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agent-protocol

agent-protocol

github.com/borgheiAgent 工作流1.0k102 次安装1 周前更新
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关于 agent-protocol

用于设计 Agent 工具接口和通信协议的技能，面向构建 MCP 服务及多 Agent 系统的开发者。内容涵盖协议选择、工具模式、传输发现、认证与协议桥接。

主要功能

  1. 01MCP、A2A 与函数调用协议比较
  2. 02JSON Schema 工具模式设计
  3. 03传输方式与能力发现
  4. 04OAuth 2.1 与 API 密钥认证
  5. 05结构化错误与速率限制
  6. 06异构 Agent 协议桥接

适用场景

  1. 01为 LLM Agent 设计工具接口
  2. 02构建向客户端提供 API 的 MCP 服务
  3. 03实现多 Agent 系统间通信
  4. 04桥接 MCP 与 A2A 等协议

MCP 相关

该技能指导 MCP 工具、资源和提示词的模式设计，并涵盖 stdio、SSE、WebSocket 传输。它也涉及能力发现、认证及 MCP 与其他 Agent 协议之间的桥接。

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/borghei/claude-skills --skill agent-protocol

安装后在 Claude Code 中输入/agent-protocol确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

references/
a2a-and-bridges.md
errors-testing-and-quality.md
mcp-implementation.md
protocol-selection.md
scripts/
capability_mapper.py
protocol_validator.py
schema_generator.py

详细介绍

Agent 协议

该 Agent 为 MCP、Google A2A 和 OpenAI Function Calling 协议设计工具架构。它实现传输方式选择、能力发现、身份验证流程（OAuth 2.1、API 密钥）、结构化错误处理、速率限制，以及适用于异构 Agent 生态系统的协议桥接。

核心能力

  • 协议选择与比较 — MCP（工具／资源／提示词服务）、Google A2A（Agent 卡片、任务生命周期、流式传输）、OpenAI Function Calling（JSON Schema、并行调用、严格模式）、LangChain/LangGraph 工具，以及自定义 WebSocket/gRPC 消息传递
  • 工具架构设计 — JSON Schema 输入／输出验证、语义化命名约定、便于大模型理解的描述设计、必需与可选参数、枚举和默认值策略
  • 传输与发现 — MCP 的 stdio/SSE/WebSocket、A2A 的 HTTP+JSON-RPC、Agent 卡片能力通告、运行状况检查，以及协议版本协商
  • 安全与身份验证 — OAuth 2.1 流程、API 密钥轮换与范围限定、请求签名、按身份进行速率限制，以及 Agent 间调用的审计日志记录

适用场景

  • 为大模型驱动的 Agent 设计工具接口
  • 构建向 Claude、Cursor 或其他客户端公开 API 的 MCP 服务
  • 在多 Agent 系统中实现 Agent 间通信
  • 桥接不同的 Agent 协议（MCP 到 A2A 等）
  • 在团队或组织内统一工具调用模式
  • 调试 Agent 工具选择失败的问题

先行确认

设计协议前，请确认以下信息。如果有任何信息未知或含糊不清，请提问，不要自行假设：

  • 目标协议 — MCP、A2A、OpenAI Function Calling 或 LangChain Tools（根据下方的决策框架，决定整体架构和传输方式设计）
  • 传输方式与客户端 — 使用哪个客户端（MCP 使用 stdio/SSE/WebSocket，A2A 使用 HTTP+JSON-RPC）
  • 身份验证与信任边界 — 进程内还是跨组织（决定使用 OAuth 2.1、API 密钥还是不进行身份验证，以及速率限制和签名方式）

停止规则：只询问最可能影响输出的 2–3 个问题。如果用户说“直接起草”，则继续，并在产出内容顶部列出你的假设。

决策框架

What are you building?
│
├─ Tools for a single LLM client (Claude, Cursor, Copilot)
│  └─ Use MCP — it's the native protocol for tool serving
│
├─ Agent-to-agent communication across organizations
│  └─ Use A2A — designed for cross-boundary agent discovery and delegation
│
├─ Tools for OpenAI models specifically
│  └─ Use OpenAI Function Calling — tightest integration
│
├─ Python pipeline with multiple chained tools
│  └─ Use LangChain Tools — simplest for in-process orchestration
│
└─ Heterogeneous agent ecosystem (multiple protocols)
   └─ Use Protocol Bridge pattern — translate between protocols at boundaries

参考资料

根据任务加载相应的参考资料 — 保持此文件精简，按需查阅详细内容：

  • references/protocol-selection.md — MCP、A2A、OpenAI Functions 和 LangChain Tools 的完整比较矩阵。在确定协议前进行比较时阅读。
  • references/mcp-implementation.md — 工具架构剖析、命名／描述规则，以及 TypeScript MCP 服务代码（stdio + 经过身份验证的 SSE）。构建 MCP 服务或设计工具架构时阅读。
  • references/a2a-and-bridges.md — A2A Agent 卡片、任务生命周期、完整的 Python A2A 客户端，以及协议桥接模式。构建 Agent 间通信或桥接协议时阅读。
  • references/errors-testing-and-quality.md — 结构化错误格式、错误代码分类、架构／集成测试、常见问题、最佳实践、故障排查和成功标准。为生产环境强化实现或诊断故障时阅读。

范围与限制

此技能涵盖：

  • 为 MCP、A2A、OpenAI Function Calling 和 LangChain Tools 设计工具架构
  • 传输方式选择、能力发现和协议版本协商
  • Agent 通信的身份验证、速率限制和结构化错误处理
  • 异构 Agent 生态系统之间的协议桥接

此技能不涵盖：

  • 构建包含业务逻辑的完整 MCP 服务应用——请参阅 engineering/mcp-server-builder
  • Agent 编排模式、规划循环或多步推理——请参阅 engineering/agent-workflow-designer
  • 设计 Agent 人设、记忆系统或行为档案——请参阅 engineering/agent-designer
  • Agent 服务的基础设施部署、CI/CD 流水线或容器编排——请参阅 engineering/senior-devops

集成点

技能集成方式数据流
engineering/mcp-server-builder此处定义的协议架构直接用于 MCP 服务脚手架工具定义和 inputSchema 对象流入服务端代码生成
engineering/agent-workflow-designer工作流编排器使用协议接口来分派任务Agent 协议定义传输契约；工作流设计器定义执行顺序和分支
engineering/agent-designerAgent 身份和能力档案引用协议层面的技能声明协议设计中的 Agent 卡片和能力元数据为 Agent 人设配置提供依据
engineering/senior-security审查身份验证流程、令牌范围和速率限制配置的安全性OAuth 2.1 流程、API 密钥轮换策略和审计日志模式流入安全评估
engineering/api-design-reviewer审查 A2A 和 MCP HTTP 传输的 REST 和 JSON-RPC 端点设计API 架构和端点契约纳入设计审查清单
engineering/observability-designer监控和追踪 Agent 间调用、延迟跟踪和错误预算包含 Agent ID、延迟和错误代码的工具调用日志流入可观测性仪表板

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