第 10 章：模型上下文协议 (MCP)

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第 10 章：模型上下文协议 (MCP)

要使 LLM 作为智能体运作，其能力必须超越多模态生成。与外部环境交互不可或缺，包括访问实时数据、使用外部软件以及执行特定操作任务。模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）通过提供标准化接口使 LLM 能与外部资源交互，是实现一致性和可预测性集成的关键机制。

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MCP 模式概述

想象一个通用适配器，允许任何 LLM 连接到任何外部系统、数据库或工具，无需为每个连接进行自定义集成。这本质上就是模型上下文协议（MCP）的功能。它作为开放标准，旨在标准化 Gemini、OpenAI 的 GPT 模型、Mixtral 和 Claude 等 LLM 与外部应用程序、数据源和工具的通信方式。可将其视为通用连接机制，简化 LLM 获取上下文、执行操作以及与各类系统交互的方式。

MCP 基于客户端-服务器架构运行。它定义了不同元素——数据（称为资源）、交互模板（本质是提示）和可操作函数（称为工具）——如何由 MCP 服务器公开。这些元素随后由 MCP 客户端使用，客户端可以是 LLM 宿主应用程序或 AI 智能体本身。这种标准化方法显著降低了将 LLM 集成到多样化操作环境中的复杂性。

然而，MCP 是一份”智能体接口”契约，其有效性很大程度上取决于它所公开的底层 API 的设计。存在这样的风险：开发者只是简单地包装现有的遗留 API 而不做任何修改，这对智能体来说可能并不是最优的。例如，如果一个票务系统的 API 只允许逐个检索完整的票务详情，那么当被要求总结高优先级票务时，智能体在处理大量数据时会变得缓慢且不准确。要真正发挥效用，底层 API 应该通过过滤和排序等确定性功能进行改进，以帮助非确定性的智能体高效工作；这凸显了智能体无法神奇地替代确定性工作流，它们通常需要更强的确定性支持才能取得成功。

此外，MCP 可以包装那些输入或输出对智能体来说仍然不是固有可理解的 API。一个 API 只有在其数据格式对智能体友好时才有用，而 MCP 本身并不保证这一点。例如，为一个返回 PDF 文件的文档存储创建 MCP 服务器，如果使用该服务的智能体无法解析 PDF 内容，那么这基本上是无用的。更好的方法是首先创建一个返回文档文本版本（如 Markdown）的 API，这样智能体才能真正读取和处理。这表明开发者必须考虑的不只是连接，还有所交换数据的性质，以确保真正的兼容性。

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MCP 与工具函数调用

模型上下文协议（MCP）和工具函数调用是使 LLM 能与外部能力（含工具）交互并执行操作的不同机制。虽然两者都服务于扩展 LLM 超越文本生成的能力，但它们在方法和抽象级别上存在差异。

工具函数调用可以被视为 LLM 对特定预定义工具或函数的直接请求。请注意，在此上下文中我们交替使用”工具”和”函数”这两个词。这种交互采用一对一的通信模型，LLM 根据其对需要外部操作用户意图的理解来格式化请求。然后应用程序代码执行此请求并将结果返回给 LLM。这个过程通常是专有的，并且在不同的 LLM 提供商之间存在差异。

相比之下，模型上下文协议（MCP）作为 LLM 发现、通信和使用外部能力的标准化接口运行。它作为一个开放协议，促进与各种工具和系统的交互，旨在建立一个任何兼容工具都可以被任何兼容 LLM 访问的生态系统。这促进了不同系统和实现之间的互操作性、可组合性和可重用性。通过采用联合模型，我们显著提升了互操作性并释放了现有资产的价值。这种策略允许我们通过简单地用符合 MCP 接口的包装器包装它们，将分散和遗留的服务引入现代生态系统。这些服务继续独立运行，但现在可以组合到新的应用程序和工作流中，它们的协作由 LLM 编排。这促进了敏捷性和可重用性，而无需对基础系统进行昂贵的重写。

以下是 MCP 与工具函数调用的基本区别：

特性	工具函数调用	模型上下文协议（MCP）
标准化	专有和供应商特定。格式和实现在不同 LLM 提供商间各异	开放标准化协议，促进不同 LLM 和工具间互操作性
范围	LLM 请求执行特定预定义函数的直接机制	更广泛框架，定义 LLM 和外部工具如何相互发现和通信
架构	LLM 与应用程序工具处理逻辑间的一对一交互	客户端-服务器架构，LLM 驱动应用程序（客户端）可连接并使用各种 MCP 服务器（工具）
发现	LLM 被明确告知特定对话上下文中哪些工具可用	支持动态发现可用工具。MCP 客户端可查询服务器以查看其提供能力
可重用性	工具集成通常与所用特定应用程序和 LLM 紧密耦合	促进开发可重用独立”MCP 服务器”，可被任何兼容应用程序访问

可以将工具函数调用想象为给 AI 一组特定的定制工具，比如特定的扳手和螺丝刀。这对于具有固定任务集的车间来说是高效的。另一方面，MCP（模型上下文协议）就像创建一个通用的标准化电源插座系统。它本身不提供工具，但允许任何制造商的任何兼容工具插入并工作，从而实现一个动态且不断扩展的车间。

简而言之，函数调用提供对少数特定函数的直接访问，而 MCP 是让 LLM 发现和使用广泛外部资源的标准化通信框架。对于简单应用程序，特定工具就足够了；对于需要适应的复杂互联 AI 系统，像 MCP 这样的通用标准是必不可少的。

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MCP 的其他考虑因素

虽然 MCP 提供了强大框架，但全面评估需考虑影响其适用性的几个关键方面。让我们详细探讨某些方面：

• 工具 vs. 资源 vs. 提示：理解这些组件的特定角色很重要。资源是静态数据（如 PDF 文件、数据库记录）。工具是执行操作的可执行函数（如发送电子邮件、查询 API）。提示是指导 LLM 如何与资源或工具交互的模板，确保交互是结构化且有效的
• 可发现性：MCP 的一个关键优势是 MCP 客户端可以动态查询服务器以了解其提供的工具和资源。这种”即时”发现机制对于需要适应新能力而无需重新部署的智能体来说非常强大
• 安全性：通过任何协议公开工具和数据都需要强大的安全措施。MCP 实现必须包含身份验证和授权，以控制哪些客户端可以访问哪些服务器以及允许执行哪些特定操作
• 实现：虽然 MCP 是一个开放标准，但其实现可能很复杂。然而，提供商正开始简化这个过程。例如，Anthropic 或 FastMCP 等模型提供商提供 SDK，抽象了大部分样板代码，使开发者更容易创建和连接 MCP 客户端和服务器
• 错误处理：全面的错误处理策略至关重要。协议必须定义如何将错误（如工具执行失败、服务器不可用、无效请求）传达回 LLM，使其能够理解失败并可能尝试替代方法
• 本地 vs. 远程服务器：MCP 服务器可以部署在与智能体相同的机器上本地运行，也可以部署在不同的服务器上远程运行。本地服务器可能因速度和敏感数据的安全性而被选择，而远程服务器架构允许组织内共享、可扩展地访问公共工具的能力
• 按需 vs. 批处理：MCP 可以支持按需交互式会话和大规模批处理。选择取决于应用程序，从需要即时工具访问的实时对话式智能体，到批量处理记录的数据分析管道
• 传输机制：协议还定义了通信的底层传输层。对于本地交互，使用基于 STDIO（标准输入/输出）的 JSON-RPC 实现高效的进程间通信。对于远程连接，利用 Web 友好协议如可流式 HTTP 和服务器发送事件（SSE）实现持久高效的客户端-服务器通信

模型上下文协议使用客户端-服务器模型来标准化信息流。理解组件交互是 MCP 高级智能体行为的关键：

1. 大型语言模型（LLM）：核心智能。处理用户请求，制定计划，并决定何时需要访问外部信息或执行操作
2. MCP 客户端：围绕 LLM 的应用程序或包装器。充当中介，将 LLM 的意图转换为符合 MCP 标准的正式请求。负责发现、连接和与 MCP 服务器通信
3. MCP 服务器：通往外部世界的网关。向任何授权的 MCP 客户端公开一组工具、资源和提示。每个服务器通常负责特定领域，例如连接公司内部数据库、电子邮件服务或公共 API
4. 可选的第三方（3P）服务：代表 MCP 服务器管理和公开的实际外部工具、应用程序或数据源。是执行请求操作的最终端点，如查询专有数据库、与 SaaS 平台交互或调用公共天气 API

交互流程如下：

1. 发现：MCP 客户端代表 LLM 查询 MCP 服务器，询问其提供的能力。服务器响应一个清单，列出可用工具（如 send_email）、资源（如 customer_database）和提示
2. 请求制定：LLM 确定需要使用其中一个发现的工具。例如决定发送电子邮件。制定请求，指定要使用的工具（send_email）和必要参数（收件人、主题、正文）
3. 客户端通信：MCP 客户端获取 LLM 制定的请求，将其作为标准化调用发送到适当的 MCP 服务器
4. 服务器执行：MCP 服务器接收请求。对客户端进行身份验证，验证请求，然后通过与底层软件交互执行指定操作（如调用电子邮件 API 的 send() 函数）
5. 响应和上下文更新：执行后，MCP 服务器将标准化响应发送回 MCP 客户端。此响应指示操作是否成功，包括任何相关输出（如已发送电子邮件的确认 ID）。然后客户端将此结果传递回 LLM，更新其上下文并使其能够继续任务的下一步

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实际应用和用例

MCP 显著扩展了 AI/LLM 能力，使其更加多功能强大。以下是九个关键用例：

• 数据库集成：MCP 允许 LLM 和智能体无缝访问数据库中的结构化数据并与之交互。例如，使用数据库 MCP 工具箱，智能体可以查询 Google BigQuery 数据集以检索实时信息、生成报告或更新记录，所有这些都由自然语言命令驱动
• 生成媒体编排：MCP 使智能体能够与高级生成媒体服务集成。通过生成媒体服务的 MCP 工具，智能体可以编排涉及 Google Imagen 图像生成、Google Veo 视频创建、Google Chirp 3 HD 逼真语音或 Google Lyria 音乐创作的工作流，允许在 AI 应用程序中进行动态内容创建
• 外部 API 交互：MCP 为 LLM 提供调用任何外部 API 并接收响应的标准化方式。这意味着智能体可以获取实时天气数据、拉取股票价格、发送电子邮件或与 CRM 系统交互，将其能力扩展到核心语言模型之外
• 基于推理的信息提取：利用 LLM 强大的推理能力，MCP 促进有效的、依赖查询的信息提取，超越传统的搜索和检索系统。智能体可以分析文本并提取精确回答用户复杂问题的特定条款、数字或陈述，而不是传统搜索工具返回整个文档
• 自定义工具开发：开发者可以构建自定义工具并通过 MCP 服务器公开（如使用 FastMCP）。这允许以标准化、易于使用的格式向 LLM 和其他智能体暴露专门的内部函数或专有系统，而无需直接修改 LLM
• 标准化的 LLM 到应用程序通信：MCP 确保 LLM 与它们交互的应用程序之间有一致的通信层。这减少了集成开销，促进了不同 LLM 提供商和宿主应用程序之间的互操作性，并简化了复杂智能体系统的开发
• 复杂工作流编排：通过组合各种 MCP 公开的工具和数据源，智能体可以编排高度复杂的多步骤工作流。例如，智能体可以从数据库检索客户数据，生成个性化营销图像，起草定制电子邮件，然后发送，所有这些都通过与不同的 MCP 服务交互完成
• 物联网设备控制：MCP 可促进 LLM 与物联网（IoT）设备交互。智能体可以使用 MCP 向智能家居电器、工业传感器或机器人发送命令，实现自然语言控制和物理系统自动化
• 金融服务自动化：在金融服务中，MCP 可使 LLM 与各种金融数据源、交易平台或合规系统交互。智能体可以分析市场数据、执行交易、生成个性化财务建议或自动化监管报告，同时保持安全和标准化的通信

简而言之，模型上下文协议（MCP）使智能体可以从数据库、API 和 Web 资源访问实时信息。还允许智能体执行发送电子邮件、更新记录、控制设备以及通过集成和处理多源数据执行复杂任务等操作。此外，MCP 支持 AI 应用程序的媒体生成工具

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使用 ADK 的实践代码示例

本节概述了如何连接到提供文件系统操作的本地 MCP 服务器，使 ADK 智能体能够与本地文件系统交互。

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使用 MCPToolset 的智能体

要配置智能体进行文件系统交互，必须创建一个 agent.py 文件（例如，在 ./adk_agent_samples/mcp_agent/agent.py）。MCPToolset 在 LlmAgent 对象的 tools 列表中实例化。至关重要的是，必须将 args 列表中的 "/path/to/your/folder" 替换为本地系统上 MCP 服务器可以访问的目录的绝对路径。此目录将是智能体文件系统操作的根目录。

import os
from google.adk.agents import LlmAgent
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_toolset import MCPToolset, StdioServerParameters

## 创建一个可靠的绝对路径，指向名为 'mcp_managed_files' 的文件夹
## 该文件夹位于此智能体所在的同一目录中。
## 这确保了智能体即用地进行演示。
## 对于生产环境，您需要将此路径指向一个更持久和安全的位置。
TARGET_FOLDER_PATH = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), "mcp_managed_files")

## 在智能体之前确保目标目录存在。
os.makedirs(TARGET_FOLDER_PATH, exist_ok=True)

root_agent = LlmAgent(
    model='gemini-2.0-flash',
    name='filesystem_assistant_agent',
    instruction=(
        'Help the user manage their files. You can list files, read files, and write files. '
        f'You are operating in the following directory: {TARGET_FOLDER_PATH}'
    ),
    tools=[
        MCPToolset(
            connection_params=StdioServerParameters(
                command='npx',
                args=[
                    "-y",  # npx 的参数，用于自动确认安装
                    "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
                    # 这必须是文件夹的绝对路径。
                    TARGET_FOLDER_PATH,
                ],
            ),
            # 可选：您可以过滤从 MCP 服务器公开的工具。
            # 例如，仅允许读取：
            # tool_filter=['list_directory', 'read_file']
        )
    ],
)

npx（Node Package Execute）与 npm（Node Package Manager）5.2.0 及更高版本捆绑在一起，是一个实用程序，可以直接从 npm 注册表执行 Node.js 包。这消除了全局安装的需要。本质上，npx 作为 npm 包运行器，它通常用于运行许多社区 MCP 服务器，这些服务器作为 Node.js 包分发。

创建 init.py 文件是必要的，以确保 agent.py 文件被识别为智能体开发工具包（ADK）的可发现 Python 包的一部分。此文件应与 agent.py 位于同一目录中。

## ./adk_agent_samples/mcp_agent/__init__.py
from . import agent

当然，还可以使用其他受支持的命令。例如，可以按如下方式连接到 python3：

connection_params = StdioConnectionParams(
    server_params={
        "command": "python3",
        "args": ["./agent/mcp_server.py"],
        "env": {
            "SERVICE_ACCOUNT_PATH": SERVICE_ACCOUNT_PATH,
            "DRIVE_FOLDER_ID": DRIVE_FOLDER_ID
        }
    }
)

在 Python 的上下文中，UVX 是指一个命令行工具，它利用 uv 在临时的、隔离的 Python 环境中执行命令。本质上，它允许您运行 Python 工具和包，而无需全局安装或在项目环境中安装它们。您可以通过 MCP 服务器运行它。

connection_params = StdioConnectionParams(
    server_params={
        "command": "uvx",
        "args": ["mcp-google-sheets@latest"],
        "env": {
            "SERVICE_ACCOUNT_PATH": SERVICE_ACCOUNT_PATH,
            "DRIVE_FOLDER_ID": DRIVE_FOLDER_ID
        }
    }
)

创建 MCP 服务器后，下一步是连接到它。

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使用 ADK Web 连接 MCP 服务器

首先，执行 ‘adk web’。在终端中导航到 mcp_agent 的父目录（例如，adk_agent_samples）并运行：

cd ./adk_agent_samples # 或您的等效父目录
adk web

ADK Web UI 在浏览器中加载后，从智能体中选择 filesystem_assistant_agent。接下来，尝试以下提示：

• “Show me the contents of this folder.”
• “Read the sample.txt file.”（假设 sample.txt 位于 TARGET_FOLDER_PATH。）
• “What’s in another_file.md?”

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使用 FastMCP 创建 MCP 服务器

FastMCP 是一个高级 Python 框架，旨在简化 MCP 服务器的开发。它提供了一个抽象层，简化了协议的复杂性，允许开发者专注于核心逻辑。

该库使用简单的 Python 装饰器能够快速定义工具、资源和提示词。一个显著的优势是其自动模式生成，它智能地解释 Python 函数签名、类型提示和文档字符串，以构建必要的 AI 模型接口规范。这种自动化最大限度地减少了手动配置并减少了人为错误。

除了基本的工具创建之外，FastMCP 还促进了服务器组合和代理等高级架构模式。这使得能够模块化开发复杂的、多组件系统，并将现有服务无缝集成到 AI 可访问的框架中。此外，FastMCP 包括针对高效、分布式和可扩展的 AI 驱动应用程序的优化。

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使用 FastMCP 设置服务器

为了说明，考虑服务器提供的基本”greet”工具。一旦激活，ADK 智能体和其他 MCP 客户端可以使用 HTTP 与此工具交互。

## fastmcp_server.py
## 此脚本演示如何使用 FastMCP 创建一个简单的 MCP 服务器。
## 它公开一个生成问候语的单一工具。

## 1. 确保您已安装 FastMCP：
## pip install fastmcp

from fastmcp import FastMCP, Client

## 初始化 FastMCP 服务器。
mcp_server = FastMCP()

## 定义一个简单的工具函数。
## `@mcp_server.tool` 装饰器将此 Python 函数注册为 MCP 工具。
## 文档字符串成为 LLM 的工具描述。
@mcp_server.tool
def greet(name: str) -> str:
    """
    生成个性化的问候语。

    参数：
        name: 要问候的人的名字。

    返回：
        问候语字符串。
    """
    return f"Hello, {name}! Nice to meet you."

## 或者如果您想从脚本运行它：
if __name__ == "__main__":
    mcp_server.run(
        transport="http",
        host="127.0.0.1",
        port=8000
    )

这个 Python 脚本定义了一个名为 greet 的单一函数，它接受一个人的名字并返回个性化的问候语。此函数上方的 @tool() 装饰器自动将其注册为 AI 或其他程序可以使用的工具。函数的文档字符串和类型提示被 FastMCP 用来告诉智能体该工具的工作原理、需要什么输入以及它将返回什么。

当脚本执行时，它启动 FastMCP 服务器，该服务器在 localhost:8000 上监听请求。这使得 greet 函数作为网络服务可用。然后可以将智能体配置为连接到此服务器，并使用 greet 工具生成问候语，作为更大任务的一部分。服务器持续运行，直到手动停止。

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使用 ADK 智能体消费 FastMCP 服务器

可以将 ADK 智能体设置为 MCP 客户端，以使用正在运行的 FastMCP 服务器。这需要使用 FastMCP 服务器的网络地址配置 HttpServerParameters，通常是 http://localhost:8000。

可以包含 tool_filter 参数以限制智能体对服务器提供的特定工具的使用，例如 ‘greet’。当提示”Greet John Doe”等请求时，智能体的嵌入式 LLM 识别通过 MCP 可用的 ‘greet’ 工具，使用参数”John Doe”调用它，并返回服务器的响应。此过程演示了通过 MCP 公开的用户定义工具与 ADK 智能体的集成。

要建立此配置，需要一个智能体文件（例如，位于 ./adk_agent_samples/fastmcp_client_agent/ 的 agent.py）。此文件将实例化一个 ADK 智能体，并使用 HttpServerParameters 与正在运行的 FastMCP 服务器建立连接。

## ./adk_agent_samples/fastmcp_client_agent/agent.py
import os
from google.adk.agents import LlmAgent
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_toolset import MCPToolset, HttpServerParameters

## 定义 FastMCP 服务器的地址。
## 确保您的 fastmcp_server.py（之前定义的）正在此端口上运行。
FASTMCP_SERVER_URL = "http://localhost:8000"

root_agent = LlmAgent(
    model='gemini-2.0-flash',  # 或您首选的模型
    name='fastmcp_greeter_agent',
    instruction='You are a friendly assistant that can greet people by their name. Use the "greet" tool.',
    tools=[
        MCPToolset(
            connection_params=HttpServerParameters(
                url=FASTMCP_SERVER_URL,
            ),
            # 可选：过滤从 MCP 服务器公开的工具
            # 对于此示例，我们只期望 'greet'
            tool_filter=['greet']
        )
    ],
)

该脚本定义了一个名为 fastmcp_greeter_agent 的智能体，它使用 Gemini 语言模型。它被赋予特定的指令，作为一个友好的助手，其目的是问候人们。至关重要的是，该代码为此智能体配备了执行其任务的工具。它配置了一个 MCPToolset 来连接到在 localhost:8000 上运行的独立服务器，该服务器应该是前面示例中的 FastMCP 服务器。智能体被明确授予访问该服务器上托管的 greet 工具的权限。本质上，此代码设置了系统的客户端，创建了一个智能智能体，它理解其目标是问候人们，并确切地知道使用哪个外部工具来完成它。

在 fastmcp_client_agent 目录中创建 init.py 文件是必要的。这确保了智能体被识别为 ADK 的可发现 Python 包。

首先，打开一个新终端并运行 python fastmcp_server.py 来启动 FastMCP 服务器。接下来，在终端中转到 fastmcp_client_agent 的父目录（例如，adk_agent_samples）并执行 adk web。一旦 ADK Web UI 在浏览器中加载，从智能体中选择 fastmcp_greeter_agent。然后可以通过输入”Greet John Doe”等提示来测试它。智能体将使用 FastMCP 服务器上的 greet 工具创建响应。

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概览

是什么：要作为有效的智能体，LLM 必须超越简单的文本生成。它们需要与外部环境交互的能力，以访问当前数据并使用外部软件。如果没有标准化的通信方法，LLM 与外部工具或数据源之间的每次集成都将成为定制、复杂且不可重用的工作。这种临时方法阻碍了可扩展性，并使构建复杂、互联的 AI 系统变得困难且低效。

为什么：模型上下文协议（MCP）通过充当 LLM 和外部系统之间的通用接口，提供了标准化的解决方案。它建立了一个开放的标准化协议，定义了如何发现和使用外部能力。基于客户端-服务器模型运行，MCP 允许服务器向任何兼容的客户端公开工具、数据资源和交互式提示。LLM 驱动的应用程序充当这些客户端，以可预测的方式动态发现和与可用资源交互。这种标准化方法促进了可互操作和可重用组件的生态系统，显著简化了复杂智能体工作流的开发。

经验法则：在构建需要与各种不断发展的外部工具、数据源和 API 交互的复杂、可扩展或企业级智能体系统时，使用模型上下文协议（MCP）。当不同 LLM 和工具之间的互操作性是优先考虑事项时，以及当智能体需要动态发现新能力而无需重新部署时，它是理想选择。对于具有固定有限数量预定义函数的简单应用程序，直接工具函数调用可能就足够了。

可视化摘要

图 1：模型上下文协议

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关键要点

以下是本章核心要点：

• 模型上下文协议（MCP）是一个开放标准，促进 LLM 与外部应用程序、数据源和工具之间的标准化通信
• 它采用客户端-服务器架构，定义了公开和使用资源、提示和工具的方法
• 智能体开发工具包（ADK）支持使用现有 MCP 服务器以及通过 MCP 服务器公开 ADK 工具
• FastMCP 简化了 MCP 服务器的开发和管理，特别是用于公开在 Python 中实现的工具
• 生成媒体服务的 MCP 工具允许智能体与 Google Cloud 的生成媒体能力（Imagen、Veo、Chirp 3 HD、Lyria）集成
• MCP 使 LLM 和智能体能够与现实世界系统交互，访问动态信息，并执行超越文本生成的操作

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结论

模型上下文协议（MCP）是一个开放标准，促进大型语言模型（LLM）与外部系统之间的通信。它采用客户端-服务器架构，使 LLM 能够通过标准化工具访问资源、使用提示和执行操作。MCP 允许 LLM 与数据库交互、管理生成媒体工作流、控制物联网设备以及自动化金融服务。实际示例演示了设置智能体与 MCP 服务器通信的方法，包括文件系统服务器和使用 FastMCP 构建的服务器，说明了其与智能体开发工具包（ADK）的集成。MCP 是开发超越基本语言能力的交互式 AI 智能体的关键组件。

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参考文献

1. Model Context Protocol (MCP) Documentation. (Latest). Model Context Protocol (MCP). https://google.github.io/adk-docs/mcp/
2. FastMCP Documentation. FastMCP. https://github.com/jlowin/fastmcp
3. MCP Tools for Genmedia Services. MCP Tools for Genmedia Services. https://google.github.io/adk-docs/mcp/#mcp-servers-for-google-cloud-genmedia
4. MCP Toolbox for Databases Documentation. (Latest). MCP Toolbox for Databases. https://google.github.io/adk-docs/mcp/databases/