概要
https://workos.com/blog/mcp-vs-a2a
詳細内容
## MCP vs. A2A: Which AI agent protocol should you use?
https://workos.com/blog/mcp-vs-a2a
AIエージェントの2つの主要プロトコルであるMCPとA2Aを比較し、各々の役割、限界、そして堅牢なエージェントシステム構築には両者の組み合わせが不可欠であることを明確にする。
**Content Type**: 🛠️ Technical Reference
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 76/100 | **Annex Potential**: 74/100 | **Overall**: 76/100
**Topics**: [[AI Agent Protocols, Multi-Agent Systems, Tool Calling, Agent Orchestration, System Architecture]]
この記事は、AIエージェントシステムを構築する上で不可欠な2つのプロトコル、MCP (Model Context Protocol) とA2A (Agent-to-Agent Protocol) を比較し、それぞれの役割と組み合わせの重要性を解説します。Webアプリケーションエンジニアにとって、これらのプロトコルはAIシステム設計の基礎となります。
Anthropicが提唱するMCPは、エージェントが外部ツールやデータソースにアクセスするための標準化された方法を提供します。JSON-RPCを基盤とし、MCPサーバーが利用可能なツール（例：ファイルリーダー、データベースクエリハンドラー）を公開することで、エージェントは予測可能な方法でこれらのツールを呼び出すことができます。これにより、個別のカスタム統合コードを削減し、ツールに対する権限管理やアクセス制御が容易になります。例えば、顧客サポートAIがZendeskやSalesforceのような既存のビジネスシステムにシームレスに問い合わせる際に活用されます。
一方、Googleと協力者が主導するA2Aは、エージェント同士が互いを発見し、通信し、協調するためのプロトコルです。これはピアツーピアのオーケストレーションを可能にし、各エージェントは「Agent Card」で自身の能力を公開し、動的に連携します。A2Aは、マスタープロセスなしに複数の専門エージェントがタスクを分割し、交渉し、結果を共有するような複雑なワークフローに適しています。例として、プロジェクト管理ボットが旅行ボット、財務ボット、スケジュールボットにタスクを委譲し、それらが連携してオフサイトイベントを計画するシナリオが挙げられます。
重要なのは、MCP単独ではエージェント間の交渉や動的な委譲ができず、A2A単独ではデータベースやファイルシステムへのセキュアなツールアクセスができない点です。つまり、現実世界でのエンタープライズ級AIシステムでは、両者の組み合わせが必須となります。A2Aがエージェント間のタスク配分や調整（オーケストレーション）を担当し、MCPが各エージェントが必要なツールと確実に連携し、タスクを実行（エグゼキューション）する役割を担います。
Webアプリケーションエンジニアは、この「オーケストレーションと実行」の二層構造を理解することで、よりスケーラブルでセキュア、かつ柔軟なAIエージェントシステムを設計できます。複雑なAIアプリケーションの開発において、無駄なカスタムコードの記述を避け、堅牢な基盤の上に機能構築に集中できるようになるでしょう。