MCP 协议完全指南：12个核心AI智能体开发框架深度解析

MCP Agent frameworks

随着大型语言模型（LLM）和生成式AI的快速发展，**AI 智能体（AI Agents）**正成为2025年最热门的技术趋势。这些智能体已经超越了传统聊天机器人的局限，具备了理解复杂指令、自主规划决策、与外部系统交互的强大能力。

然而，AI智能体开发面临一个核心挑战：如何为智能体提供标准化的工具调用和系统集成方式？

**MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）**正是解决这一问题的关键技术。

MCP 旨在为 AI 智能体与外部环境（如工具、数据库、API）的交互提供一个通用规范和结构化格式。它就像是 AI 智能体的“HTTP 协议”，确保了不同开发者构建的智能体和工具能够无缝协作，极大地提高了开发效率和系统的互操作性。

为了帮助开发者快速上手，一个蓬勃发展的 MCP 生态系统已经形成。本文将带你深入了解 12 个核心的 MCP 开发框架和 SDK，并提供代码示例，助你选择最适合你的项目的工具。

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核心 SDK 与官方实现

这些是实现 MCP 规范的基础工具，适用于从零开始构建 MCP 兼容服务的开发者。

1. OpenAI SDK

OpenAI 作为行业的领导者，其官方 SDK 内置了对 MCP 的支持，允许开发者轻松地将符合 MCP 规范的工具集成到他们的 AI 应用中。

• 解释：这意味着你可以直接在调用 OpenAI 模型时，通过一个标准的 MCP 端点来提供工具集，而无需手动处理复杂的工具调用逻辑。
• 代码实例 (概念性 Python 示例):

  from openai import OpenAI
  client = OpenAI()
  
  # 直接将 MCP 服务器的 URL 作为工具来源
  response = client.chat.completions.create(
      model="gpt-4o",
      messages=[{"role": "user", "content": "帮我查一下旧金山今天的天气，并发送一封邮件总结"}],
      # tool_source 指向一个符合 MCP 规范的工具服务器
      tool_source={"type": "mcp", "url": "https://api.my-tools.com/mcp/v1"}
  )
  
  print(response.choices[0].message.content)

2. MCP Python SDK

MCP 官方推出的 Python SDK，是构建 MCP 兼容服务器的首选工具，提供了标准化的实现方法。

• 解释：如果你想用 Python 创建一个工具服务器，并让任何支持 MCP 的智能体（如 OpenAI Agent）来调用它，这个 SDK 就是你的最佳选择。
• 代码实例 (使用 FastAPI 风格):

  from mcp_sdk import create_app, tool
  import uvicorn
  
  @tool
  def get_weather(city: str) -> str:
      """获取指定城市的当前天气。"""
      # 实际场景中会调用天气 API
      return f"{city}的天气是晴朗，25°C。"
  
  # create_app 会自动将带有 @tool 装饰器的函数转换为 MCP 兼容的端点
  app = create_app(tools=[get_weather], title="My Weather Tool Server")
  
  if __name__ == "__main__":
      uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

3. MCP TypeScript SDK

与 Python SDK 对应，这是官方的 TypeScript 工具包，用于构建基于官方 Schema 的 MCP 兼容服务器。

• 解释：非常适合在 Node.js 或 Deno 环境中工作的开发者，特别是那些构建全栈 TypeScript 应用的团队。
• 代码实例 (使用 Express 风格):

  import { createMcpRouter, tool } from '@mcp-sdk/typescript';
  import express from 'express';
  
  const getStockPrice = tool({
    name: 'getStockPrice',
    description: '获取指定股票代码的当前价格。',
    input: { symbol: { type: 'string' } },
    handler: async ({ symbol }) => {
      // 调用股票 API
      return { price: 250.75 };
    },
  });
  
  const app = express();
  // 将 MCP 路由挂载到 /mcp 路径
  app.use('/mcp', createMcpRouter({ tools: [getStockPrice] }));
  
  app.listen(3000, () => console.log('MCP Server running on port 3000'));

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全栈智能体构建框架

这些是功能更全面的框架，不仅支持 MCP，还提供了任务协调、工作流编排等高级功能。

4. LastMile MCP Agent

一个由工作流驱动的框架，用于创建具有复杂任务协调逻辑的 MCP 兼容智能体。

• 解释：当你需要构建的智能体不只是调用单个工具，而是需要执行一系列相互依赖的步骤（例如：先搜索信息 -> 再分析数据 -> 最后生成报告）时，LastMile 就非常有用。
• 代码实例 (概念性 YAML 定义):

  # 定义一个智能体工作流
  agent:
    name: research_and_report_agent
    protocol: mcp # 指定使用 MCP 协议
  
  workflow:
    - step: search
      tool: web_search
      input: "AI agents market size 2025"
    - step: analyze
      tool: data_analysis
      input: steps.search.output
      prompt: "Summarize the key findings from the search results."
    - step: write_report
      tool: text_generator
      input: steps.analyze.output
      prompt: "Write a short report based on the summary."

5. Strands Agents

一个模型驱动的 SDK，用于设计、部署和编排具有类型化 Schema 的 MCP 智能体。

• 解释：Strands 强调类型安全，通过严格的 Schema 定义来确保智能体与工具之间的交互是可靠和可预测的，减少了运行时错误。
• 代码实例 (概念性 Python 示例):

  from strands import Agent, Strand, mcp_server
  from pydantic import BaseModel
  
  # 使用 Pydantic 定义严格的输入输出类型
  class WeatherInput(BaseModel):
      city: str
      unit: str = "celsius"
  
  class WeatherOutput(BaseModel):
      temperature: float
      description: str
  
  # 定义一个 "Strand"，即一个可执行的任务单元
  weather_strand = Strand(
      name="get_weather",
      input_schema=WeatherInput,
      output_schema=WeatherOutput,
      handler=lambda i: WeatherOutput(temperature=25.0, description="Sunny")
  )
  
  # 用这个 Strand 创建一个 Agent 并通过 MCP 暴露
  agent = Agent(strands=[weather_strand])
  server = mcp_server(agent)

6. Praison AI

一个基于 Python 的多智能体框架，专门用于构建和运行与 MCP 对齐的智能体和服务器。

• 解释：Praison AI 的特色在于多智能体协作。你可以创建多个各司其职的智能体（如一个研究员、一个作家），让它们通过 MCP 协议进行通信和协作，共同完成复杂任务。
• 代码实例 (概念性 Python 示例):

  from praisonai import PraisonAI, Agent
  
  # 定义研究员智能体
  researcher = Agent(
      role="Researcher",
      goal="Find the latest news about MCP protocol",
      # 此处的工具可以通过 MCP 协议从外部获取
      mcp_tool_server="http://my-tools/mcp"
  )
  
  # 定义作家智能体
  writer = Agent(
      role="Writer",
      goal="Write a blog post based on the researcher's findings"
  )
  
  # 创建一个智能体团队来执行任务
  crew = PraisonAI(agents=[researcher, writer])
  result = crew.run("Write a blog post about the latest MCP news.")

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集成与适配层

这些工具旨在将现有的 AI 框架或应用与 MCP 生态系统连接起来。

7. Langchain MCP Adapter

一个轻量级的包装器，用于将流行的 LangChain/LangGraph 与基于 MCP 的工具链接起来。

• 解释：如果你已经在使用 LangChain 构建应用，但想利用 MCP 生态中的某个特定工具集，这个适配器可以帮你轻松实现桥接，而无需重写整个应用。
• 代码实例 (概念性 Python 示例):

  from langchain_openai import ChatOpenAI
  from langchain.agents import create_tool_calling_agent, AgentExecutor
  from langchain_mcp_adapter import McpToolSource
  
  # 创建一个指向 MCP 服务器的工具源
  mcp_tools = McpToolSource(url="https://api.my-tools.com/mcp/v1").fetch_tools()
  
  llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
  prompt = ... # Your agent prompt
  
  # 将从 MCP 服务器获取的工具直接用于 LangChain Agent
  agent = create_tool_calling_agent(llm, mcp_tools, prompt)
  agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=mcp_tools)
  
  agent_executor.invoke({"input": "What's the weather in London?"})

8. Google ADK (Agent Development Kit)

Google 的开源智能体开发套件，原生支持 MCP 服务器。

• 解释：ADK 提供了一套全面的解决方案，帮助开发者在 Google Cloud 生态中构建、部署和管理智能体。其对 MCP 的原生支持意味着你可以轻松地将外部 MCP 工具集成到基于 Google 技术的智能体中。

9. Composio

一个用于将 OpenAI 智能体与 Composio 管理的、MCP 兼容的服务器和工作流相集成的 SDK。

• 解释：Composio 提供了一个托管的工具平台。你可以通过它的界面连接和管理数百种 SaaS 应用（如 Slack、Jira、HubSpot），Composio 会自动将它们打包成一个 MCP 兼容的服务器，供你的智能体调用。
• 代码实例 (概念性 Python 示例):

  from openai import OpenAI
  from composio import Composio
  
  client = OpenAI()
  composio = Composio(api_key="COMPOSIO_API_KEY")
  
  # Composio 会提供一个唯一的 MCP URL，包含了你所连接的所有工具
  mcp_tool_server_url = composio.get_mcp_server_url()
  
  response = client.chat.completions.create(
      model="gpt-4o",
      messages=[{"role": "user", "content": "在 Slack 的 #general 频道里发一条消息：'Hello from my AI agent!'"}],
      tool_source={"type": "mcp", "url": mcp_tool_server_url}
  )

10. Semantic Kernel

微软的编排 SDK，用于在无服务器环境中集成工具和 AI 智能体。

• 解释：Semantic Kernel (SK) 专注于将 LLM 与现有代码和业务逻辑（通过“插件”的形式）进行粘合。它对 MCP 的支持意味着 SK 创建的“插件”可以被暴露为 MCP 工具，或者 SK 智能体可以调用外部的 MCP 工具，特别适合企业级的 .NET 和 Python 环境。

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前端与无服务器集成

这些 SDK 专注于将前端应用或无服务器函数与 MCP 后端连接起来。

11. CopilotKit MCP Support

使前端应用能够直接与任何兼容的 MCP 服务器进行通信，并提供内置的集成支持。

• 解释：这是一个前端优先的解决方案。如果你想在你的 React 或 Vue 应用中构建一个聊天界面，让用户可以直接与后端的 MCP 智能体交互，CopilotKit 提供了相应的 UI 组件和 hooks，极大地简化了前端开发。
• 代码实例 (概念性 React/JSX 示例):

  import { useCopilotAction } from "@copilotkit/react-core";
  import { CopilotTask } from "@copilotkit/react-ui";
  
  // 前端直接定义一个可以被后端 AI 调用的 Action
  useCopilotAction({
    name: "sayHello",
    description: "Says hello to the user.",
    handler: async ({ name }) => {
      alert(`Hello, ${name}!`);
    },
  });
  
  // CopilotKit 会将前端的 Action 与后端的 MCP Agent 连接起来
  function App() {
    // 任务会由后端 MCP Agent 规划，并可能调用前端 Action
    const task = new CopilotTask({
      initialMessages: ...
      // 指向你的 MCP 兼容后端
      mcp_endpoint: "/api/mcp-agent"
    });
    return <YourChatUI task={task} />;
  }

12. Vercel AI SDK

一个客户端 SDK，支持 MCP，用于将部署在 Vercel 平台上的应用与工具和 AI 智能体连接起来。

• 解释：专为 Vercel 生态系统优化。它提供了简单易用的 React hooks 和 Svelte/Vue 的辅助函数，让你能在无服务器函数（Serverless Functions）或边缘函数（Edge Functions）中轻松地与 MCP 智能体进行流式交互。
• 代码实例 (概念性 React/Next.js 示例):

  import { useChat } from 'ai/react';
  
  export default function Chat() {
    // useChat hook 可以配置为与一个实现了 MCP 协议的后端 API 路由通信
    const { messages, input, handleInputChange, handleSubmit } = useChat({
      api: '/api/chat-mcp', // 这个 API 路由背后是一个 MCP 智能体
    });
  
    return (
      <div>
        {/* 渲染聊天界面 */}
      </div>
    );
  }

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结论

MCP 协议及其丰富的生态系统正在为构建下一代 AI 智能体铺平道路。通过提供一个统一的通信标准，它打破了不同平台和框架之间的壁垒，让开发者能够像拼接乐高积木一样，自由组合来自不同来源的工具和模型。

无论你是想从零开始构建一个强大的工具服务器，将现有 LangChain 应用接入更广泛的生态，还是在前端应用中集成智能体能力，这个生态系统中总有一款工具适合你。现在，就选择一个你感兴趣的框架，开始构建你的第一个 MCP 智能体吧！ 🚀