【Udemy中英字幕】MCP & A2A – Model Context Protocol & Agent to Agent Protocol

MCP 和 A2A – 模型上下文协议和代理到代理协议

构建 5 个 MCP 客户端、3 个服务器、UI | 通过 A2A 连接 3 个代理 | 免费 Gemini 密钥 | Python、Gemini、LangGraph、SSE、MacOS

讲师：Kartik Marwah

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您将学到什么

• 新功能——了解代理到代理 (A2A) 协议生命周期和组件，以及它与 MCP 的比较
• 您将从头开始构建 5 个 MCP 客户端和 3 个 MCP 服务器。包含完整工作代码！
• 使用 Python 在 Streamlit 中为 MCP 客户端构建 UI
• 了解如何使用服务器发送事件 (SSE) 将 MCP 服务器部署到 Google Cloud
• 我们将使用免费的 Gemini API 密钥，因此您在学习时无需为 AI 模型付费！
• 我们将在 MacOS 上使用 Python、Gemini、LangGraph、SSE、Streamlit

探索相关主题

要求

• 包含代码演示，无需深入经验
• 必须具备基本的 Python 基础
• 对 Google Gemini/Claude 等法学硕士有基本了解
• 课程使用 MacOS 录制。Windows 用户可自行选择是否继续学习

描述

新增 – 添加了 A2A 或 Agent2Agent 协议组件、生命周期和代码实现。通过 A2A 连接 3 个 Agent

简而言之– 在本课程中，您将学习 MCP 和 A2A（模型上下文协议和 Agent2Agent 协议）。我们将从头开始构建 5 个 MCP 客户端和 3 个 MCP 服务器。您将使用 Streamlit 中的 Python 为 MCP 客户端构建 UI。您将学习如何使用服务器发送事件将 MCP 服务器部署到 Google Cloud。最重要的是，我们将使用 Google 提供的免费 G​​emini API 密钥，因此您在学习期间无需为 AI 模型付费！然后，我们将构建 A2A 代理、客户端和服务器，并使用 Google 的 ADK（代理开发套件）

课程主要目标

1. 构建 A2A服务器、客户端和代理（使用 Google 的 ADK 或代理开发套件）- Beta 版

2. 通过 A2A 连接 3 个代理并实现完整代码

3. 构建 5 个 MCP 客户端：

   1. #1. 基础 Python + Gemini

   2. #2. 基于 LangGraph

   3. #3. LangGraph（使用 config.json）

   4. #4. 服务器发送事件（SSE）

   5. #5. Streamlit MCP 客户端

4. 搭建3个MCP服务器：

   1. #1 基于 Python STDIO

   2. #2 Python STDIO（使用 Docker）

   3. #3 服务器发送事件（SSE）服务器

5. 将您的服务器连接到 Claude Desktop

6. 在 Google Cloud Platform 上部署 MCP 服务器。没错，你没听错 🙂

7. 使用 Python 为 MCP 客户端构建 Streamlit UI

8. 使用免费的 Gemini API 密钥避免 AI 成本：使用 Gemini API、工具和函数调用

详细课程描述

了解 MCP 基础知识

在本实践课程中，您将获得 模型上下文协议 (MCP) 及其 双向客户端-服务器架构的坚实基础。我们将首先探索 MCP 的基础知识，为您提供必要的概念理解，以便您能够自信地使用这个强大的协议。

接下来，你将用 Python实现你自己的 MCP 服务器，并托管在一台 MacBook 上。该服务器将连接到 Claude Desktop，展示如何与外部工具交互。作为本快速入门的一部分，你将构建并测试一个使用 Claude Desktop 通过 MCP 执行终端命令的工具。

在此基础上，我们将指导您使用 Python 开发自己的 MCP 客户端，并将其与 Google 的 Gemini API集成。使用 Google 提供的免费 G​​emini API 密钥，您可以将客户端连接到 MCP 服务器，并像 Claude Desktop 一样执行工具调用。

完成本课程后，您将：

• 了解MCP的基本架构和流程

• 学习使用 Python 构建和运行 MCP 服务器

• 将您的自定义 MCP 服务器连接到 Claude Desktop

• 获取并配置免费的 Google Gemini API 密钥

• 开发您自己的基于 Python 的 MCP 客户端，由 Google Gemini 提供支持

• 测试客户端和服务器之间的交互以运行真实命令

本课程不涵盖的内容：

• 超越工具调用的高级 MCP 原语（目前，我们只关注工具调用）

• Windows 专用设置：虽然许多步骤适用于所有平台，但本课程以 MacBook 为演示设备。Windows 用户可自行决定是否继续操作。

重要提示：

• 本课程使用第三方公司和开源项目提供的工具、API、密钥和服务。我们不对这些服务提供任何担保或保证。学习者有责任理解并同意每个提供商的条款和政策。

• 虽然网络上存在许多零散的资源，但本课程  基于实际实现，将所有内容以精简、经过测试且学习者友好的格式整合在一起。

• 免责声明

  本课程提供的信息仅供教育目的。

  请注意，在创建 Google 帐户、Google Cloud Platform (GCP) 项目、使用 Gemini API Key 或使用任何其他第三方帐户或服务时，您有责任查看和理解适用的条款和条件、隐私政策、定价、使用限制以及与该服务相关的任何其他相关政策或费用。

  讲师、课程提供商及其任何关联方均不对本课程中提及的任何第三方服务的准确性、完整性或当前适用性提供任何保证、担保或陈述，包括但不限于 Google Cloud 的 300 美元抵用金优惠和免费的 Gemini API 密钥。政策和产品/服务可能随时变更，恕不另行通知，本课程中的信息也可能已过时。

  如果您继续创建并使用任何此类帐户或服务，即表示您同意自行决定并承担相关风险。对于因您使用或试图使用此类服务​​而产生的任何损失、费用、损害、责任或后果，讲师及相关方概不负责。

  在与任何第三方平台或服务合作之前，请务必进行独立判断和尽职调查。无论您是否参加本课程，Google 提供的积分和密钥均可从 Google 获取。我们利用它们帮助学生设置和学习 MCP 和 AI，而无需承担云/AI 费用。

无论您是开发人员、修补匠还是人工智能爱好者，本课程都将帮助您使用尖端人工智能和现代协议设计构建实用系统。

本课程适合哪些人：

• 如果您想编写 MCP 客户端、服务器和用户界面，请参加本课程
• AI代理开发者、软件工程师、LangChain开发者
• 寻求 MCP 快速入门的企业家