隨著基于智能體（Agent）的系統(tǒng)日益復(fù)雜，開發(fā)者們開始借助新的框架和工具來更高效地管理任務(wù)編排、數(shù)據(jù)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(shù)都受到了關(guān)注。那么，它們之間究竟有何區(qū)別呢？

1.簡單的概念回顧

模型上下文協(xié)議（MCP，Model Context Protocol）是由 Anthropic 提出的一種標(biāo)準(zhǔn)化通信協(xié)議，旨在為 AI 工具、智能體（Agent）和模型之間的信息交換提供統(tǒng)一、結(jié)構(gòu)化的接口。它有助于實現(xiàn)不同組件間的互操作性，并支持跨平臺的任務(wù)調(diào)度與狀態(tài)同步。

Semantic Kernel（語義內(nèi)核，簡稱 SK）則是由微軟開發(fā)并開源的一套軟件開發(fā)工具包（SDK），專注于幫助開發(fā)者構(gòu)建具備高級功能的 AI 智能體（Agent）系統(tǒng)。它集成了插件機(jī)制、內(nèi)存管理、規(guī)劃器（planner）和函數(shù)調(diào)用等功能，允許開發(fā)者靈活組合邏輯并驅(qū)動智能體（Agent）完成復(fù)雜任務(wù)。

 兩者都致力于提升智能體（Agent）系統(tǒng)的開發(fā)效率和能力，但在設(shè)計目標(biāo)、使用場景和實現(xiàn)方式上各有側(cè)重。接下來的內(nèi)容將進(jìn)一步分析它們的核心差異及適用場景。

2.架構(gòu)對比

模型上下文協(xié)議（MCP）是一種用于協(xié)調(diào) AI 模型、智能體（Agent）和工具之間交互的結(jié)構(gòu)化通信機(jī)制。在 MCP 架構(gòu)中，MCP 客戶端通過服務(wù)器發(fā)送事件（SSE, Server-Sent Events）的方式連接到一個或多個 MCP 服務(wù)器。這種設(shè)計支持實時、流式的通信，使客戶端能夠持續(xù)接收來自服務(wù)器的更新和響應(yīng)。

每個 MCP 服務(wù)器可以訪問本地或遠(yuǎn)程的數(shù)據(jù)源，并作為中間層為客戶端提供模型推理、工具調(diào)用以及上下文管理等能力。MCP 的一大優(yōu)勢在于它抽象了執(zhí)行環(huán)境，隔離了工具的調(diào)用，使得模型可以在不同的運(yùn)行時環(huán)境中運(yùn)行，例如容器、無服務(wù)器架構(gòu)（Serverless）或本地進(jìn)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(gòu)中，前端組件（如 Web 應(yīng)用、各種對話式機(jī)器人或其他用戶界面）直接與基于SK 的智能體進(jìn)行交互。整個流程圍繞一個嵌入式的運(yùn)行時展開，其中插件被直接集成到 SK 的執(zhí)行環(huán)境中。

SK Agent 利用大型語言模型（LLM）進(jìn)行推理判斷，通常使用如 Azure OpenAI 這樣的云端服務(wù)。在此基礎(chǔ)上，智能體（Agent）可動態(tài)調(diào)用各種插件來完成具體任務(wù)，這些插件通常包括：

• 文件系統(tǒng)操作讀寫本地或網(wǎng)絡(luò)文件；
• API 調(diào)用對接外部服務(wù)接口；
• 云功能觸發(fā)云端函數(shù)或服務(wù)，實現(xiàn)擴(kuò)展能力。

這種設(shè)計使得開發(fā)者可以將自然語言邏輯與實際業(yè)務(wù)功能無縫結(jié)合，構(gòu)建出具備高級推理與執(zhí)行能力的智能體（Agent）。

MCP 更側(cè)重于標(biāo)準(zhǔn)化模型與工具之間的通信與編排，適合需要多模型協(xié)作、分布式執(zhí)行的場景；而 Semantic Kernel 更聚焦于快速構(gòu)建嵌入式智能體（Agent）系統(tǒng)，強(qiáng)調(diào)本地集成與插件驅(qū)動的功能擴(kuò)展。兩者各有優(yōu)勢，適用于不同層級和規(guī)模的人工智能應(yīng)用開發(fā)需求。

3. 應(yīng)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(biāo)。以下是關(guān)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(huán)境或工具的標(biāo)準(zhǔn)化：當(dāng)您的項目需要跨越多個不同的環(huán)境或工具，并且您希望有一個統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)議層來協(xié)調(diào)這些組件時，MCP 是理想的選擇。它允許您在不同的系統(tǒng)之間建立一致的通信標(biāo)準(zhǔn)。
• 推理與執(zhí)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(zhí)行邏輯完全分開，以便于維護(hù)或擴(kuò)展，那么 MCP 提供了必要的抽象層次來實現(xiàn)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(tǒng)的復(fù)雜場景，MCP 可以幫助您有效地管理和協(xié)調(diào)各個組件之間的交互，確保整個系統(tǒng)的協(xié)同工作。

使用 Semantic Kernel應(yīng)用框架的情況包括：

• 集成式 LLM 智能體（Agent）開發(fā)：如果您計劃構(gòu)建一個集成了多種工具、記憶功能以及規(guī)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(fā)這樣的系統(tǒng)變得簡單而直接。
• Azure 部署及服務(wù)利用：當(dāng)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(wù)，或者您需要使用本地插件來增強(qiáng)功能時，Semantic Kernel 的設(shè)計與 Azure 生態(tài)系統(tǒng)高度兼容，能夠最大化地發(fā)揮這些資源的優(yōu)勢。
• 偏好簡易開發(fā)體驗：對于那些尋求通過簡潔的 Python 或 C# SDK 進(jìn)行以智能體（Agent）為中心的應(yīng)用開發(fā)的開發(fā)者來說，Semantic Kernel 提供了一個直觀且易于上手的開發(fā)框架，支持快速原型設(shè)計和迭代。

根據(jù)上述描述，您可以根據(jù)項目的具體需求選擇最適合的技術(shù)棧，從而高效地達(dá)成項目目標(biāo)。無論是追求跨平臺的一致性還是專注于特定云服務(wù)的深度整合，正確的工具選擇都是成功的關(guān)鍵。

4.集成策略

為了彌合MCP與Semantic Kernel之間的差異，實現(xiàn)兩者的有效整合，我們可以設(shè)計一個綜合性的策略。

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一種簡單的方式是構(gòu)建一個MCP消息適配器層，該適配器負(fù)責(zé)接收來自MCP的消息，并將其轉(zhuǎn)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(xié)議間的數(shù)據(jù)能夠無縫傳輸和解析。

我們可以通過創(chuàng)建一個Semantic Kernel插件網(wǎng)關(guān)來進(jìn)一步增強(qiáng)這種整合。這個網(wǎng)關(guān)的作用是將Semantic Kernel插件包裝成服務(wù)形式，比如基于HTTP或WebSocket的服務(wù)，使其可以像MCP服務(wù)器那樣工作。這樣一來，不僅增強(qiáng)了系統(tǒng)的互操作性，也為更復(fù)雜的交互場景提供了基礎(chǔ)。

此外，在SK中添加對服務(wù)器發(fā)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(nèi)部模擬出與MCP相似的基于SSE的響應(yīng)流機(jī)制，從而實現(xiàn)更加實時和動態(tài)的數(shù)據(jù)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(hù)一個函數(shù)注冊表是必要的。這個注冊表充當(dāng)了一個映射工具，它將MCP工具定義與Semantic Kernel插件簽名相對應(yīng)，確保每次調(diào)用都能準(zhǔn)確無誤地找到正確的執(zhí)行路徑。這種方法不僅簡化了開發(fā)過程，還提高了系統(tǒng)的靈活性和可擴(kuò)展性。

通過這些步驟，我們可以有效地整合MCP和Semantic Kernel，創(chuàng)造出一個既強(qiáng)大又靈活的應(yīng)用環(huán)境。