深入比较三大AI代理框架：Google ADK、OpenAI Agents SDK与LangGraph的MCP实现

指挥家确保每个乐器演奏同一份乐谱—MCP为AI工具提供同样的标准化”乐谱”。图片来自Unsplash

想象一场交响乐排练：小提琴组看着三角符号演奏，铜管组盯着彩色圆点，打击乐组则遵循手写标记。每个声部单独演奏都很完美，但当指挥更换曲目时，整个乐团陷入混乱，因为各组使用的音乐语言完全不同。标准乐谱解决了这个问题：统一的五线谱和符号系统让乐团能即时和谐演奏。

在AI代理与工具交互的世界里，Model Context Protocol (MCP) 就是这份标准乐谱。它定义了统一的JSON规范，涵盖工具发现、输入输出和传输协议。任何兼容MCP的AI代理都能：

1. 一次性发现工具：无需为不同框架重复封装
2. 随处运行工具：每个工具独立运行于自己的进程或容器
3. 灵活更换传输协议：支持stdio/HTTP/SSE，未来可扩展WebSocket/gRPC

当两个AI代理共享同一份MCP”乐谱”，它们就能无缝协作，无需重写任何”音符”。本文将深入探讨三大主流框架—Google ADK、OpenAI Agents SDK和LangGraph—如何实现这一协议。

框架全景概览

在深入每个框架前，我们先快速了解比较维度：

• 核心定位：框架的设计哲学与目标场景
• 工具发现机制：如何连接并获取MCP工具
• 核心优势：区别于其他框架的独特价值
• 使用注意事项：实际部署中的考量因素

以下是对三大框架的横向比较：

接下来我们将深入每个框架的MCP实现细节。

Google Agent Development Kit (ADK)

ADK集成了Gemini模型和企业级工具链，为MCP提供坚实基础。图片来自Pexels

框架定位

Google在2025年Cloud NEXT大会上正式推出Agent Development Kit (ADK)，它整合了Gemini大模型、任务路由器和Google的A2A协议。MCP在其中享有一等公民地位—开发者只需添加MCPToolset即可接入。

工具发现机制

ADK通过简洁的异步接口连接MCP服务器并获取工具：

# 连接MCP stdio服务器并获取工具集
import asyncio
from typing import Optional
from adk.core.mcp_tools import MCPToolset, StdioServerParameters

def get_tools_from_mcp(tool_filter: Optional[list[str]] = None):
    """
    连接到MCP stdio服务器并返回工具集
    tool_filter可选参数用于工具过滤，如["sql_query", "csv_merge"]
    """
    print("连接MCP stdio服务器...")
    tools = MCPToolset(
        connection_params=StdioServerParameters(
            command="your_mcp_server_command",  # 可执行文件名
            args=["--port", "7007"],           # 服务器CLI参数
        ),
        tool_filter=tool_filter,               # None表示获取全部工具
    )
    print(f"获取到{len(tools)}个工具。")
    return tools

# 代理设置示例（在异步函数中）
# from adk.core.agent import LlmAgent
# tools = get_tools_from_mcp()
# agent = LlmAgent(
#     name="DataAssistant",
#     model="gemini-2-pro",
#     tools=[tools],
# )
# answer = await agent.run("汇总最新的销售CSV")
# print(answer)

核心优势

1. 深度追踪集成：所有调用链直接对接Cloud Trace和Comet，提供企业级可观测性
2. 多工具集支持：单个代理可管理多个MCPToolset对象，简化分布式调用
3. 安全策略穿透：Gemini的安全设置和调优参数完整传递到工具层

注意事项

1. 语言支持局限：目前仅Python和Java达到生产就绪，TypeScript支持尚在开发
2. 缓存管理自主：工具列表缓存需要开发者自行实现和管理
3. 学习曲线较陡：需要熟悉Google Cloud生态系统才能发挥全部潜力

OpenAI Agents SDK

OpenAI SDK以极简设计实现强大功能，是快速验证AI工具集成的利器。图片来自Unsplash

框架定位

OpenAI Agents SDK提供开箱即用的Python/TypeScript解决方案，将语音、视觉、代码执行和MCP集成到统一的Agent类中。其设计哲学是最小化原型开发时间。

工具发现机制

通过上下文管理器简化MCP服务器生命周期管理：

# 定义并复用MCP stdio服务器
from openai_agents import Agent
from openai_agents.mcp import McpServerStdio

# cache_tools_list=True表示每个进程只执行一次发现
mcp_server = McpServerStdio(
    cache_tools_list=True,
    params={
        "command": "your_mcp_server_command",
        "args": ["--port", "7007"],
    },
)

# 异步上下文管理器确保资源清理
async with mcp_server as server:
    agent = Agent(
        name="OpsBot",
        model="gpt-4o-mini",
        mcp_servers=[server],
    )
    report = await agent.run("生成周度运行报告")
    print(report)

核心优势

1. 极速原型开发：十行代码完成从零到运行的完整流程
2. 跨语言一致性：Python和TypeScript API保持高度一致
3. 可视化监控：OpenAI控制台直接展示工具调用链和安全策略命中情况
4. 渐进式复杂：简单起步后，可逐步添加记忆、知识库等高级功能

注意事项

1. 服务器管理局限：每个stdio服务器需要独立上下文管理器，多服务器导致嵌套
2. 追踪能力简化：相比ADK的深度追踪，OpenAI的遥测功能较为基础
3. 协议支持侧重：当前主要优化stdio协议，HTTP/SSE支持较基础

LangGraph与langchain-mcp-adapters

LangGraph的图结构完美呈现复杂工作流，langchain-mcp-adapters则是连接MCP生态的桥梁。图片来自Pexels

框架定位

LangGraph将LangChain链转化为异步工作流图，而langchain-mcp-adapters则是连接MCP生态的关键桥梁。这个组合特别适合需要复杂编排的场景。

工具发现机制

通过MultiServerMCPClient统一管理多协议、多服务器环境：

# 同时连接多个MCP服务器
from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 定义多个服务器配置（支持混合协议）
MCP_SERVERS = {
    "billing": {
        "command": "billing_server",
        "args": ["--port", "8001"],
        "transport": "stdio",  # stdio协议
    },
    "docs": {
        "url": "http://localhost:8080/mcp",
        "transport": "http",   # HTTP协议
    },
}

async def build_agent():
    """连接所有服务器并构建ReAct代理"""
    async with MultiServerMCPClient(MCP_SERVERS) as client:
        mcp_tools = client.get_tools()
        print(f"发现{len(mcp_tools)}个工具。")
        llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)
        agent = create_react_agent(
            llm=llm,
            tools=mcp_tools,
            prompt="清晰回答并引用来源。",
        )
        return agent

# 使用示例
# agent = await build_agent()
# response = await agent.invoke("生成季度账单摘要")
# print(response)

核心优势

1. 统一多服务器管理：单个上下文管理器覆盖任意数量的服务器
2. 复杂工作流原生支持：图结构天然支持分支、循环和聚合操作
3. 丰富生态集成：预适配Hugging Face、Composio等主流工具平台
4. 混合协议支持：同一工作流内无缝协调不同传输协议的工具

注意事项

1. 语言局限：目前仅支持Python，JavaScript版本尚在路线图中
2. 流量控制需求：高并发场景需要背压机制防止工具过载
3. 学习复合成本：需要同时掌握LangChain和LangGraph的概念体系
4. 调试复杂度：分布式工作流的调试比单体代理更具挑战性

框架选择指南

根据场景需求选择合适框架，是成功部署MCP生态的关键一步。图片来自Unsplash

何时选择Google ADK

• 企业级部署：需要深度集成GCP监控和安全体系
• Java技术栈：团队主要使用Java/Python且需要生产级支持
• 复杂代理网络：需要协调多个专业代理协作的场景
• Gemini生态：已投入Gemini模型体系并需要无缝衔接

何时选择OpenAI Agents SDK

• 快速概念验证：需要在几小时内搭建可演示的原型
• 全栈JavaScript：前端到后端统一使用TypeScript技术栈
• OpenAI深度集成：已全面采用OpenAI模型和工具生态
• 简化生命周期：需要开箱即用的代理管理方案

何时选择LangGraph方案

• 业务流程自动化：涉及多步骤审批、条件分支的复杂场景
• 混合工具环境：需要同时协调传统API和新兴AI工具
• 工作流可视化：需要通过图结构直观呈现业务流程
• LangChain生态：已构建基于LangChain的工具链和知识库

MCP协议的核心价值再思考

回到开头的交响乐比喻，MCP解决了AI工具生态的标准化困境。在MCP之前，每个框架都需要为相同的工具开发专用适配器—就像要求小提琴手为每个指挥重学乐谱。MCP创造了统一的工具描述语言：

1. 工具发现标准化：通过统一schema描述功能、参数和返回值
2. 传输抽象层：解耦工具功能与通信协议
3. 安全执行边界：工具运行在独立沙盒中，通过协议通信
4. 跨框架兼容：任何兼容MCP的工具可在三大框架即插即用

这种标准化带来的直接效益是工具开发投入的复用。开发者在MCP工具上的投入，可以同时服务于Google ADK、OpenAI SDK和LangGraph生态，无需重复适配工作。

未来演进方向

随着MCP协议被更多框架采纳，我们可以预见以下发展趋势：

1. 协议扩展：可能增加流式处理、二进制数据传输等高级特性
2. 安全增强：标准化工具认证和权限控制模型
3. 跨代理协作：基于MCP实现代理间的直接协作协议
4. 边缘计算支持：优化协议以适应资源受限的IoT设备

当前v0.9协议已覆盖核心需求，而1.0版本预计将引入更严格的兼容性认证机制，确保真正的”一次开发，处处运行”体验。

结语：选择适合的”指挥棒”

在Google ADK、OpenAI Agents SDK和LangGraph之间没有绝对优劣—就像不同的指挥棒适合不同的乐团和曲目：

• ADK是企业级交响乐团的专业指挥棒
• OpenAI SDK是轻便的排练指挥棒
• LangGraph则是编排复杂乐章的多功能指挥棒

不同的指挥棒适合不同的演出需求—AI框架选择同样需要匹配场景。图片来自Pexels

核心建议：从实际场景出发，先用简单方案验证核心价值流。随着业务复杂度增长，自然演进到更强大的框架。MCP协议确保了这种演进不会导致工具层重写—您的工具投资将获得长期保护。

无论选择哪款框架，MCP都在底层确保您的AI工具生态系统保持开放、兼容和面向未来。这就是标准化协议的真正力量：让创新聚焦业务价值，而非重复解决基础问题。