MCP vs 手动 vs A2A Nginx 安装

简介

本项目模拟了三种不同的服务器（例如，Nginx）设置方法：

1. 传统的手动安装（模拟，并非实际系统设置）。
2. 使用 Anthropic 的 MCP (模型上下文协议) 进行的自动化安装，该协议实际上已连接并在本项目中工作（连接步骤将在本文档后面解释）。
3. 使用 Google 的 A2A (Agent2Agent 协议) 进行的模拟协作代理设置。

目标是演示近期的 DevOps 工程师如何利用 MCP，尤其是 A2A，来简化他们的工作流程，减少时间和精力，提高效率，并自动化跨工具和环境的复杂基础设施任务。

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什么是 MCP？

Anthropic 的模型上下文协议 (MCP) 是一种开放协议，它标准化了 AI 应用程序连接到工具和数据源的方式。它使大型语言模型能够理解可用的工具，安全地访问它们，并决定如何使用它们，而无需为每种情况进行硬编码。 MCP 将复杂的操作简化为高级意图。

什么是 A2A？

A2A (Agent2Agent 协议) 是 Google 几天前推出的一个新的开放协议。它使 AI 代理能够发现彼此，跨不同系统进行通信和协作——即使这些代理是由不同的供应商构建的。 A2A 使开发人员能够构建可以协调任务的代理生态系统，从而创建智能、动态的工作流程。

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MCP 的真实示例：

可以把它想象成一个连接所有设备的厨房工具。您无需每次做饭时都拿出不同的设备并连接它们，而是拥有一个连接所有设备并简化您工作的系统。 MCP 代理的工作方式类似——它连接数据源，使设置服务器等任务更快更容易，而无需手动集成每个数据源。

A2A 的真实示例：

个人示例：通过代理自动化日常事务

想象一下，您有几个个人 AI 代理：

• 电子邮件代理
• 购物代理
• 日历代理

没有 A2A：

每个代理单独工作。您必须手动发送电子邮件、预订约会和购物。

有 A2A：

您说：“我需要在明天之前购买新的耳机，而且我只有在下午 5-6 点之间有空。”

• 电子邮件代理检查您的收件箱。
• 日历代理验证您的可用性。
• 购物代理找到匹配的交易。
• 他们相互协调并完成任务。您会收到包含送货信息和日历条目的更新。

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先决条件

在开始之前，请确保您拥有以下内容：

1. 已安装 Python 3.x
2. 已安装 Docker（用于运行 MCP 代理）
3. 已安装 Visual Studio Code (VSCode)
4. 在 VSCode 中安装了 Copilot 插件（用于与 MCP 代理交互）

分步说明

步骤 2：使用 MCP 代理自动化安装

1. 在 VSCode 中安装 Copilot 插件。
2. 在 VSCode 中打开 JSON 文件。单击“开始”以打开 Copilot 聊天窗口。
3. 在 Copilot 窗口中将模式设置为“代理”。

注意： 要使用 MCP 配置，您需要一个 GitHub 个人访问令牌。转到您的 GitHub 帐户 → 设置 → 开发者设置 → 个人访问令牌，并生成一个具有适当权限的令牌。生成后，将令牌粘贴到 Copilot 输入字段中提示的 github_token 位置。

使用以下 JSON 代码

{
  "mcp": {
    "inputs": [
      {
        "type": "promptString",
        "id": "github_token",
        "description": "GitHub Personal Access Token",
        "password": true
      }
    ],
    "servers": {
      "github": {
        "command": "docker",
        "args": [
          "run",
          "-i",
          "--rm",
          "-e",
          "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN",
          "ghcr.io/github/github-mcp-server"
        ],
        "env": {
          "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "${input:github_token}"
        }
      }
    }
  }
}

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A2A 协议概述

A2A 是 Google 的开放协议，它使代理能够通信、交换信息并协作完成复杂的任务——即使跨越不同的供应商。

✅ 优点

• 代理相互协作
• 启用复杂的多代理工作流程
• 可以同时使用不同的工具
• 实时扩展、监控和定制

⚠️ 缺点

• 需要高级的初始设置
• 仍然是一个非常新的（不断发展的）接口

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🧪 真实世界的 DevOps A2A 示例：部署和云维护

想象一下，您是一名 DevOps 工程师，负责管理跨 AWS、GCP 和内部系统的应用程序。

• 一个代理管理 Terraform 基础设施。
• 另一个使用 Jenkins 触发 CI/CD。
• 第三个使用 Prometheus 监控性能。
• 第四个通过 Slack 发送更新。

没有 A2A：

您手动集成每个步骤，处理不匹配问题，并手动处理每个连接。

有 A2A：

• Jenkins 代理运行构建。
• 向 Terraform 代理发送“任务”以进行部署。
• 如果发生错误，监控代理会向 Slack 代理发出警报。

现在，所有代理都可以通信和同步——即使是使用不同的工具构建的。

🎯 优势：

对您而言： 智能自动化您的数字任务。 对于 DevOps 而言： 模块化的基于代理的系统，无需额外的集成即可相互通信。 更高的效率，更少的浪费时间，可扩展且透明的基础设施。

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📁 项目结构

MCP-MANUAL-A2A-nginx-install/
├── install_nginx.sh
├── mcp_config.json
├── mcp_nginx_install.py
├── nginx_install.py
├── a2a_simulation.py
├── requirements.txt
└── README.md