主要观点：

• 系列文章第一部分阐述了“InstaVibe Ally”的高层架构，提出构建专家 AI 代理团队而非单一整体大脑的观点，并勾勒出由协调器委派任务给社交分析器、规划器和平台交互代理的系统。
• 现在聚焦于实际让代理使用应用程序 API 的关键挑战，介绍了通过 Model Context Protocol (MCP) 解决此问题的方法。
• MCP 是 AI 代理与外部工具之间的结构化、标准化桥梁，可将应用程序的现有功能直接接入代理，避免维护噩梦和技术债务。

关键信息：

• 许多开发者最初的做法是直接将 API 文档等塞进代理提示中，这种方式不可持续，每次 API 变化都需更新所有提示。
• 引入 MCP Tool Server 作为代理的 API 代理，是集成中心、翻译层和安全网关，实现代理与应用的解耦。
• 步骤包括：在 MCP 服务器上编写简单的 Python 函数（如创建帖子的函数）来封装 API 调用逻辑；构建 MCP 服务器，实现 MCP 标准的两个端点（list_tools 和 call_tool）；使用 Google 的 Agent Development Kit (ADK) 连接代理与 MCP 服务器。
• 后续将介绍 Agent-to-Agent (A2A) 协议，将整个项目做成 InstaVibe Multi-Agent Google Codelab，让读者实践构建系统。

重要细节：

• Python 代码示例展示了创建帖子的函数封装了 API 调用的细节，代理无需看到 URL 和 HTTP 头，只需知道工具名称和参数。
• MCP 服务器是轻量级 Web 应用，使用 FastAPI 实现，通过 Docker 容器部署到 Cloud Run，有唯一可访问的 URL。
• ADK 连接 MCP 服务器只需指向部署的服务器，自动处理 MCP 握手和创建工具对象，使代理工具集可动态更新。
• InstaVibe Multi-Agent Google Codelab 可让读者逐步构建系统，包括使用 ADK 构建代理、用 MCP 暴露 API 为工具、用 A2A 协议连接代理以及在 Cloud Run 和 Vertex AI Agent Engine 上部署整个团队。