Google ADK-Python项目新增Streamable HTTP MCP协议支持的技术解析

背景与需求

在模型上下文协议(MCP)的最新规范中，Streamable HTTP协议被正式引入作为一种新的传输方式。这种协议允许通过HTTP连接实现持续的数据流传输，为实时数据处理场景提供了更高效的解决方案。Google ADK-Python项目中的MCP工具集需要跟进这一协议更新，以保持与最新规范的兼容性。

技术实现方案

开发团队采用了扩展式架构设计，在不影响现有SSE(Server-Sent Events)协议支持的前提下，新增了专门的StreamableHTTPServerParams类。这种设计选择主要基于以下考虑：

1. 类型安全：避免使用isinstance()进行类型判断时可能出现的混淆
2. 代码隔离：保持新旧协议的实现逻辑分离，便于维护
3. 向前兼容：确保现有基于SSE协议的客户端不受影响

实现细节

核心实现包含两个主要部分：

1. 参数类扩展：

class StreamableHTTPServerParams:
    def __init__(self, endpoint, auth_token=None):
        self.endpoint = endpoint
        self.auth_token = auth_token

2. 工具集适配： 在mcp_toolset.py中新增了对Streamable HTTP协议的支持逻辑，包括连接建立、数据流处理和错误恢复机制。虽然与SSE协议有90%的相似度，但仍保留了独立的处理路径以确保协议特性的完整实现。

使用方式

开发者现在可以通过以下方式使用新的Streamable HTTP协议：

from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_toolset import StreamableHTTPServerParams

params = StreamableHTTPServerParams(
    endpoint="https://example.com/mcp-stream",
    auth_token="your_auth_token"
)

技术优势

1. 实时性提升：相比传统HTTP请求，流式传输减少了连接建立的开销
2. 资源效率：长连接方式降低了网络带宽消耗
3. 协议完整性：完整实现了MCP规范定义的所有特性
4. 开发友好：保持了与原有API相似的使用体验

适用场景

该特性特别适合以下应用场景：

• 实时模型参数更新
• 持续性的监控数据流
• 需要低延迟的大规模数据传输
• 长时运行的推理任务

总结

Google ADK-Python项目通过本次更新，不仅跟进了MCP协议的最新发展，也为开发者提供了更强大的实时数据处理能力。这种模块化的扩展方式展现了项目良好的架构设计，为未来可能的协议更新预留了充足的扩展空间。开发者现在可以根据具体场景需求，灵活选择SSE或Streamable HTTP协议来实现最佳的数据传输效果。