Message):
        Log("Agent {ID} received message from topic {Topic_Name}: {Message.payload}")
        If Topic_Name == "task_completion_events":
            Process_Task_Completion(Message.payload)
        Else If Topic_Name == "data_updates":
            Update_Internal_State(Message.payload)
        // ... 其他消息处理逻辑

这个伪代码展示了分布式消息总线模式中消息队列和智能体的基本交互。智能体可以发布消息到特定主题，也可以订阅感兴趣的主题来接收消息，从而实现异步、解耦的通信。

# 1.3 上下文代理模式 (Context Proxy Pattern) 核心

核心思想：引入一个上下文代理（Context Proxy）来管理和同步智能体之间的共享上下文，而不是让智能体直接维护复杂的共享状态。
组件：
- 上下文代理 (Context Proxy)：负责存储、更新和分发共享上下文。
- 智能体 (Agent)：通过代理读写上下文，无需直接感知其他智能体的内部状态。
工作流程：
1. 智能体A更新了某个共享上下文变量。
2. 智能体A将更新请求发送给上下文代理。
3. 上下文代理更新状态，并通知（或被查询）其他相关智能体。
4. 智能体B从上下文代理获取最新的上下文信息。
优点：简化了智能体之间的状态管理，提高了上下文的一致性。
缺点：代理可能成为性能瓶颈或单点故障。
适用场景：多智能体协作中需要频繁共享和同步复杂上下文的场景。

伪代码示例：上下文代理模式

// 上下文代理 (Context Proxy) 伪代码
Class ContextProxy:
    Properties:
        Shared_Context: Dictionary<Context_Key, Context_Value> // 存储共享上下文
        Subscribers: Dictionary<Context_Key, List<Agent_ID>> // 存储上下文更新的订阅者
    
    Function UpdateContext(Agent_ID, Context_Key, New_Value):
        Old_Value = Shared_Context.Get(Context_Key)
        Shared_Context[Context_Key] = New_Value
        Log("Agent {Agent_ID} updated context {Context_Key} to {New_Value}.")
        NotifySubscribers(Context_Key, New_Value, Old_Value)
    
    Function GetContext(Agent_ID, Context_Key):
        Log("Agent {Agent_ID} requested context {Context_Key}.")
        Return Shared_Context.Get(Context_Key)
        
    Function SubscribeToContext(Agent_ID, Context_Key):
        If Context_Key not in Subscribers:
            Subscribers[Context_Key] = []
        If Agent_ID not in Subscribers[Context_Key]:
            Subscribers[Context_Key].Append(Agent_ID)
            Log("Agent {Agent_ID} subscribed to context {Context_Key}.")
    
    Function NotifySubscribers(Context_Key, New_Value, Old_Value):
        If Context_Key in Subscribers:
            For each Agent_ID in Subscribers[Context_Key]:
                // 模拟异步通知订阅者上下文变化
                Send_Context_Update_To_Agent(Agent_ID, Context_Key, New_Value, Old_Value)

// 智能体 (Agent) 伪代码
Class Agent:
    Properties:
        ID: String
        Context_Proxy_Client: ContextProxy_Interface
        
    Function Start():
        Log("Agent {ID} started.")
        Context_Proxy_Client.SubscribeToContext(ID, "global_task_status")
        
    Function UpdateTaskStatus(Status):
        Context_Proxy_Client.UpdateContext(ID, "global_task_status", Status)
        
    Function HandleContextUpdate(Context_Key, New_Value, Old_Value):
        Log("Agent {ID} received context update: {Context_Key} changed from {Old_Value} to {New_Value}.")
        If Context_Key == "global_task_status":
            Process_Global_Task_Status(New_Value)

这个伪代码展示了上下文代理模式中代理和智能体的基本交互。智能体通过代理更新和获取共享上下文，代理负责同步和通知相关智能体，从而简化了多智能体间的状态管理。

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