MCP代理架构研究
一组使用模型上下文协议（MCP）的AI代理架构，从基本模式发展到高级模式。所有示例都在 教育/教育技术 域。
什么是MCP？
模型上下文协议（MCP）是一种开放协议，规范了人工智能应用程序如何连接到外部数据源和工具。它为基于LLM的代理提供了一种统一的方式与服务器交互，这些服务器公开：
- 工具 -代理可以调用的函数
- 资源 -代理可以读取的数据
- 提示 -可重复使用的提示模板
建筑进展
| # | 架构 | 复杂性 | 教育技术用例 |
|---|---|---|---|
| 1 | 单代理+单MCP服务器 | 基础 | 简单问答辅导 |
| 2 | 单个代理+多个MCP服务器 | 中级 | 多元资源导师 |
| 3 | 多代理+共享MCP服务器 | 中级+ | 协作学习系统 |
| 4 | 编排器模式 | 高级 | 自适应学习平台 |
| 5 | 事件驱动代理 | 高级 | 实时课堂助理 |
| 6 | 人在循环工作流程 | 高级+ | 教师监督的人工智能辅导 |
文件夹结构
每个架构都包含：
README.md-概述以及何时使用此模式architecture.md-图表+组件分解communication.md-组件如何交互edtech-scenario.md-具体教育领域示例
学习路径
初学者：从架构1-2开始，了解基本的MCP连接。
中级：进展到3-4，学习多智能体协调模式。
高级：探索5-6个生产级模式，包括事件处理和人工监督。