Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
Multi Agent Interop logo
AI代理未说明官方级别未说明来源级核验

Multi Agent Interop

MCP Server

该服务提供基于ADK、MCP和A2A协议的多代理系统开发与部署解决方案,适用于构建本地和云端代理交互系统。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
AI代理Python本地部署

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

intimanjunath

提供方

intimanjunath

最后核验

2026/5/17 20:20

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

详细介绍

MCP+ADK+A2A代码实验室

该存储库再现了三个谷歌代码实验室,涵盖了模型上下文协议(MCP)、代理开发工具包(ADK)、代理到代理(A2A)协议和代理引擎部署。这项工作被组织成 顶级子目录,以满足分配要求。

存储库布局(两个顶级文件夹)

adk-multi-agent-image-scoring

  • 代码实验室1: 使用ADK创建一个多代理系统,部署到代理引擎,并启用A2A。
  • 包含代理定义、环境配置说明、验证屏幕截图和简短说明。

a2a

  • 代码实验室2: 货币代理(MCP服务器→ ADK代理商→ A2A端点)。
  • 代码实验室3: A2A采购礼宾(Cloud Run上的两个卖家代理,Agent Engine上的ADK客户端)。
  • 包含的子文件夹 currency-agentpurchasing-concierge,每个都有环境说明、验证截图和简短的文章。

“视频”注释/链接出现在以下每个codelab部分和本文件末尾。\ “代码”注释:所有代码和文件都附在驱动器中并链接到此处。

______________________________________________________________________

先决条件

  • 一个支持计费并可访问Vertex AI和Cloud Run的Google Cloud项目。
  • 能够使用Cloud Shell或本地Python环境。
  • 基本熟悉:ADK(代理编写和部署)、A2A(代理互操作端点和发现)、MCP(代理工具协议)和代理引擎(托管和生命周期)。

______________________________________________________________________

全局设置--检查表

  • 确认云项目和地区(建议: us-central1).
  • 启用跨实验室使用的核心服务:Vertex AI、Cloud Run、Cloud Build和相关IAM/Artifact服务(由每个实验室提示)。
  • 准备您将在多个地方使用的环境配置值:

- 谷歌云 项目ID - 谷歌云 区域 - 可选:独特的云存储 名称(如果代码实验室使用暂存/资产) - 模型 代理使用的配置值(例如,模型名称)

  • 为部署的服务确定一致的命名方案,以保持屏幕截图和视频清晰。
  • 创建本地 screenshots 每个codelab目录内的文件夹,用于存储验证证据。

______________________________________________________________________

Codelab 1--ADK多代理→ 代理引擎→ A2A(图像评分)

目标

使用ADK构建一个小型多代理系统,在本地运行,部署到代理引擎,并验证它是否公开或参与A2A。

交付成果 adk-multi-agent-image-scoring

  • 一个简洁的README(此文件作为主文件;包括一个指向此处的简短的每个文件夹注释)。
  • 一个简单的英文环境部分,列出您设置的变量(项目、地区、存储桶(如果适用)、模型名称、阈值)。
  • 屏幕截图证明:

- 本地开发UI或ADK运行的等效证明 - 代理引擎部署页面,显示处于健康状态的代理 - A2A发现或准备就绪(例如,代理卡响应截图)

要记录的配置值

  • 项目ID,地区
  • 使用的任何存储桶名称
  • 代理使用的模型名称或参数
  • 实验室引用的任何阈值或常数

验证步骤 *(未显示任何命令)*

  • 确认本地代理体验出现并在ADK-dev UI中响应。
  • 确认代理已在代理引擎中注册和部署,并且看起来正常。
  • 确认可访问A2A发现页面或代理卡,并正确描述代理,包括名称、描述和支持的操作(如果适用)。

视频

  • 油管
  • 代码文件:

______________________________________________________________________

Codelab 2--货币代理(MCP+ADK+A2A)

目标

实现一个简单的MCP服务器,该服务器公开一个货币工具,构建一个调用MCP工具的ADK代理,并通过A2A公开该代理。通过基本的A2A交互进行验证。

内部交付成果 a2a/currency-agent

  • 引用此主文件的每个文件夹的简短README。
  • 一个简单的英文环境部分,列出您设置的值(项目、地区、基本URL或端口值,如果相关)。
  • 屏幕截图证明:

- MCP服务器功能测试(例如,成功的货币查找结果) - ADK代理生成的答案清楚地包含了MCP工具输出 - 成功的A2A交互(例如,“将100美元兑换成CAD”并返回结果)

要记录的配置值

  • 项目ID,地区
  • 用于本地测试的任何基本URL/端口
  • 任何环境都可以通过Google GenAI客户端库切换到使用Vertex AI

验证步骤 *(未显示任何命令)*

  • 显示一个单独工作的MCP工具调用。
  • 显示ADK代理调用MCP工具作为其推理链的一部分。
  • 显示A2A客户端交互击中代理并返回正确的转换示例。
  • 可选:如果部署到Cloud Run,记录公共URL并捕获代理卡页面(如果适用)。

视频

  • 油管
  • 代码文件:

______________________________________________________________________

Codelab 3--A2A采购礼宾(云运行+代理引擎)

目标

部署两个卖家代理作为A2A服务器(例如汉堡和披萨)。配置一个ADK客户端(“采购礼宾”),该客户端可通过A2A与两者通信,也可选择使用简单的web UI。验证两个卖家之间的端到端订购或菜单检索。

内部交付成果 a2a/purchasing-concierge

  • 引用此主文件的每个文件夹的简短README。
  • 环境部分列出了您设置的值(项目、地区、任何暂存桶和两个卖家代理URL)。
  • 屏幕截图证明:

- 每个卖家代理都部署到Cloud Run,其代理卡(发现)可以通过众所周知的路径访问 - 采购礼宾客户端已成功连接到两个卖家A2A端点 - 显示菜单查询和跨越两个卖家的两项订单的简短运行

要记录的配置值

  • 项目ID,地区
  • 可选的暂存桶名称(如果客户端需要临时存储)
  • 两个卖家代理URL,并确认每个代理卡都加载了正确的元数据
  • 引用这些URL的任何客户端设置

验证步骤 *(未显示任何命令)*

  • 确认两位卖家都可以联系到,并归还有效的代理卡。
  • 确认客户端已配置这两个URL。
  • 展示快乐之路:

- 向两位卖家索要菜单 - 下订单,其中包括每个卖家的一件商品 - 捕获由此产生的确认或摘要

视频

  • 油管
  • 代码文件:

______________________________________________________________________

*文档结束。*

目录标签

目录标签

AI代理Python本地部署多代理系统代理开发套件代理间通信云端部署模型上下文协议

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

未说明

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

未说明none部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

仍需确认:installCommand

来源信息

继续浏览同类 MCP