继 OpenAI 宣布支持 Anthropic 制定的 Model Context Protocol（MCP） 仅数周后，Google 也宣布加入这一生态。2025年4月，这一消息在社交媒体上引发热议，上一篇MCP：AI 代理的“上下文引擎”的文末提问有了答案， MCP 正逐步成为 AI 代理时代的事实标准。
Google 的 MCP 承诺
4月8日（周三），Google DeepMind 首席执行官 Demis Hassabis 在 X 平台发文宣布，Google 将为其 Gemini 模型及软件开发工具包（SDK）新增对 MCP 的支持。他表示：“MCP 是一个优秀的协议，正迅速成为 AI 代理时代的开放标准。我们期待与 MCP 团队及其他行业伙伴共同推进其发展。”尽管具体时间表尚未公布，这一表态已足以显示 Google 对 MCP 的重视。
与此同时，在 4月9日的 Google Cloud Next '25 开发者大会上，Google 还推出了自家的新协议Agent-to-Agent（A2A），并将其定位为 MCP 的补充。Google 强调，MCP 好比为单一 AI 代理提供工具和数据的“插件系统”，而 A2A 则是代理之间的“网络层”，通过标准化通信助力多代理协作。这两大协议的结合，展现了 Google 在推动 AI 生态开放性与协作性上的双线布局。
MCP 是什么？为何备受关注？
MCP 由 Anthropic 开发并于 2024年11月开源，旨在为 AI 模型提供一种简单、标准化的方式，以连接外部工具和数据源。通过 MCP，模型可以从企业软件、内容存储库及开发环境中获取数据，并实现与 AI 应用的双向交互。例如，开发者可通过“ MCP 服务器”暴露数据，再利用“ MCP 客户端”（如应用或工作流）按需连接这些服务器。
自开源以来，MCP 的影响力迅速扩大。Block、Apollo、Replit、Codeium 和 Sourcegraph 等公司已纷纷为其平台添加 MCP 支持。更值得一提的是，微软 Visual Studio Code 的最新更新（v1.99）也将 MCP 集成至 GitHub Copilot 生态，AWS 也在上周宣布支持 MCP 用于代理式 AI 开发。
Google 的加入有何意义？
Google 的加入无疑为 MCP 生态注入了新的活力。作为 AI 领域的代表企业，Google 的 Gemini 模型若全面支持 MCP，将极大提升开发者构建智能应用的效率。例如，基于 MCP 的聊天机器人可以直接调用企业工具中的实时数据，完成从简单查询到复杂任务的多样化需求。
此外，Google 推出的 A2A 协议进一步丰富了这一生态。A2A 聚焦于多代理协作，遵循“开放性、安全性、支持长期任务”等五大原则，旨在让不同供应商的 AI 代理通过标准化的“语言”互联互通。Google 已携手超 50 家合作伙伴（如 Atlassian、Salesforce、MongoDB 等）推广 A2A，显示出其打造跨平台、多模态 AI 协作网络的雄心。
MCP 与 A2A 的协同效应
从功能上看，MCP 和 A2A 相辅相成：
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MCP：赋予单一代理更强的工具使用和数据访问能力；
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A2A：为代理间协作提供安全、高效的通信渠道。
例如，一个基于 MCP 的代理可以从企业 CRM 系统提取客户数据，而通过 A2A，它还能与另一个负责分析的代理协作，最终生成全面的报告。这种“插件 + 网络”的组合，为开发者提供了更大的灵活性，也为企业带来了跨云环境的标准化管理方式。
行业影响
Google 的加入不仅是对 MCP 技术价值的认可，也推动了 AI 行业的开放标准进程。正如 Hassabis 所言，MCP 和 A2A 的发展需要行业共同努力。社交媒体上，已有开发者表示：“MCP 的普及将让 AI 应用开发变得更简单，而 A2A 则可能开启多代理协同的新时代。”
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