A2A vs MCP：AI プロトコルの進化 AIエージェント連携の未来を形作る
AIは、推論し、委任し、協働するツールとエージェントのエコシステムへと向かっています。プロトコルが新たな戦場となる時代において、A2AとMCPが登場し、エージェントインタラクションの2つの主要な側面に関する標準を確立しようとしています。
2つの主要プロトコル：概要
MCP：モデルコンテキストプロトコル
Anthropicによって開発され、アプリケーションがLLMにコンテキスト（データとツール）を提供する方法を標準化することに焦点を当てています。クライアントサーバーモデルを通じて、AIが外部リソース（データベース、API、ファイルシステムなど）に安全かつ動的に接続できるようにします。「AIのUSB-Cポート」のようなものです。
A2A：エージェント間プロトコル
Googleと多くのパートナーによって発表され、エージェント間の通信と協調を標準化することを目的としています。エージェントが互いを発見し（Agent Card）、情報を交換し、行動を調整する方法を定義し、ベンダーやフレームワークを超えた動的なマルチエージェントシステムの構築をサポートします。
A2A vs. MCP：主な違い一覧
MCP (モデルコンテキストプロトコル)
焦点
エージェント ↔ ツール / データ
核心的目的
LLMが外部の能力とコンテキストにアクセスするための標準的な方法を提供すること。
解決される問題
ツール/データソースのM×N統合の複雑さ。
インタラクション範囲
主に単一エージェントの能力を強化する。
類推
AIのUSB-Cポート。
開発者
Anthropic
A2A (エージェント間プロトコル)
焦点
エージェント ↔ エージェント
核心的目的
異なるエージェント間の相互運用性と協調を実現すること。
解決される問題
エージェント間に相互運用性と協調の標準がないこと。
インタラクション範囲
核心はマルチエージェントシステムと協調にある。
類推
エージェントの共通言語 / 外交プロトコル。
開発者
Google 及び 50以上のパートナー
要するに：MCPはエージェントとツールを接続し、A2Aはエージェントとエージェントを接続する。
相乗効果と競争：微妙なバランス
公式には相互補完的（A2A ❤️ MCP）と位置付けられていますが、現実はもっと複雑かもしれません。境界は明確ではなく、生態学的ニッチの争奪戦はすでに始まっています。
理論上の相互補完性
A2A：水平連携
エージェント間のタスク委任、プロセスオーケストレーション、コミュニケーションを担当。
MCP：垂直統合
エージェントがツール、API、データベースなどの特定のリソースにアクセスすることを担当。
理想的なシナリオ：エージェントはA2Aを介して計画を調整し、MCPを介してツールを呼び出してタスクを実行する。（例：自動車修理工場の例：A2Aは顧客とのコミュニケーションと部品調整に使用され、MCPは診断ツールの操作に使用される）。
現実世界のダイナミクス
GoogleはA2AをMCPの補足として位置付けていますが、これは「エージェント」と「ツール」を明確に区別することが前提です。しかし、この境界はますます曖昧になっています。ツールはよりスマートになり、「エージェント化」する傾向があります。エージェントもツールに大きく依存しています。
これは疑問を提起します：私たちは本当に2つの別々のプロトコルが必要なのでしょうか？開発者のエネルギーは限られており、エコシステムの投資の方向性が最終的な展望を決定します。標準の主導権をめぐる「綱引き」はすでに始まっているかもしれません。
未来の展望：エコシステム、標準、課題
A2AとMCPの出現は、AIプロトコルが重要な発展段階に入ったことを示しています。将来の方向性は、技術的なメリット、コミュニティの力、市場の採用によって決定されます。
Googleの二重戦略
A2Aを発表する一方で、GoogleはMCPへの支持も表明しました。これはヘッジ戦略と見なされています。エージェント通信標準の主導権を握ろうとすると同時に、コミュニティによってすでにサポートされているツール統合標準にも参加しています。注目すべきは、A2Aの発表時にAnthropicやOpenAIのような主要なMCP支持者が欠けていたことです。
歴史的教訓：シンプルさが鍵
技術史（例：XML/SOAP vs JSON）を振り返ると、シンプルさ、使いやすさ、コミュニティ主導力が、どの標準が勝つかを決定する上でしばしば決定的な要因となります。開発者の障壁をより速く下げ、イノベーションを刺激できるプロトコルが優位に立つでしょう。
最終的な戦場：エコシステムの採用
理論的なメリットは重要ですが、真の決定要因はエコシステムの採用度です。より多くの開発者、ツール、サービスプロバイダーを引き付け、強力なネットワーク効果を形成するプロトコルが、最終的に未来を定義します。
共通の課題は依然として深刻です：
どのプロトコルが勝つか、あるいは共存するかにかかわらず、セキュリティ、標準の進化、複雑さの管理、クロスプラットフォーム互換性などの課題は、エコシステム全体が直面し、共に解決する必要がある困難な問題です。
エコシステムの例
A2AとMCPに基づいて、開発者コミュニティはエージェント、ツール、サービスの豊富なエコシステムを構築しています。以下はいくつかの例です（説明のみ）：
GitHub MCPサーバー
リポジトリ管理、ファイル操作、およびGitHub API統合機能を提供します。
ファイルシステムMCPサーバー
構成可能なアクセス制御を備えた安全なファイル操作を提供します。
Baidu Map MCPサーバー
MCPプロトコルと互換性のある地図サービスで、コアAPIを提供します。
Cursor (MCPクライアント)
MCPを統合したAIコードエディタで、サーバーに接続して機能を拡張できます。
人事オンボーディングエージェント (A2A)
従業員のオンボーディングプロセスを処理し、A2Aを介してIT、管理などのエージェントと連携します。
旅行計画エージェント (A2A)
航空券、ホテル、アクティビティ予約など、複数のエージェントを調整して旅程を計画します。
*上記は概念的な例であり、実際の実装と可用性は異なる場合があります。
よくある質問 (FAQ)
MCP (モデルコンテキストプロトコル) とは何ですか？
MCPはAnthropicによって開発されたオープンプロトコルで、AIシステム（Claudeなど）が様々なデータソースやツールに安全に接続できるようにします。AIが外部の能力にアクセスするための標準化されたクライアントサーバーアーキテクチャを提供します。
A2A (エージェント間プロトコル) とは何ですか？
A2AはGoogleとパートナーによって発表されたオープンプロトコルで、誰が構築したか、どこでホストされているかに関係なく、異なるAIエージェント間の標準化された通信と協調を可能にすることを目的としています。エージェント間の相互運用性に焦点を当てています。
A2AとMCPは競合関係ですか？
公式には相互補完的と位置付けられていますが、現実には境界が曖昧で、潜在的な競争が存在します。A2Aはエージェント間の通信を処理し、MCPはエージェントとツール/データの接続を処理します。将来的には共存する可能性もあれば、一方が支配的になる可能性もあり、エコシステムの発展次第です。
MCPサーバーとは何ですか？
MCPサーバーは、AIクライアント（MCP統合アプリケーションやIDEなど）にコンテキスト、ツール、またはプロンプトを提供するシステムです。ファイル、データベース、APIなどのリソースを公開し、AIが安全にアクセスできるようにします。
A2Aはどのようにエージェント連携を実現しますか？
A2Aは、エージェント発見（Agent Card）、タスク割り当て（Taskオブジェクト）、ステータス更新（SSE）、結果交換（Artifact）の標準プロセスを定義し、異なるエージェントがチームのように協力できるようにします。
これらのプロトコルは安全ですか？
セキュリティは中心的な設計考慮事項です。MCPでは、サーバーが自身のリソースを制御します。A2Aもエンタープライズグレードの認証と認可を組み込んでいます。ただし、最終的なセキュリティは、正しい実装とエコシステムのベストプラクティスに依存します。