主要观点：人工智能（AI）的快速发展重塑云服务架构，需新框架支持 AI 代理的复杂性和自主性，MCP 和 A2A 协议增强 AI 代理与云服务的交互。
关键信息：

• MCP 引入模块化客户端-服务器架构，让 AI 模型无需自定义集成即可连接各种服务。
• A2A 协议促进 AI 代理间直接通信，利于跨平台协作。
• REST 是云服务中常用协议，用于解决多系统通信挑战，简化微服务架构集成。
• MCP 用于 AI 系统与外部工具服务交互，简化集成任务。
• A2A 协议解决分布式 AI 环境中代理间互操作性和可扩展性问题。
• 对比了 REST、MCP 和 A2A 协议在统一接口、请求响应、可扩展性和模块化等方面的特点。
• 列举了 Azure、Slack、Docker 等云服务中 MCP 协议的应用实例。
• 阐述了 MCP 和 A2A 协议集成对云服务未来的影响，如推动自主多代理系统、安全数据治理和发现服务的发展。
  重要细节：
• 如 Google Flights 网站可通过 REST 协议查询航空公司网站获取实时航班状态，各服务遵循 REST 约定返回一致响应码。
• 谷歌航班网站转换为 AI 代理时，可通过 MCP 与多个服务提供商交互获取航班信息，各服务遵循 MCP 模式进行通信。
• 谷歌航班代理系统可通过 A2A 协议与其他服务提供代理系统共享信息。
• 未来，MCP 和 A2A 协议将推动云服务向更自主、智能的方向发展，需重视安全数据治理和发现服务等。