MCP против A2A - полное глубокое погружение
11 августа 2025 г.1 Введение
Протокол контекста модели (MCP) представляет собой новый открытый стандарт, предназначенный для объединения интерфейса между агентами крупной языковой модели (LLM) и внешними инструментами, источниками данных и системами памяти. В отличие от традиционных вызовов API, MCP предоставляетКонтекстуализированный канал связи JSON-RPC в реальном времени, позволяя агентам на основе LLM динамически расширять свои возможности рассуждения, вызывая, объединяя и организовав внешние функции вкомпозиционный и обнаруженный манераПолем ЭтоПротокол клиентав котором агент действует как клиент, запрашивающий контекст и выполнение инструментов, в то время как сервер предоставляет единый интерфейс для неоднородных ресурсов.
Выходя из исследовательской экосистемы Anpropic, MCP быстро достиг широкой отрасли, с крупными платформами искусственного интеллекта, интегрируя его интерфейс, чтобы включитьИспользование инструментов, запросы данных и управление памятью.Полем Протокол стандартизирует семантику взаимодействия, так что агенты могут запросить комплексные инструменты или корпорации документировать без жесткой связи, обеспечивая модульность и безопасность. Дизайн MCP подчеркиваетЯвное обмен контекстом, версионные возможности и постепенные обновления состояния, позволяя агентам поддерживать постоянную осведомленность о задаче между сессиями.
Напротив, протокол агента-агента (A2A) задумается какДецентрализованный, стандарт коммуникации.позволяет автономным агентам ИИОткройте для себя, договориться и координировать задачи напрямую друг с другомПолем Спроектирован для облегченияМногоагентные рабочие процессы сотрудничестваВ динамических средах A2A поддерживает богатую семантику обмена сообщениями, делегирование задач, потоковую обратную связь и проверку идентификации без положения на центральный оркестратор. Он оптимизирован длягоризонтальная масштабируемость и федерация агентов в реальном времени, обеспечивая гибкие экосистемы, где агенты взаимодействуют независимо от поставщика или платформы.
Различие между MCP и A2A заключается в первую очередь в их топологии общения и использования. MCP действует какВертикальный интеграционный слойПодключение агентов LLM к разнообразным внешним инструментам и источникам данных с помощью последовательного протокола. Он превосходен в том, что позволяет агентам увеличить свои контекстуальные знания и возможности по требованию. И наоборот, A2A функционирует какГоризонтальная оркестровка тканиВключение сотрудничества агентов, распределение задач и автоматизация рабочего процесса в автономных субъектах.
+--------------------------+ +--------------------------+
| LLM Agent (Client) | | Autonomous Agent |
| (Requests context/tools)| | (Peer-to-peer A2A comm) |
+------------+-------------+ +------------+-------------+
| |
| MCP protocol | A2A protocol
v v
+--------------------------+ +--------------------------+
| MCP Server | | Agent Discovery & |
| (Tool/Memory Interface) | | Messaging Network |
+--------------------------+ +--------------------------+
В этой статье представлено подробное техническое сравнение между MCP и A2A. Он проанализирует их архитектурные рамки, схемы сообщений, модели безопасности и рабочие процессы. Кроме того, он проиллюстрирует практические примеры интеграции и обсуждает возникающие возможности конвергенции в стандартах взаимодействия агента AI.
2 Техническая архитектура протокола контекста модели (MCP)
MCP архивируется как стандартизированный интерфейс связи, позволяющий агентам LLM плавно взаимодействовать с внешними ресурсами, такими как API -интерфейсы инструментов, системы памяти, базы данных и хранилища данных. Протокол используетТранспортный слой JSON-RPC 2.0и предназначен для того, чтобы быть расширяемым и безопасным, облегчая динамическое увеличение возможностей агента в режиме реального времени. Философия дизайна MCP основана на рассуждениях об отделении агента от прямого интеграции, вместо этого обеспечивает согласованнуюКонтекстуальная среда запроса и выполненияДоступно через единый API.
2.1 Core Components and Roles
MCP определяет набор основных компонентов и логических ролей:
MCP клиент: Как правило, агент LLM или оркестратор, инициирующий запросы на контекст, призывы к инструментам или модификации состояний. Клиент интерпретирует ответы протоколов, чтобы адаптировать его поведение или базу знаний.
MCP -сервер: Конечная точка службы реализует интерфейс протокола, разоблачая внешние инструменты, хранилища памяти и источники данных с помощью унифицированного API. Он управляет контролем доступа, переговорами о возможностях и настойчивости государства.
Контекстные магазины: Бэкэнд -репозитории, содержащие структурированные данные контекста, включая документы, встраивание, снимки памяти агента и метаданные инструмента. Эти магазины доступны через сервер MCP.
Инструменты и исполнители: Внешние функции или услуги, вызванные запросами MCP. Они могут включать среды выполнения кода, поисковые системы или проприетарные API.
+-----------------------------------------------------------+ | MCP Client (Agent) | | - Sends ContextQuery, ToolInvocation, ContextUpdate reqs | +--------------------------+--------------------------------+ | | JSON-RPC 2.0 messages v +--------------------------+--------------------------------+ | MCP Server | | - Exposes tool APIs and context stores | | - Manages capability negotiation, security, persistence | +--------------------+-------------+------------------------+ | | +---------+ +---------+ | | +------------------+ +--------------------+ | Context Stores | | Tools & Executors | | (Documents, | | (Code runners, APIs| | embeddings, etc) | | search engines) | +------------------+ +--------------------+
2.2 Протокол обмен сообщениями и семантикой
Коммуникация между клиентами MCP и серверами реализуется с помощью асинхронных запросов и ответов JSON-RPC. MCP расширяет базовую спецификацию JSON-RPC, введябогатая схема для запросов на контекст, включает метаданные, такие какконтекст версии, ручки ресурсов и подсказки для выполненияПолем
Ключевые типы запросов включают:
- Контекст: Получает контекстную информацию или метаданные, относящиеся к текущей задаче агента, поддерживая фильтры по типу, время или актуальности контента.
- ToolInvocation: Запрашивает выполнение функции инструмента с указанными входами, возвращая выходы в стандартизированном формате, включая метаданные обработки ошибок.
- Контекст: Позволяет клиентам изменять или добавлять в существующий контекст, поддерживая инкрементную эволюцию состояния, необходимую для многократных рабочих процессов.
- Способность к определению: Позволяет клиентам и серверам договориться о расширениях поддерживаемых протоколов, параметров безопасности и форматах сообщений.
Эта структура обмена сообщениями обеспечивает строгую проверку схем ввода/вывода, способствуя взаимодействии и снижению семантического дрейфа.
2.3 Контекст. Постоянство и управление государством
Одной из определяющих функций MCP является его надежная модель дляконтекст настойчивостиПолем В отличие от переходных вызовов API, MCP поддерживаетВерсия контекстных магазиновЭто поддерживает исторические снимки, позволяющие агентам пересекать прошлые состояния, откатить изменения или синтезировать новый контекст из совокупных данных.
Контекстное состояние обычно представлено в виде структурированных документов, обогащенных семантическими метаданными. Протокол определяет стандартные идентификаторы для элементов контекста, что позволяет агентамСсылка, обновление или контексты слиянияплавно.
2.4 контроль безопасности и доступа
MCP интегрируется с структурами безопасности предприятия, чтобы обеспечить конфиденциальность, целостность и доступность контекстных данных. Методы аутентификации, обычно используемые, включают токены OAuth2, взаимные TLS и клавиши API. Модели авторизации являются мелкозернистыми, что позволяет разрешения на основе ролей на вызов инструмента и манипуляции с контекстом.
Протокол требует строгой входной дезинфекции для смягчения оперативных атак и отравления инструментами. Аудит крючков позволяет операторам отслеживать все взаимодействия протоколов, обеспечивая отследившую и соблюдение.
2.5 Расширенность и интеграция экосистем
MCP предназначен для удовлетворения развивающихся требований экосистемы ИИ с помощью модульных точек расширения. Поставщики могут определять индивидуальные схемы инструментов, внедрять специализированные метаданные и расширять контекстные модели, не нарушая обратной совместимости. MCP поддерживает композицию, позволяя федерации множества серверов MCP, предоставляя агрегированные контексты агентам.
Принятие отрасли MCP отражает его гибкость; Основные платформы внедряют адаптеры MCP, которые переводят между внутренними API и схемой MCP, способствуя быстрой интеграции гетерогенных инструментов.
3 Техническая архитектура протокола агента-агента (A2A)
Протокол агента-агента (A2A) является открытым стандартом, предназначенным для облегчениядецентрализованная, одноранговая связь и сотрудничествоСреди автономных агентов ИИ. В отличие от протоколов, которые подчеркивают централизованную оркестровку или серверные взаимодействия, A2A приоритетПрямой сообщенияВдинамические переговоры о задачах, иПоток обратной связи в реальном времениМежду агентами, обеспечивая масштабируемые и гибкие многоагентные экосистемы.
3.1 Core Components and Roles
Архитектура A2A определяет несколько ключевых объектов:
Агент: Автономный программный объект, способный инициировать, реагировать и координировать и координировать с другими агентами посредством сообщений, соответствующих протоколу. Агенты поддерживают личность и возможности, которые рекламируются для обнаружения.
Задача: Инкапсулированная единица работы или цели, которая может быть инициирована агентом и делегирована другим. Задачи имеют жизненный цикл, отслеживаемые через протокольные сигналы, включая инициацию, обновления прогресса, завершение или отмену.
Агент карта: Конструкция метаданных, представляющая идентичность агента, поддерживаемые возможности, конечные точки и предпочтения связи. Агентные карты облегчают обнаружение и маршрутизацию сообщений.
Шина сообщения / сетевой уровень: Основной транспортный уровень, обеспечивающий доставку сообщений, который может быть реализован по различным протоколам, таким как HTTP/2, WebSocket или децентрализованные системы обмена сообщениями.
+---------------------------+ +---------------------------+
| Agent A | | Agent B |
| - Sends Task Request | <-------> | - Receives Task Request |
| - Streams Progress | | - Sends Status Updates |
+------------+--------------+ +-------------+-------------+
| |
| Decentralized Messaging |
+----------------------------------------+
(Peer Discovery, Routing)
+---------------------------+ +---------------------------+
| Agent Card | | Task Lifecycle |
| - Identity & Capabilities| | - Initiated, Updated, |
| - Communication Endpoints| | Completed, Cancelled |
+---------------------------+ +---------------------------+
3.2 Семантика обмена сообщениями и рабочего процесса
Коммуникация в A2A в первую очередь является асинхронной и управляемой событиями. Сообщения соответствуют структурированному формату, который инкапсулирует:
Типы сообщений: Включая запросы на задачи, обновления статуса, полезные нагрузки данных и уведомления об ошибках.
Потоковая поддержка: Агенты могут передавать частичные результаты или потоки прогресса для облегчения интерактивных рабочих процессов.
Протоколы переговоров: Агенты могут участвовать в многоэтапных обменах, чтобы уточнить параметры задачи, распределять подзадачи или динамически изменять приоритеты.
3.3 Децентрализованное обнаружение и маршрутизация
В отличие от централизованных протоколов, A2A мандатыМеханизмы открытия сверстниковЭто позволяет агентам найти и аутентифицировать потенциальных сотрудников в открытой экосистеме. Discovery опирается на карты вещательных агентов или запросы распределенных реестров. Маршрутизация сообщений адаптируется динамически на основе топологии сети и доступности агента.
3.4 Модель безопасности
Протокол включает надежные функции безопасности, подходящие для мультитенантных корпоративных сред:
Аутентификация: Агенты аутентифицируют сверстников, используя криптографические подписи, децентрализованные идентификаторы (DIDS) или взаимные TLS.
Авторизация: Разрешения на задачу регулируются контролем доступа на основе возможностей, обеспечиваемых через заявления политики, прикрепленные к агентским картам.
Целостность данных и конфиденциальность: Сообщения могут быть зашифрованы и подписаны, чтобы предотвратить подделку и подслушивание.
Аудитория: Комплексная регистрация обмена сообщениями поддерживает прослеживаемость и аудиты соответствия.
3.5 Масштабируемость и устойчивость к разлому
Децентрализованный дизайн A2A по своей природе поддерживает горизонтальное масштабирование. Агенты могут присоединиться или покинуть сеть, не нарушая текущие рабочие процессы. Жизненные циклы задачи устойчивы к сбоям агентов с помощью политик тайм -аута и делегированных процедур отказа от переключения.
3.6 Расширенность и совместимость
Протокол поддерживает расширяемые схемы сообщений, позволяя поставщикам определять типы сообщений, специфичные для домена при сохранении обратной совместимости. Реализации A2A могут взаимодействовать между гетерогенными фреймворками агента, придерживаясь основных стандартов сообщений и протоколов обнаружения.
4 Сравнительный анализ протоколов MCP и A2A
Протокол MCP и A2A представляет собой два современных стандарта, предназначенные для облегчения взаимодействия между агентами ИИ. Несмотря на то, что они разделяют всеобъемлющую цель обеспечения многоагентной координации и улучшения возможностей, два протокола значительно расходятся в архитектурных парадигмах, операционной семантике и предполагаемых сценариях развертывания. В этом разделе представлен комплексный сравнительный анализ, подчеркивая модели связи, масштабируемость, безопасность, расширяемость и совместимость экосистемы.
4.1 Модель связи и топология
MCP использует модель связи с клиентом-сервером, в которой агент LLM выступает в качестве клиента, задающего централизованный сервер MCP. Этот сервер собирает доступ к различным внешним инструментам, хранилищам данных и конструкциям памяти. Такой подход к вертикальной интеграции позволяет строить управление контекстом и вызов инструмента, обеспечивая согласованность и упрощенное управление. Тем не менее, он вводит единственную точку координации, которая может влиять на толерантность к разлому системы и масштабируемость.
И наоборот, A2A принимает децентрализованную, одноранговую топологию. Автономные агенты напрямую обнаруживают и общаются друг с другом, не полагаясь на централизованных посредников. Эта горизонтальная коммуникационная ткань поддерживает экосистемы динамического агента, где участники могут присоединиться, оставлять или перераспределять задачи в режиме реального времени. Распределенная природа повышает устойчивость к разлому и масштабируемость, но требует более сложных механизмов обнаружения и маршрутизации.
4.2 Контекст обработка и настойчивость государства
Контекстуальная информация управление является основным принципом MCP. Он поддерживает постоянные, версированные контекстные магазины, которые поддерживают состояние агента и историю в разных сессиях. Это позволяет агентам выполнять сложные рассуждения о многословных, вспоминать предыдущие взаимодействия и поддерживать последовательность во время расширенных рабочих процессов. Протокол обеспечивает строгие определения схемы для данных контекста, способствуя взаимодействии и снижению семантического дрейфа.
A2A, одновременно облегчая взаимодействия с состоянием, в первую очередь подчеркивает координацию переходной задачи. Агенты передают параметры, прогресс и результаты задачи, но делегируют обязанности по устойчивости контекста для реализаций отдельных агентов или внешних систем. Протокол способствует гибкости и гибкости по сравнению с тесно контролируемыми схемами контекста, которые могут вводить неоднородность в интерпретации контекста, но позволяет быстро адаптировать.
4.3. Управление безопасности и доступом
Архитектуры безопасности MCP и A2A отражают их соответствующие топологические различия. MCP использует рамки аутентификации и авторизации на уровне предприятия для регулирования доступа к инструментам и контекстным магазинам. Милозернистые модели контроля доступа на основе ролей (RBAC) разрешают точные настройки разрешения, а протокол включает меры для предотвращения быстрого инъекции и отравления контекста.
В A2A безопасность предназначена для размещения децентрализованных моделей доверия. Агенты аутентифицируют сверстников с помощью криптографических методов, таких как децентрализованные идентификаторы (DIDS) или взаимные TLS. Контроль доступа на основе возможностей встроен в агентские карты, что позволяет динамическому обеспечению соблюдения политики. В то время как сквозное шифрование и подписание сообщений являются неотъемлемой частью, распределенная топология требует непрерывной проверки достоверности агента для снижения рисков.
4.4 Масштабируемость и производительность
Централизованная серверная архитектура MCP облегчает постоянную производительность под контролируемыми нагрузками и облегчает мониторинг. Тем не менее, масштабирование требует предоставления серверов MCP для повышения потребностей клиентов и интеграции инструментов. Сетевые узкие места и отключения сервера могут отрицательно повлиять на реакцию агента.
A2A по своей природе поддерживает упругое масштабирование благодаря децентрализованным взаимодействиям агента. Агенты могут быть добавлены или удалены динамически, распределяя рабочую нагрузку и смягчая узкие места. Тем не менее, задержка обнаружения и сложности маршрутизации сообщений могут повлиять на производительность, особенно в крупных или гетерогенных сетях.
4.5 Расширенность и интеграция экосистемы
Оба протокола приоритет расширяемости, хотя и через различные механизмы. MCP определяет модульные точки расширения в своей схеме JSON-RPC, позволяя пользовательским определениям инструментов и контекстных моделей без нарушения соответствия протоколам. Поставщики часто внедряют адаптеры MCP для беспрепятственной интеграции проприетарных инструментов.
A2A поддерживает расширяемость посредством гибких схем сообщений и возможностей для согласованных агентов. Его протоколы обнаружения позволяют агентам динамически рекламировать новые функции. Свободно связанная архитектура обеспечивает совместимость между различными агентскими рамками, но требует соблюдения основных форматов сообщений для поддержания совместимости.
+----------------------------+ +----------------------------+
| MCP | | A2A |
+----------------------------+ +----------------------------+
| Client (LLM Agent) | | Autonomous Agent |
+----------------------------+ +----------------------------+
| JSON-RPC 2.0 Transport | | Peer-to-Peer Messaging |
+----------------------------+ +----------------------------+
| Context Stores & Tool APIs | | Agent Discovery & Routing |
+----------------------------+ +----------------------------+
| Centralized Context Manager | | Decentralized Coordination |
+----------------------------+ +----------------------------+
| Enterprise Security (RBAC) | | Cryptographic Peer Auth |
+----------------------------+ +----------------------------+
| Versioned Context Persistence| | Dynamic Task Negotiation |
+----------------------------+ +----------------------------+
5. Использование реализаций вариантов и оценки эффективности
В этом разделе представлены конкретные, актуальные примеры реализации для протокола контекста модели (MCP) и протокола агента-агента (A2A), за которым следует обсуждение характеристик эффективности и компромиссов интеграции. В примере MCP используется текущая платформа Python FastMCP и егоcall_toolAPI. Пример A2A следует за официальными шаблонами A2A Python SDK (сервер:A2AServer + AgentExecutor; Клиент:A2AClientПомощники) и демонстрируют как без потокового, так и потокового взаимодействия.
5.1 Пример MCP - FASTMCP (сервер + клиент,call_tool)
Показанный шаблон развертывания MCP использует локальный сервер FASTMCP, разоблачающий типированные инструменты и локальный клиент FASTMCP, который подключается к серверу и вызывает инструменты с инструментами сcall_toolПолем Сервер разоблачает инструменты как функции Python, украшенные с помощью@mcp.toolПолем Клиент используетClientкласс иasync withКонтекст для управления жизненным циклом.
Сервер (fastmcp)-my_mcp_server.py:
# my_mcp_server.py
from fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("mcp-demo")
@mcp.tool
def document_summarizer(documents: list[str]) -> dict:
# Minimal illustrative summarization
full = "\n\n".join(documents)
summary = full[:400] + ("..." if len(full) > 400 else "")
return {"summary": summary}
if __name__ == "__main__":
# Run default STDIO transport for local testing or "http" for production
mcp.run(transport="stdio")
Клиент (FASTMCP)-mcp_client.py:
# mcp_client.py
import asyncio
from fastmcp import Client
async def main():
client = Client("my_mcp_server.py") # points at local server module
async with client:
tools = await client.list_tools()
print("Tools:", [t.name for t in tools])
documents = [
"Paper A: advances in neural-symbolic integration ...",
"Paper B: benchmarks and hybrid reasoning approaches ..."
]
# call_tool is the canonical FastMCP client API for invoking tools
result = await client.call_tool("document_summarizer", {"documents": documents})
print("Summary:", result)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
Этот шаблон взаимодействия демонстрирует модель вертикальной интеграции MCP: агент LLM или оркестратор запрашивает контекстные данные и выполнение инструментов с помощью одного слоя протокола. FASTMCP предоставляет несколько транспортов (Stdio, SSE/HTTP) и надежный ASI ASYNC API, ориентированный наcall_toolПолем
5.2 Пример A2A-Официальный A2A Python SDK (сервер + клиент, не потоковая передача и потоковая передача)
Пример A2A следует за официальными шаблонами A2A SDK: определитьAgentSkillиAgentCard, реализоватьAgentExecutorПодкласс, который реализуетon_message_sendиon_message_stream(для потоковой передачи), запуститеA2AServerи взаимодействуйте с сервером, используя функции удобства клиента SDK.
Сервер (A2A Helloworld)- Упрощенный скелет на основе примера SDK:
# examples/helloworld/__main__.py (abridged)
import asyncio
from a2a.server import A2AServer, DefaultA2ARequestHandler
from a2a.types import AgentCard, AgentSkill, AgentCapabilities, AgentAuthentication
from examples.helloworld.agent_executor import HelloWorldAgentExecutor # see SDK examples
skill = AgentSkill(id="hello_world", name="Hello World", description="returns hello")
agent_card = AgentCard(
name="Hello World Agent",
url="http://localhost:9999",
version="1.0.0",
skills=[skill],
capabilities=AgentCapabilities(),
authentication=AgentAuthentication(schemes=["public"])
)
request_handler = DefaultA2ARequestHandler(agent_executor=HelloWorldAgentExecutor())
server = A2AServer(agent_card=agent_card, request_handler=request_handler)
server.start(host="0.0.0.0", port=9999)
Клиент (A2A SDK Test Client Pattern)-test_client.py(сокращено):
# examples/helloworld/test_client.py (abridged)
import asyncio
import httpx
from a2a.client import A2AClient # SDK provides helpers
async def main():
async with httpx.AsyncClient() as httpx_client:
# Convenience constructor fetches the /.well-known/agent.json and builds A2AClient
client = await A2AClient.get_client_from_agent_card_url(httpx_client, "http://localhost:9999")
# Non-streaming message/send RPC
payload = {
"message": {
"role": "user",
"parts": [{"type": "text", "text": "Hello agent"}],
"messageId": "msg-1"
}
}
response = await client.send_message(payload=payload)
print("Non-streaming response:", response)
# Streaming example: returns an async generator of chunks
stream_iter = client.send_message_streaming(payload=payload)
async for chunk in stream_iter:
print("Stream chunk:", chunk)
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())
Официальный SDK включает в себя примеры для длительных задач, потоковых кусков, жизненного цикла задачи (Get/Cancel) и примеров интеграции с LLMS (пример LangGraph). SDK также предоставляет удобные помощники, которые обнаруживают агентские карты и устанавливают конфигурации клиентов.
5.3 Наблюдения за производительностью и измерение инструментов
Недавние контрольные показатели и структуры оценки демонстрируют производительность и эксплуатационные компромиссы между развертываниями MCP Server и сети A2A:
- MCP -серверы (FASTMCP и другие реализации) оптимизируют для последовательного управления контекстом и типичного вызова инструмента; Оценки структуры, такие как MCPBench, фокусируются на задержке уровня задачи, точности завершения и потреблении токена для типов серверов MCP, а также реализации разоблачают транспорты (Stdio, SSE, HTTP) для адаптации задержки и компромиссов пропускной способности. Следовательно, серверы MCP обеспечивают предсказуемые, управляемые схемами взаимодействия за счет централизованных проблем масштабирования ресурсов.
- Реализации A2A подчеркивают децентрализованные, низкопользовые обмены со встроенной поддержкой потоковой и длительной задачи. Экосистема A2A недавно ввела расширения задержки, которые позволяют агентам рекламировать измеренные задержки и обеспечивают маршрутизацию задержки, демонстрируя четкий отраслевой акцент на оптимизации маршрутизации времени выполнения в сетях. Децентрализованное открытие и маршрутизация для каждого агента делают сетей A2A устойчивыми и масштабируемыми в топологиях крупных агентов, но они также вводят сложности для наблюдаемой и сквозной отслеживания.
- Практически наблюдаемая оперативная схема:
MCP обеспечивает воспроизводимый призыв к инструменту и устойчивость к контексту; Оптимизируйте, выбрав соответствующий транспорт (SSE/HTTP для потоковой передачи), горизонтальное масштабирование серверов MCP и кэширование контекстных артефактов.
A2A обеспечивает более низкую среднюю задержку сообщения для коротких взаимодействий из -за постоянных соединений и прямых путей сообщений; Оптимизируйте, внедряя эффективное обнаружение обслуживания, проверки здоровья и маршрутизацию с учетом задержки.
Количественный анализ остается в зависимости от реализации; Практикующие должны оценить как протоколы в репрезентативных испытательных стендах (MCPBench для серверов MCP; рабочие нагрузки SDK и моделирование сети для A2A) до крупномасштабного внедрения.
MCP (FastMCP) A2A (A2A SDK)
+----------------------+ +----------------------------+
| LLM Agent / Orchestrator | | Agent Alpha <--> Agent Beta |
+----------+-----------+ +----------+-----------------+
| JSON-RPC / STDIO/HTTP | A2A RPC (HTTP/SSE)
v v
+----------+-----------+ +----------------------------+
| FastMCP Server | | A2A Server (Agent Card) |
| (Tools, Context, RPC) |------------| (A2AServer / Executor) |
+----------+-----------+ +----------------------------+
| ^
v |
+----------+-----------+ +----------------------------+
| External Tools & DBs | | Peers & Discovery Registry |
+----------------------+ +----------------------------+
6. Соображения безопасности и конфиденциальности
Безопасная интеграция серверов MCP и сети A2A является предпосылкой для безопасного развертывания агентских систем в производственных средах. Оба класса протоколов вводят новые поверхности атаки, потому что они расширяют возможности модели в области действий и стойкости (вызов инструмента, контекстные запасы, межагентное делегирование). В этом разделе систематически перечисляется основные категории угроз, описывает оборонительные элементы управления, отображаемые с примитивами протоколов и рекомендует оперативную практику для снижения как риска, так и радиуса взрыва в развертываниях MCP и A2A.
6.1 Категории основных угроз
Подсказка/контекст.Противники могут вставить изготовленный контент в контекстные хранилища, описания инструментов или сообщения агента, которые заставляют нижестоящие LLMS выполнять непреднамеренные действия. Это включает в себя прямую инъекцию (злонамеренный пользовательский ввод) и косвенную инъекцию (отравленные ресурсы, упомянутые через MCP).
Отравление инструментами и затенение.Метаданные инструмента или ручки ресурсов, выявленные серверами MCP, могут манипулировать таким образом, чтобы, по -видимому, доброкачественный инструмент выполняет вредоносные операции (например, в реестр инструментов, привилегированные команды) или аналогичный «теневой» инструмент.
Указание и секретная утечка.Серверы MCP, соединяющие модели с корпоративными ресурсами, могут непреднамеренно подвергать учетные данные, клавиши API или конфиденциальные данные с помощью возврата контекста или выходов инструментов, особенно если ответы зарегистрированы или недостаточно отфильтрованы.
Злоупотребление агентом-картами и атаки человека в среднем уровне (A2A).Механизмы обнаружения агента A2A (агентские карты, реестры) можно злоупотреблять выдающимися агентами, предоставлять ложные возможности или перенаправить задачи на злонамеренные сверстники. Эти атаки подрывают доверие и могут привести к несанкционированному исполнению действий.
Постоянство и риски воспроизведения.Версинный контекст и длительные задачи включают воспроизведения ранее обоснованных, но теперь терпимых инструкций; Задержанные временем вредоносные обновления инструментов или ресурсов могут создать сценарии «коврик».
6.2 Оборонительные элементы управления - протокол и уровень реализации
Следующие защиты отображают примитивы протокола (ContextQuery, Call_Tool, AgentCard, Lifecycle задачи) и шаблоны реализации. Они образуют многоуровневую архитектуру безопасности, которая сочетает в себе валидацию, наименьшую привилегию, изоляцию и наблюдаемость.
Валидация схемы и строгая набор.Применить строгие схемы JSON для всех входящих и исходящих сообщений, включая схемы параметров инструмента и форматы объектов контекста. Отклонить или карантинные данные, которые не соответствуют ожидаемым типам или кардинальности. Это ограничивает семантическую двусмысленность, которую используют противники.
Инструмент разрешающий список и токены возможностей.Требовать явных списков разрешения для вызова инструментов и привязкой доступа к инструментам с кратковременными токенами возможностей, приведенными к минимальным привилегиям. Жетоны должны быть проверенными и отзывчивыми; Метаданные инструмента должны включать канонические идентификаторы и семантическое происхождение.
Дезинфицирующая и контентная политика.Примените автоматические уровни дезинфицирования на любом контенте, хранящемся в контекстных репозиториях или возвращаются инструментами. Реализуйте политические двигатели, которые помечают, отредактируют или дезинфицируют любой вход, который напоминает инструкции, исполняемые фрагменты или шаблоны учетных данных, прежде чем модель использует его в качестве контекста.
Код инструмента и подписание метаданных.Криптографически подписывает двоичные файлы инструмента, манифесты конечной точки и агентские карты. Проверьте подписи во время вызова, чтобы предотвратить отравление инструментами и теневые установки. Включите версию и поля контрольной суммы в манифестах инструмента, чтобы обнаружить фальсификацию или задержку с задержкой поведения.
Изоляция времени выполнения и песочница.Выполните все призывы к инструментам в средах с ограниченным исполнением (контейнеры с минимальными возможностями, языковые песочницы или анклавы на основе виртуальной машины). Ограничьте выход сети, доступ к файловой системе и привилегии процесса, чтобы уменьшить влияние скомпрометированного инструмента.
Аутентификация и разрешение для A2A.Требовать взаимной аутентификации для сверстников A2A (взаимные TLS, подписанные JWT или децентрализованные идентификаторы). Кодировать требования о возможностях в пределах карт агентов и обеспечивает проверку возможностей сервера; Избегайте неявного доверия, основанного исключительно на метаданных агентах. Поддерживайте политику вращения PKI/DELICTION и требовать согласия на за задание для повышенных действий.
Контекст версии, происхождение и истечение.Поддерживайте метаданные Provenance (происхождение, время проглатывания временной метки, подпись) для всех контекстных артефактов и обеспечения соблюдения TTL/истечения для получения контекста. Предоставьте механизмы, чтобы отмечать Provenance как ненадежный или карантин и отменить контекст до надежных снимков.
Ограничение скорости и обнаружение аномалий.Применить дроссельные заведения на частоту вызова инструмента и скорость мутации контекста на идентичность агента. Аналитика приборов для обнаружения аномальных моделей вызова, внезапного увеличения использования привилегий или атипичных контекстов. Соотношение сигналов в плоскостях наблюдаемости MCP и A2A.
Аудиторские тропы и неизменная регистрация.Войдите в систему всех обменов протоколами (запросы, ответы, выходы инструментов, агентские карты), чтобы хранить поднуточный хранение с запросами индексов для судебного анализа. Убедитесь, что журналы отредактируют чувствительные элементы полезной нагрузки при сохранении достаточной верности для ответа на инцидент.
Управление пользователем и оператора.Ознакомьтесь с политикой, которые позволяют операторам ограничивать наборы инструментов на одного пользователя/агента, требуют разрешений человека в петле для действий высокого риска, и обеспечивают интерактивные потоки подтверждения для критических операций.
6.3 Оперативная практика и управление
Безопасность - это не только проблема продукта; Это требует операционной дисциплины и управления:
Моделирование угроз и красное командное.Регулярно выполняйте моделирование угроз, ориентированное на примитивы MCP/A2A (манифесты инструмента, обнаружение агента, проглатывание контекста) и запускайте упражнения с красной командой, которые имитируют быстрое инъекцию, отравление инструментами и подражание агентам.
Определение политики и соответствие.Определите организационные политики, которые кодифицируют разрешенное поведение инструментов, приемлемые потоки данных и правила удержания. Интегрировать соблюдение политики MCP/A2A в трубопроводы CI/CD и ворота времени выполнения.
Управление цепочкой поставок.Ветеринар сторонних инструментов и пакетов агентов; Требовать аттестации и воспроизводимые сборки для любого поставляемого извне кода, который будет выполняться в качестве инструмента MCP или агентами A2A.
Пьесы с ответом на инцидент.Поддерживать пьесы, специфичные для инцидентов MCP/A2A: как скомпрометированные инструменты карантина, токены для обозрения, токены, вращайте учетные данные агента и восстановить контекст из доверенных снимков.
6.4 Наблюдаемость и перекрестная корреляция
Эффективная защита требует видимости по обоим протоколам. Реализуйте распределенную трассировку, которая помещает запросы через потоки MCP и A2A (контекстные запросы → Призывы к инструментам → Сообщения агента), обеспечивая сквозную реконструкцию причинно-следственных цепей. Соответствуют следам с журналами аудита и выходами обнаружения аномалий, чтобы определить приоритеты оповещений и ускорения сдерживания.
Карта управления безопасности
+------------------------------------------------------------+
| Security Control Map |
+----------------------+----------------------+--------------+
| MCP Stack | Shared | A2A Stack |
+----------------------+----------------------+--------------+
| Context Schema | AuthN/AuthZ (PKI) | Agent Cards |
| Validation & Typing | Auditing / Logging | Mutual TLS |
| Tool Allowlist | Tracing / Alerts | Signed Claims |
| Tool Signing + TTL | Rate Limiting | Discovery ACL |
| Sandbox Execution | Incident Playbooks | Peer Rotation |
| Context Provenance | Anomaly Detection | Streaming Auth|
+----------------------+----------------------+--------------+
7. Будущие направления и стандартизация
Созревание агентских систем требует развития от точечных решений к ландшафту когерентных стандартов, который поддерживает безопасные, расширяемые и совместимые многоагентные развертывания. В этом разделе формулируются прогнозные технические направления для сочетания парадигм MCP и A2A, описывает жизнеспособные стратегии слои протокола и предлагает пути управления и усыновления для продвижения стабильного, управляемого сообществом стандарта. Анализ подчеркивает действенные инженерные шаги - проектирование спецификации, стратегии совместимости и приоритеты инструментов - тем самым предоставляя дорожную карту для исследователей, исполнителей и стюардов.
7.1 На пути к комбинированным фреймворкам MCP + A2A
Практическое будущее начинается с гибридных рамок, которые сохраняют операционные сильные стороны MCP и A2A. MCP обеспечивает строгий, основанный на схеме доступ к инструментам и постоянному контексту, в то время как A2A обеспечивает децентрализованное обнаружение, переговоры и потоковое сотрудничество. Поэтому комбинированная структура должна:
- Рассматривать MCP как канонический слой вертикальной интеграцииДля типизированного вызова инструмента, контекстной настойчивости и доступа к политике.
- Рассматривать A2A как горизонтальную координационную тканьДля открытия агента, переговоров по заданиям и потокового взаимодействия между сверстниками.
- Определить явные контракты адаптераЭта карта MCP контекста артефакты и выходы инструментов в полезные нагрузки сообщений A2A и, наоборот, позволяют записать результаты задачи A2A обратно в контекстные магазины MCP с метаданными.
В эксплуатации такой гибридной структуры требуются компоненты клея (шлюзы, переводчики), которые формализованы в спецификации, а не для специальных реализаций. Эти компоненты должны разоблачить четкую семантику для: (а) контекстного маршалирования и канонизации; (б) возможность перевода токенов и токенов доступа; и (c) семантика надежности и доставки (точно по-прежнему против по крайней мере) в комбинированном стеке.
7.2 Стратегии слои протокола и совместимости
Надежный стандарт должен быть наложен, чтобы разрешить независимую эволюцию ортогональных проблем. Рекомендуемая модель слоя включает в себя:
Транспортный слой: ПЛАНДАЕТНЫЕ ТРАНСПОРТА (HTTP/2, WebSocket, GRPC, Автобусы сообщений) с переговорами в стиле ALPN, чтобы выбрать оптимальный канал.
Контекстная схема слой: Общий реестр канонических типов объектов контекста (документы, записи памяти, учетные данные, артефакты) с идентификаторами семантического типа.
Уровень делегации и задачи: Единая модель задачи/намерения, которая кодирует цели, ограничения, подзадачи и семантику компенсации/отката; Этот слой поддерживает как централизованную оркестровку (контроллер MCP), так и децентрализованные переговоры (A2A Exchange).
Выполнение и уровень инструментов: Типизированные контракты на инструментах и манифесты выполнения (входы, выходы, побочные эффекты, необходимые привилегии) с подписанными манифестами и аттестатами времени выполнения.
Управление и политический уровень: Машиночитаемые артефакты управления (токены возможностей, политика RBAC, провенансные метаданные, правила истечения).
Стратегии совместимости включаютадаптер-первоеисхема-первыйapproaches. The adapter-first approach accelerates interoperability by translating between existing MCP and A2A deployments. The schema-first approach reduces long-term friction by defining canonical context and task schemas that both protocols adopt natively. Прагматический план миграции сочетает в себе: определить канонические схемы, а также указывать адаптеры и тесты соответствия для облегчения постепенного принятия.
7.3 Управление, стандартный процесс и модели сообщества
Стандарты достигают успеха, когда техническая строгость объединяется с открытым, ответственным процессом управления. Рекомендуемые принципы управления:
- Открытое участие: Спецификационные проекты, справочные реализации и тестовые наборы должны быть общедоступными; Предложения должны быть рассмотрены на открытом форуме с прозрачными записями решений.
- МОДЕЛА МОДЕЛА ЗРЕБЕНИЯ: Принять погашенную зрелость (например, проект → Рекомендуемый → нормативный) с эталонными реализациями и результатами теста совместимости, необходимых на каждом этапе.
- Справочные реализации и тестовые комплексы: Мандат, по крайней мере, две независимые, совместимые справочные реализации по основному компоненту (например, два сервера MCP, две библиотеки агентов A2A) и публикуют матрицы совместимости.
- Рабочие группы и роли связи: Создание специализированных рабочих групп для безопасности, эволюции схемы, переговоров о транспорте и управления; Создайте каналы связи с соседними органами стандартов и крупными поставщиками платформ.
Рекомендуется, чтобы модель управления сообществом, аналогичная устоявшимся организациям Интернета или веб-стандартов: легкие, ориентированные на консенсус процессы, которые определяют приоритет совместимости и эксплуатационной безопасности.
7.4 Пути усыновления и практики миграции
Чтобы стимулировать усыновление, ограничивая фрагментацию:
Начальная загрузка через шлюзы: Предоставьте официальные реализации шлюза, которые переводят MCP↔A2A, что позволяет установить развертывание взаимодействия во время миграции.
Постепенное соответствие: Определите минимальные профили соответствия (например, «MCP только для контекста», «только для задачи A2A»), чтобы реализователи могли сначала использовать основные возможности.
Экосистемные стимулы: Публикуйте значки совместимости, результаты теста на соответствие и базовые показатели эффективности для стимулирования участия поставщиков.
Операционные пьесы: Производите руководства по развертыванию для гибридных топологий (однорегион MCP + мультирегионная сетка A2A), включая рекомендованные конфигурации упрочнения и наблюдения.
7.5 Приоритеты исследований, инструментов и стандартизации
Ключевые исследования и инженерные инвестиции будут ускорить стабильный стандарт:
Формальная семантика и проверка: Определите формальную семантику для разложения задач, делегирования и отката, чтобы обеспечить автоматическую проверку и безопасную состав поведения агента.
Механизмы реестра схемы и эволюции: Создайте реестр канонических схемы с четкими версиями, путями обтекания и правилами обратной совместимости.
Тесты совместимости: Общественные испытания, которые осуществляют канонические рабочие процессы в масштабе, измерение задержки, доступности и соответствия политике между гибридными стеками.
Примитивы и свидетельства о безопасности: Стандартизируйте легкие аттестации примитивы для манифестов инструментов и контекстов выполнения выполнения, чтобы обеспечить доверенный композицию.
Стандарты наблюдения и трассировки: Определите идентификаторы отслеживания на уровне проводов и форматы корреляции для сквозного сквозного наблюдения.
+---------------------------------------------------------------+
| Unified Agent Interoperability Protocol Stack |
+---------------------------------------------------------------+
| Governance & Policy Layer | Policy Tokens | Conformance |
+---------------------------------------------------------------+
| Execution & Tool Layer | Typed Tool Manifests (signed) |
+---------------------------------------------------------------+
| Delegation & Task Layer | Intent Trees / Task Contracts |
+---------------------------------------------------------------+
| Context Schema Layer | Canonical Context Types & IDs |
+---------------------------------------------------------------+
| Transport Layer | HTTP/2 | WebSocket | gRPC | MQ |
+---------------------------------------------------------------+
| Adapters / Gateways | MCP <--> A2A Translators (optional) |
+---------------------------------------------------------------+
8 Заключение
В этой статье предоставил всесторонний сравнительный анализ протокола контекста модели (MCP) и протокола агента-агента (A2A), подчеркивая их различные философии дизайна, операционные силы и соображения безопасности. MCP превосходит структурированное управление контекстами и типизированное вызов инструмента, что позволяет предсказуемой и проверенной интеграции. В отличие от этого, A2A предлагает децентрализованное, устойчивое сотрудничество с одноранговым пиром с расширенными потоковыми и переговорами. Обсуждение текущих реализаций, проблем совместимости и будущих усилий по стандартизации подчеркивает потенциал для гибридных рамок, которые используют обе парадигмы. Продолжение исследований и управления сообществом будут иметь важное значение для реализации надежных, масштабируемых многоагентных экосистем, которые безопасно и эффективно координируют сложные задачи в различных средах.
Оригинал