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MCP 和 A2A 协议

LibreFang 支持 MCP (Model Context Protocol) 和 A2A (Agent to Agent) 协议。

协议对比:

  • MCP: 用于 LLM 与外部工具/服务连接 (1对多)
  • A2A: 用于 Agent 之间通信 (多对多)

MCP (Model Context Protocol)

MCP 是一个标准化协议，用于连接 LLM 与外部工具和服务。

概述

┌─────────────┐      MCP       ┌─────────────┐
│   LibreFang │ ◄─────────────► │  MCP Server │
│   (Client)  │   JSON-RPC 2.0  │  (Server)   │
└─────────────┘                  └─────────────┘

MCP 服务器配置

[[mcp_servers]]
name = "filesystem"
command = "npx"
args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/tmp"]

[[mcp_servers]]
name = "github"
command = "npx"
args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]
env = { GITHUB_TOKEN = "your-token" }

MCP 工具命名

MCP 工具命名格式：

mcp_{server}_{tool}

例如：

  • mcp_filesystem_read_file
  • mcp_github_create_issue

内置 MCP 服务器

LibreFang 包含内置 MCP 服务器：

服务器工具
filesystemread_file, write_file, list_directory
githubcreate_issue, get_pr, search_repos
postgresquery, execute, list_tables

MCP 客户端

作为 MCP 客户端连接到外部服务器：

[[mcp_servers]]
name = "custom"
command = "python"
args = ["./mcp_server.py"]

开发 MCP 服务器

from mcp.server import Server
from mcp.types import Tool, TextContent

app = Server("my-server")

@app.list_tools()
async def list_tools():
    return [
        Tool(
            name="my_tool",
            description="My custom tool",
            inputSchema={"type": "object", "properties": {}}
        )
    ]

@app.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: dict):
    return [TextContent(type="text", text="result")]

A2A (Agent to Agent)

A2A 协议支持 LibreFang agents 之间的通信。

概述

┌─────────────┐      A2A       ┌─────────────┐
│   Agent A   │ ◄─────────────► │   Agent B   │
└─────────────┘   JSON over    └─────────────┘
                  HTTP/WebSocket

Agent Card

每个 Agent 发布 Agent Card：

{
  "name": "researcher",
  "description": "Deep research agent",
  "url": "http://localhost:4545/api/a2a",
  "version": "1.0.0",
  "capabilities": {
    "streaming": true,
    "pushNotifications": false
  },
  "skills": [
    { "id": "research", "name": "Research" }
  ]
}

客户端端点（向外部 A2A Agent 发送任务）

这些端点用于让 LibreFang 作为客户端，主动向外部 A2A agent 委派任务：

端点方法说明
/api/a2a/agentsGET列出已发现的外部 A2A agents
/api/a2a/discoverPOST发现指定 URL 处的外部 A2A agent
/api/a2a/sendPOST向外部 A2A agent 发送任务
/api/a2a/tasks/{id}/statusGET查询已发送任务的状态

服务端端点（接受外部任务）

这些端点由 LibreFang 对外暴露，供其他 A2A agent 向本实例发送任务：

端点方法说明
/.well-known/agent.jsonGETAgent Card（能力声明）
/api/a2a/tasksPOST接受来自外部的任务
/api/a2a/tasks/{id}GET获取任务状态
/api/a2a/tasks/{id}/messagesGET获取任务消息历史

发现并发送任务到外部 Agent

# 发现外部 agent
curl -X POST http://localhost:4545/api/a2a/discover \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"url": "http://other-agent:4545"}'

# 向外部 agent 发送任务
curl -X POST http://localhost:4545/api/a2a/send \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "agent_url": "http://other-agent:4545",
    "message": "Research AI trends and summarize"
  }'

# 查询任务状态
curl http://localhost:4545/api/a2a/tasks/task-123/status

接受来自外部的任务

# 外部 agent 向本实例发送任务
curl -X POST http://localhost:4545/api/a2a/tasks \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "id": "task-456",
    "message": {
      "role": "user",
      "parts": [{ "type": "text", "text": "Research AI trends" }]
    }
  }'

# 轮询结果
curl http://localhost:4545/api/a2a/tasks/task-456

# 或使用 SSE 流式接收
curl -N http://localhost:4545/api/a2a/tasks/task-456/events

对比

特性MCPA2A
用途LLM → 工具Agent ↔ Agent
协议JSON-RPC 2.0HTTP/WebSocket
方向单向双向
示例文件系统、GitHubAgent 协作

使用场景

MCP 场景

  • 文件系统操作
  • 数据库查询
  • GitHub API 调用
  • 自定义工具集成

A2A 场景

  • 多 Agent 协作
  • 任务委派
  • 跨实例通信

配置示例

完整 MCP 配置

# MCP 服务器
[[mcp_servers]]
name = "filesystem"
command = "npx"
args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/workspace"]

[[mcp_servers]]
name = "github"
command = "npx"
args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]

# A2A 配置
[a2a]
enabled = true
listen_path = "/a2a"

CLI 命令

# 列出 MCP 服务器
librefang mcp list

# 测试 MCP 服务器
librefang mcp test filesystem

# 启动 MCP 模式
librefang mcp