主要观点：

• MCP 是专为管理 AI 代理与后端基础设施之间复杂、有状态交互而设计的标准化通信框架，可解决代理应用构建中的复杂性问题。
• 对于代理系统，上下文是代理完整操作状态的结构化表示，MCP 可定义和管理复杂状态模型。
• 代理通过 Think-Act-Observe 循环运行，MCP 在各阶段发挥重要作用，网关作为持久化事务状态机，代理客户端为短暂认知驱动。
• 以 Python 实现 MCP，通过定义 Pydantic 模型和 FastAPI 服务器作为网关，以及简单的客户端逻辑，展示了 MCP 的具体应用。
• 生产代理需考虑状态持久化、安全沙箱、异步工具执行和可观察性等高级问题。

关键信息：

• MCP 定义了包括目标、计划等在内的复杂状态模型。
• Think 阶段代理客户端向 LLM 发送当前状态对象以生成计划，Act 阶段若为工具调用则发送请求给网关，Observe 阶段客户端获取更新状态。
• Python 实现中通过 Pydantic 定义状态模型，FastAPI 实现网关，客户端运行认知循环并与网关通信。
• 生产代理需注意状态存储方式、安全沙箱、异步执行和可观察性等方面。

重要细节：

• 定义的 AgentState 模型包含多种状态组件，如 session_id、objective 等。
• MCPRequest 和 MCPResponse 定义了不同操作的请求和响应格式。
• FastAPI 网关中通过不同路由处理创建会话、获取状态、执行 MCP 动作等操作。
• 客户端逻辑中包含初始化会话、执行动作等步骤，通过发送 MCP 请求和处理响应来驱动代理运行。
• 高级考虑方面详细说明了状态持久化的替代方案、安全沙箱的重要性、异步工具执行的实现以及可观察性的优势。