隨著基于智能體（Agent）的系統日益復雜，開發者們開始借助新的框架和工具來更高效地管理任務編排、數據訪問以及實時交互。在這一背景下，MCP 和 Semantic Kernel作為兩種重要的技術都受到了關注。那么，它們之間究竟有何區別呢？
1.簡單的概念回顧
模型上下文協議（MCP，Model Context Protocol）是由 Anthropic 提出的一種標準化通信協議，旨在為 AI 工具、智能體（Agent）和模型之間的信息交換提供統一、結構化的接口。它有助于實現不同組件間的互操作性，并支持跨平臺的任務調度與狀態同步。
Semantic Kernel（語義內核，簡稱 SK）則是由微軟開發并開源的一套軟件開發工具包（SDK），專注于幫助開發者構建具備高級功能的 AI 智能體（Agent）系統。它集成了插件機制、內存管理、規劃器（planner）和函數調用等功能，允許開發者靈活組合邏輯并驅動智能體（Agent）完成復雜任務。
兩者都致力于提升智能體（Agent）系統的開發效率和能力，但在設計目標、使用場景和實現方式上各有側重。接下來的內容將進一步分析它們的核心差異及適用場景。
2.架構對比
模型上下文協議（MCP）是一種用于協調 AI 模型、智能體（Agent）和工具之間交互的結構化通信機制。在 MCP 架構中，MCP 客戶端通過服務器發送事件（SSE, Server-Sent Events）的方式連接到一個或多個 MCP 服務器。這種設計支持實時、流式的通信，使客戶端能夠持續接收來自服務器的更新和響應。
每個 MCP 服務器可以訪問本地或遠程的數據源，并作為中間層為客戶端提供模型推理、工具調用以及上下文管理等能力。MCP 的一大優勢在于它抽象了執行環境，隔離了工具的調用，使得模型可以在不同的運行時環境中運行，例如容器、無服務器架構（Serverless）或本地進程，從而提升了部署靈活性與跨平臺兼容性。
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在 Semantic Kernel（SK） 的典型架構中，前端組件（如 Web 應用、各種對話式機器人或其他用戶界面）直接與基于SK 的智能體進行交互。整個流程圍繞一個嵌入式的運行時展開，其中插件被直接集成到 SK 的執行環境中。
SK Agent 利用大型語言模型（LLM）進行推理判斷，通常使用如 Azure OpenAI 這樣的云端服務。在此基礎上，智能體（Agent）可動態調用各種插件來完成具體任務，這些插件通常包括：
- 文件系統操作讀寫本地或網絡文件；
- API 調用對接外部服務接口；
- 云功能觸發云端函數或服務，實現擴展能力。
這種設計使得開發者可以將自然語言邏輯與實際業務功能無縫結合，構建出具備高級推理與執行能力的智能體（Agent）。
MCP 更側重于標準化模型與工具之間的通信與編排，適合需要多模型協作、分布式執行的場景；而 Semantic Kernel 更聚焦于快速構建嵌入式智能體（Agent）系統，強調本地集成與插件驅動的功能擴展。兩者各有優勢，適用于不同層級和規模的人工智能應用開發需求。
3. 應用場景
選擇適合您項目的工具或框架取決于具體的需求和目標。以下是關于何時選擇 MCP 或 Semantic Kernel的一些體會：
一般地，在下列情況下使用 MCP：
- 跨環境或工具的標準化：當您的項目需要跨越多個不同的環境或工具，并且您希望有一個統一、標準化的協議層來協調這些組件時，MCP 是理想的選擇。它允許您在不同的系統之間建立一致的通信標準。
- 推理與執行分離：如果您希望將大型語言模型（LLM）的推理過程與具體的工具執行邏輯完全分開，以便于維護或擴展，那么 MCP 提供了必要的抽象層次來實現這種分離。
- 跨 LLM 或多智能體（Agent）編排：對于涉及多個大型語言模型或多智能體（Agent）系統的復雜場景，MCP 可以幫助您有效地管理和協調各個組件之間的交互，確保整個系統的協同工作。
使用 Semantic Kernel應用框架的情況包括：
- 集成式 LLM 智能體（Agent）開發：如果您計劃構建一個集成了多種工具、記憶功能以及規劃能力的智能體（Agent），Semantic Kernel 提供了一套完整的解決方案，使得開發這樣的系統變得簡單而直接。
- Azure 部署及服務利用：當您的項目基于 Azure 平臺，并打算充分利用 Azure 提供的人工智能服務，或者您需要使用本地插件來增強功能時，Semantic Kernel 的設計與 Azure 生態系統高度兼容，能夠最大化地發揮這些資源的優勢。
- 偏好簡易開發體驗：對于那些尋求通過簡潔的 Python 或 C# SDK 進行以智能體（Agent）為中心的應用開發的開發者來說，Semantic Kernel 提供了一個直觀且易于上手的開發框架，支持快速原型設計和迭代。
根據上述描述，您可以根據項目的具體需求選擇最適合的技術棧，從而高效地達成項目目標。無論是追求跨平臺的一致性還是專注于特定云服務的深度整合，正確的工具選擇都是成功的關鍵。
4.集成策略
為了彌合MCP與Semantic Kernel之間的差異，實現兩者的有效整合，我們可以設計一個綜合性的策略。
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一種簡單的方式是構建一個MCP消息適配器層，該適配器負責接收來自MCP的消息，并將其轉換為能夠被Semantic Kernel理解并處理的FunctionCallRequest格式。這一步驟確保了不同協議間的數據能夠無縫傳輸和解析。
我們可以通過創建一個Semantic Kernel插件網關來進一步增強這種整合。這個網關的作用是將Semantic Kernel插件包裝成服務形式，比如基于HTTP或WebSocket的服務，使其可以像MCP服務器那樣工作。這樣一來，不僅增強了系統的互操作性，也為更復雜的交互場景提供了基礎。
此外，在SK中添加對服務器發送事件（SSE）或WebSocket流的支持也是很重要的一種集成方法。通過這種方式，可以在Semantic Kernel內部模擬出與MCP相似的基于SSE的響應流機制，從而實現更加實時和動態的數據交換模式。這對于提升用戶體驗、支持即時反饋具有重要意義。
最后，為了確保所有組件能夠正確識別和使用彼此的功能，維護一個函數注冊表是必要的。這個注冊表充當了一個映射工具，它將MCP工具定義與Semantic Kernel插件簽名相對應，確保每次調用都能準確無誤地找到正確的執行路徑。這種方法不僅簡化了開發過程，還提高了系統的靈活性和可擴展性。
通過這些步驟，我們可以有效地整合MCP和Semantic Kernel，創造出一個既強大又靈活的應用環境。
