1 Introducción El Protocolo de Contexto Modelo (MCP) representa un nuevo estándar abierto diseñado para unificar la interfaz entre los agentes del modelo de lenguaje grande (LLM) y las herramientas externas, las fuentes de datos y los sistemas de memoria. , permitiendo a los agentes basados en LLM ampliar sus capacidades de razonamiento de forma dinámica invocando, combinando y orquestando funcionalidades externas en un Es una En la que el agente actúa como el cliente solicitando el contexto y la ejecución de herramientas, mientras que el servidor proporciona una interfaz uniforme a los recursos heterogéneos. contextualized, real-time JSON-RPC communication channel composable and discoverable manner client-server protocol Emergiendo del ecosistema de investigación de Anthropic, MCP logró rápidamente un amplio apoyo de la industria, con las principales plataformas de IA integrando su interfaz para permitir el desarrollo de la tecnología. El protocolo estandariza la semántica de la interacción de tal forma que los agentes pueden consultar cadenas de herramientas complejas o corpora de documentos sin un acoplamiento estrecho, lo que permite la modularidad y la seguridad. , permitiendo a los agentes mantener una conciencia de tareas consistente a lo largo de las sesiones. tool use, data querying, and stateful memory management explicit context sharing, versioned capabilities, and incremental state updates En contraste, el protocolo de agente a agente (A2A) está concebido como un Permite a los agentes autónomos Diseñado para facilitar En entornos dinámicos, A2A admite una rica semántica de mensajes, delegación de tareas, retroalimentación y verificación de identidad sin depender de un orquestador central. , permitiendo ecosistemas flexibles donde los agentes interactúen independientemente del proveedor o plataforma. decentralized, peer-to-peer communication standard discover, negotiate, and coordinate tasks directly with each other multi-agent collaboration workflows horizontal scalability and real-time agent federation La diferencia entre MCP y A2A radica principalmente en su topología de comunicación y casos de uso. conectar a los agentes de LLM a diversas herramientas externas y fuentes de datos a través de un protocolo consistente. Excelente en permitir a los agentes aumentar sus conocimientos y capacidades contextuales a petición. permitir la colaboración de agentes, la distribución de tareas y la automatización de flujos de trabajo entre actores autónomos. vertical integration layer horizontal orchestration fabric +--------------------------+ +--------------------------+ | 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 | +--------------------------+ +--------------------------+ Este artículo presenta una comparación técnica detallada entre MCP y A2A. Se analizará sus marcos arquitectónicos, esquemas de mensajes, modelos de seguridad y flujos de trabajo operativos. Arquitectura Técnica del Protocolo de Contexto Modelo (MCP) El MCP está diseñado como una interfaz de comunicación estandarizada que permite a los agentes de LLM interactuar sin problemas con recursos externos, como API de herramientas, sistemas de memoria, bases de datos y repositorios de datos. y está diseñado para ser tanto extensible como seguro, facilitando la ampliación dinámica de las capacidades de los agentes en tiempo real.La filosofía de diseño de MCP se basa en desconectar el razonamiento de los agentes de las preocupaciones de integración directa, en lugar de proporcionar una coherencia Accesible a través de una API. JSON-RPC 2.0 transport layer contextual query and execution environment 2.1 Componentes y funciones principales MCP define un conjunto de componentes principales y roles lógicos: : Typically the LLM agent or orchestrator initiating requests for context, tool invocations, or state modifications. The client interprets protocol responses to adapt its behavior or knowledge base. MCP Client : The service endpoint implementing the protocol interface, exposing external tools, memory stores, and data sources through a unified API. It manages access control, capability negotiation, and state persistence. MCP Server : Backend repositories holding structured context data, including documents, embeddings, agent memory snapshots, and tool metadata. These stores are accessible through the MCP server. Context Stores : External functionalities or services invoked by MCP requests. They may include code execution environments, search engines, or proprietary APIs. Tools and Executors +-----------------------------------------------------------+ | 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 Protocolo de mensajes y semántica La comunicación entre los clientes de MCP y los servidores se realiza a través de solicitudes y respuestas asincrónicas de JSON-RPC. Incorporar metadatos como . rich schema for context-aware requests context versioning, resource handles, and execution hints Los principales tipos de solicitudes incluyen: ContextQuery: Recibe información contextual o metadatos relevantes para la tarea del agente actual, soportando filtros por tipo, tiempo o relevancia de contenido. ToolInvocation: Solicita la ejecución de una función de herramienta con entradas especificadas, devolviendo salidas en un formato estandarizado, incluyendo metadatos de manejo de errores. ContextUpdate: Permite a los clientes modificar o anexar el contexto existente, apoyando la evolución de estado incremental esencial para los flujos de trabajo multi-turn. Negociación de capacidades: Permite a los clientes y servidores acordar extensiones de protocolo, parámetros de seguridad y formatos de mensajes compatibles. Este marco de mensajería impone una validación estricta de los esquemas de entrada/salida, promoviendo la interoperabilidad y reduciendo la deriva semántica. 2.3 Contexto Persistencia y gestión del Estado Una de las características definidoras de MCP es su modelo robusto para A diferencia de las llamadas de API transitorias, MCP admite que mantienen instantáneas históricas, permitiendo a los agentes atravesar estados pasados, retroceder cambios o sintetizar nuevos contextos a partir de datos acumulativos. context persistence versioned context stores El estado de contexto se representa típicamente como documentos estructurados enriquecidos con metadatos semánticos.El protocolo define identificadores estándar para elementos de contexto, permitiendo a los agentes de manera ineludible. reference, update, or merge contexts 2.4 Seguridad y control de acceso MCP se integra con marcos de seguridad de nivel empresarial para garantizar la confidencialidad, integridad y disponibilidad de los datos contextuales.Métodos de autenticación comúnmente empleados incluyen tokens OAuth2, TLS mutuo y claves API.Los modelos de autorización son finamente elaborados, permitiendo permisos basados en roles en la invocación de herramientas y la manipulación de contextos. El protocolo requiere una rigurosa saneamiento de entrada para mitigar los ataques de inyección rápida y envenenamiento de herramientas.Los ganchos de auditoría permiten a los operadores rastrear todas las interacciones del protocolo, asegurando la trazabilidad y la conformidad. 2.5 Extensibilidad e integración de ecosistemas MCP está diseñado para adaptarse a las necesidades del ecosistema de IA en evolución a través de puntos de extensión modulares. Los proveedores pueden definir esquemas de herramientas personalizadas, incorporar metadatos especializados y ampliar modelos de contexto sin romper la compatibilidad retroactiva. MCP apoya la compostabilidad al permitir que múltiples servidores MCP se federen, proporcionando contextos agregados a los agentes. La adopción de la industria de MCP refleja su flexibilidad; las principales plataformas implementan adaptadores de MCP que traducen entre las APIs internas y el esquema de MCP, facilitando la rápida integración de herramientas heterogéneas. 3 Arquitectura técnica del protocolo de agente a agente (A2A) El protocolo de agente a agente (A2A) es un estándar abierto diseñado para facilitar A diferencia de los protocolos que enfatizan la orquestación centralizada o las interacciones mediadas por servidores, A2A prioriza , de , y entre agentes, permitiendo ecosistemas multiagentes escalables y flexibles. decentralized, peer-to-peer communication and collaboration direct messaging dynamic task negotiation real-time feedback streams 3.1 Componentes y funciones principales La arquitectura A2A define varias entidades clave: : An autonomous software entity capable of initiating, responding to, and coordinating with other agents via protocol-compliant messages. Agents maintain identities and capabilities which are advertised for discovery. Agent : An encapsulated unit of work or goal that may be initiated by an agent and delegated to others. Tasks have lifecycles tracked through protocol signals, including initiation, progress updates, completion, or cancellation. Task : A metadata construct representing agent identity, supported capabilities, endpoints, and communication preferences. Agent cards facilitate discovery and routing of messages. Agent Card : The underlying transport layer enabling message delivery, which may be implemented over various protocols such as HTTP/2, WebSocket, or decentralized messaging systems. Message Bus / Network Layer +---------------------------+ +---------------------------+ | 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 | +---------------------------+ +---------------------------+ 3.2.2 Semántica de flujo de trabajo y mensajes La comunicación en A2A es principalmente asíncrona y orientada a eventos.Los mensajes se ajustan a un formato estructurado que encapsula: : Including task requests, status updates, data payloads, and error notifications. Message Types : Agents can transmit partial results or progress streams to facilitate interactive workflows. Streaming Support : Agents may engage in multi-step exchanges to refine task parameters, allocate subtasks, or modify priorities dynamically. Negotiation Protocols 3.3 Descubrimiento y enrutamiento descentralizado A diferencia de los protocolos centralizados, los mandatos A2A que permiten a los agentes localizar y autenticar a los colaboradores potenciales en un ecosistema abierto. Discovery se basa en la transmisión de tarjetas de agentes o la consulta de registros distribuidos. peer discovery mechanisms 3.4 Modelo de seguridad El protocolo incorpora robustas características de seguridad adecuadas para entornos empresariales multi-teniente: : Agents authenticate peers using cryptographic signatures, decentralized identifiers (DIDs), or mutual TLS. Authentication : Task permissions are governed by capability-based access control, enforced through policy declarations attached to agent cards. Authorization : Messages may be end-to-end encrypted and signed to prevent tampering and eavesdropping. Data Integrity and Confidentiality : Comprehensive logging of message exchanges supports traceability and compliance audits. Auditability 3.5 Escalabilidad y tolerancia a fallos El diseño descentralizado de A2A es inherentemente compatible con la escalación horizontal.Los agentes pueden unirse o salir de la red sin interrumpir los flujos de trabajo en curso.Los ciclos de vida de las tareas son resistentes a las fallas de los agentes a través de políticas de temporalización y procedimientos de transferencia de errores delegados. 3.6 Extensibilidad e interoperabilidad El protocolo admite esquemas de mensajes extensibles, lo que permite a los proveedores definir tipos de mensajes específicos de dominio, manteniendo la compatibilidad retroactiva.Las implementaciones de A2A pueden interoperar en marcos de agentes heterogéneos adheridos a los estándares básicos de mensajes y protocolos de descubrimiento. Análisis comparativo de protocolos MCP y A2A El protocolo MCP y A2A son dos estándares contemporáneos diseñados para facilitar la interoperabilidad entre los agentes de IA. A pesar de compartir el objetivo general de permitir la coordinación de múltiples agentes y la mejora de las capacidades, los dos protocolos difieren significativamente en paradigmas arquitectónicos, semántica operativa y escenarios de despliegue previsto. 4.1 Modelo de comunicación y topología MCP utiliza un modelo de comunicación cliente-servidor en el que el agente LLM actúa como el cliente que consulta un servidor MCP centralizado. Este servidor agrega acceso a diversas herramientas externas, repositorios de datos y construcciones de memoria. Este enfoque de integración vertical permite un control estricto sobre la gestión del contexto y la invocación de herramientas, lo que permite la coherencia y la gobernanza simplificada. Sin embargo, introduce un único punto de coordinación que puede afectar la tolerancia de fallos del sistema y la escalabilidad. Por el contrario, A2A adopta una topología descentralizada, peer-to-peer. Los agentes autónomos descubren y comunican directamente entre sí sin depender de intermediarios centralizados. Este tejido de comunicación horizontal apoya ecosistemas de agentes dinámicos donde los participantes pueden unirse, salir o redistribuir tareas en tiempo real. La naturaleza distribuida mejora la tolerancia a los errores y la escalabilidad, pero requiere mecanismos de descubrimiento y enrutamiento más sofisticados. 4.2 Gestión del contexto y persistencia del estado La gestión de la información contextual es un principio central de MCP. Soporta almacenes de contexto persistentes y de versión que mantienen el estado y el historial de los agentes a través de las sesiones. Esto permite a los agentes realizar razonamientos complejos de múltiples vueltas, recordar las interacciones anteriores y mantener la coherencia durante los flujos de trabajo extendidos. Los agentes comunican los parámetros de tareas, el progreso y los resultados, pero delegan responsabilidades de persistencia del contexto a implementaciones de agentes individuales o sistemas externos.El protocolo favorece la agilidad y la flexibilidad sobre esquemas de contexto estrictamente controlados, lo que puede introducir heterogeneidad en la interpretación del contexto, pero permite una adaptación rápida. 4.3 Seguridad y control de acceso Las arquitecturas de seguridad de MCP y A2A reflejan sus respectivas diferencias topológicas. MCP aprovecha los marcos de autenticación y autorización a nivel empresarial para regular el acceso a herramientas y almacenes de contexto. modelos de control de acceso basados en roles (RBAC) de gran tamaño permiten ajustes de permiso precisos, y el protocolo incorpora medidas para prevenir ataques de inyección rápida y envenenamiento de contexto. En A2A, la seguridad está diseñada para acomodar modelos de confianza descentralizados. Los agentes autentican a los pares a través de métodos criptográficos como los identificadores descentralizados (DID) o el TLS mutuo. El control de acceso basado en capacidades está incorporado dentro de las tarjetas de agentes, lo que permite la aplicación dinámica de las políticas. Mientras que el cifrado de extremo a extremo y la firma de mensajes son integrales, la topología distribuida requiere una validación continua de la fiabilidad del agente para mitigar los riesgos. 4.4 Escalabilidad y rendimiento La arquitectura de servidor centralizada de MCP facilita el rendimiento consistente bajo cargas controladas y facilita el monitoreo. Sin embargo, la escalación requiere la provisión de servidores MCP para manejar las crecientes demandas de clientes e integraciones de herramientas. A2A soporta inherentemente la escalación elástica debido a las interacciones de agentes descentralizados. Los agentes se pueden agregar o eliminar de forma dinámica, distribuyendo la carga de trabajo y mitigando los obstáculos. Sin embargo, la latencia de descubrimiento y las complejidades de enrutamiento de mensajes pueden afectar el rendimiento, especialmente en redes grandes o heterogéneas. 4.5 Extensibilidad e integración de ecosistemas Ambos protocolos priorizan la extensibilidad, aunque a través de diferentes mecanismos. MCP define puntos de extensión modular dentro de su esquema JSON-RPC, permitiendo definiciones de herramientas personalizadas y modelos de contexto sin violar la conformidad del protocolo. A2A admite la extensibilidad a través de esquemas de mensajes flexibles y capacidades de agentes negociables. Sus protocolos de descubrimiento permiten a los agentes anunciar nuevas funcionalidades de forma dinámica.La arquitectura ligeramente acoplada permite la interoperabilidad en diversos marcos de agentes, pero requiere la adhesión a los formatos de mensajes básicos para mantener la compatibilidad. +----------------------------+ +----------------------------+ | 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 | +----------------------------+ +----------------------------+ Aplicaciones de caso de uso y evaluación del rendimiento Esta sección presenta ejemplos concretos de implementación actualizados para el Protocolo de Contexto Modelo (MCP) y el protocolo de agente a agente (A2A), seguido de una discusión de las características de rendimiento y los compromisos de integración. El ejemplo A2A sigue los patrones oficiales de A2A Python SDK (servidor: + de • El cliente: interactivos), y demuestra tanto las interacciones de streaming como no streaming. call_tool A2AServer AgentExecutor A2AClient 5.1 Ejemplo de MCP — FastMCP (server + cliente, ) call_tool El patrón de implementación de MCP mostrado utiliza un servidor local de FastMCP que expone las herramientas tipificadas, y un cliente local de FastMCP que se conecta al servidor y invoca herramientas con El servidor expone herramientas como funciones de Python decoradas con El cliente utiliza el La clase y el Contexto de la gestión del ciclo de vida. call_tool @mcp.tool Client async with - El : Server (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") - El : Client (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()) Este patrón de interacción demuestra el modelo de integración vertical de MCP: el agente de LLM o orquestador solicita datos contextuales y ejecución de herramientas a través de una única capa de protocolo de versión. FastMCP proporciona múltiples transportes (stdio, SSE/http) y una robusta API de cliente asíncope centrada en . call_tool 5.2 Ejemplo A2A – SDK oficial de A2A Python (server + cliente, no streaming y streaming) El ejemplo A2A sigue los patrones oficiales del SDK de A2A: define y Implementar una Subclases que se implementan y (para streaming), iniciar una , e interactuar con el servidor utilizando las funciones de conveniencia del cliente SDK. AgentSkill AgentCard AgentExecutor on_message_send on_message_stream A2AServer — esqueleto simplificado basado en el ejemplo del SDK: Server (A2A Helloworld) # 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) - El (Abríeñado en el texto): Client (A2A SDK test client pattern) test_client.py # 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()) El SDK oficial incluye ejemplos de tareas de larga duración, bloques de transmisión, ciclo de vida de tareas (get/cancel) y ejemplos de integración con LLMs (el ejemplo de LangGraph). 5.3 Observaciones de rendimiento y herramientas medidas Los últimos marcos de referencia de la comunidad y los marcos de evaluación demuestran los compromisos de rendimiento y operacionales entre las implementaciones de servidores MCP y las redes A2A: Los servidores MCP (FastMCP y otras implementaciones) se optimizan para la gestión de contextos consistente y la invocación de herramientas tipificadas; los marcos de evaluación como MCPBench se centran en la latencia a nivel de tareas, la exactitud de finalización y el consumo de token para los tipos de servidores MCP, y las implementaciones exponen los transportes (stdio, SSE, HTTP) para ajustar la latencia y los compromisos de rendimiento. El ecosistema A2A ha introducido recientemente extensiones conscientes de la latencia que permiten a los agentes anunciar la latencia medida y permitir el enrutamiento consciente de la latencia, demostrando una clara énfasis de la industria en las optimizaciones de enrutamiento en tiempo de ejecución dentro de las redes de pares. El descubrimiento descentralizado y el enrutamiento por agente hacen que las redes A2A sean resilientes y escalables en grandes topologías de agentes, pero también introducen complejidades para la observabilidad y el rastreo de fin a fin. Practically, the observed operational pattern is: MCP provides reproducible tool invocation and context persistence; optimize by selecting an appropriate transport (SSE/HTTP for streaming), horizontal scaling of MCP servers, and caching of context artifacts. A2A provides lower median message latency for short interactions because of persistent connections and direct message paths; optimize by implementing efficient service discovery, health checks, and latency-aware task routing. El benchmarking cuantitativo sigue dependiendo de la implementación; los profesionales deben evaluar ambos protocolos en camas de prueba representativas (MCPBench para servidores MCP; cargas de trabajo de muestra de SDK y simulaciones de red para A2A) antes de la adopción a gran escala. 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 | +----------------------+ +----------------------------+ Consideraciones de seguridad y privacidad La integración segura de los servidores MCP y las redes A2A es una condición previa para el despliegue seguro de los sistemas de agentes en entornos de producción. Ambas clases de protocolos introducen nuevas superficies de ataque porque extienden las capacidades del modelo a los dominios de acción y persistencia (invocación de herramientas, almacenes de contexto, delegación de interagentes).Esta sección enumera sistemáticamente las principales categorías de amenazas, resume los controles defensivos mapeados a los primitivos del protocolo y recomienda prácticas operativas para reducir tanto el riesgo como el radio de explosión en las implementaciones de MCP y A2A. 6.1 Categorías principales de amenazas Adversaries may insert crafted content into context stores, tool descriptions, or agent messages that cause downstream LLMs to execute unintended actions. This includes direct injection (malicious user input) and indirect injection (poisoned resources referenced via MCP). Prompt/Context Injection. Tool metadata or resource handles exposed by MCP servers may be manipulated so that an apparently benign tool performs malicious operations (e.g., exfiltration, privileged commands), or a similarly named “shadow” tool is introduced into the tool registry. Tool Poisoning and Shadowing. MCP servers bridging models to enterprise resources can inadvertently expose credentials, API keys, or sensitive data through context returns or tool outputs, especially if responses are logged or insufficiently filtered. Credential and Secret Leakage. A2A agent discovery mechanisms (agent cards, registries) can be abused to impersonate agents, present false capabilities, or redirect tasks to malicious peers. These attacks undermine trust and can lead to unauthorized action execution. Agent-Card Abuse and Man-in-the-Middle Attacks (A2A). Versioned context and long-running tasks enable replays of previously valid but now-dangerous instructions; time-delayed malicious updates to tools or resources can create “rug-pull” scenarios. Persistence and Replay Risks. 6.2 Controles defensivos - Protocolo y nivel de implementación Las siguientes defensas mapean a protocolos primitivos (ContextQuery, call_tool, AgentCard, ciclo de vida de tareas) y a patrones de implementación. forman una arquitectura de seguridad en capas que combina validación, menos privilegio, aislamiento y observabilidad. Enforce strict JSON schemas for all incoming and outgoing messages, including tool parameter schemas and context object formats. Reject or quarantine data that does not conform to expected types or cardinality. This limits the semantic ambiguity that adversaries exploit. Schema Validation and Strict Typing. Require explicit allowlists for tool invocation and bind tool access to short-lived capability tokens scoped to the minimal privileges required. Tokens should be auditable and revocable; tool metadata must include canonical identifiers and semantic provenance. Tool Allowlisting and Capability Tokens. Apply automated sanitization layers on any content stored in context repositories or returned by tools. Implement policy engines that flag, redact, or sanitize any input that resembles instructions, executable snippets, or credential patterns before a model uses it as context. Sanitization and Content Policy Enforcement. Cryptographically sign tool binaries, endpoint manifests, and agent cards. Verify signatures at invocation time to prevent tool poisoning and shadow installations. Include version and checksum fields in tool manifests to detect tampering or time-delayed behavior changes. Tool Code and Metadata Signing. Execute all tool invocations within constrained execution environments (containers with minimal capabilities, language sandboxes, or VM-based enclaves). Limit network egress, file system access, and process privileges to reduce the impact of a compromised tool. Runtime Isolation and Sandboxing. Require mutual authentication for A2A peers (mutual TLS, signed JWTs, or decentralized identifiers). Encode capability claims within AgentCards and enforce capability checks server-side; avoid implicit trust based solely on agent metadata. Maintain PKI/credential rotation policies and require per-task consent for elevated actions. Authentication and Authorization for A2A. Maintain provenance metadata (origin, ingestion timestamp, signature) for all context artifacts and enforce TTL/expiry for retrieved context. Provide mechanisms to mark provenance as untrusted or quarantined and to roll back context to trusted snapshots. Context Versioning, Provenance, and Expiry. Apply throttles on tool invocation frequency and context mutation rates per agent identity. Instrument analytics to detect anomalous invocation patterns, sudden increases in privilege usage, or atypical context edits. Correlate signals across MCP and A2A observability planes. Rate Limiting and Anomaly Detection. Log all protocol exchanges (requests, responses, tool outputs, agent cards) to tamper-evident storage with queryable indices for forensic analysis. Ensure logs redact sensitive payload elements while maintaining sufficient fidelity for incident response. Audit Trails and Immutable Logging. Expose policy controls that permit operators to restrict tool sets per user/agent, require human-in-the-loop approvals for high-risk actions, and provide interactive confirmation flows for critical operations. User and Operator Controls. 6.3 Prácticas operativas y gobernanza La seguridad no es sólo una cuestión de producto; requiere disciplina operativa y gobernanza: Regularly perform threat modeling focused on MCP/A2A primitives (tool manifests, agent discovery, context ingestion) and run red-team exercises that simulate prompt injection, tool poisoning, and agent impersonation. Threat Modeling and Red Teaming. Define organizational policies that codify allowed tool behaviors, acceptable data flows, and retention rules. Integrate MCP/A2A policy enforcement into CI/CD pipelines and runtime gates. Policy Definition and Compliance. Vet third-party tools and agent packages; require attestation and reproducible builds for any externally supplied code that will be executed as an MCP tool or by A2A agents. Supply-chain Controls. Maintain playbooks specific to MCP/A2A incidents: how to quarantine compromised tools, revoke capability tokens, rotate agent credentials, and restore context from trusted snapshots. Incident Response Playbooks. 6.4 Observación y correlación de protocolos Las defensas eficaces requieren visibilidad en ambos protocolos. Implementar el seguimiento distribuido que solicita etiquetas en los flujos MCP y A2A (preguntas contextuales → invocaciones de herramientas → mensajes de agentes), permitiendo la reconstrucción de las cadenas causales. Correlacionar los rastros con los registros de auditoría y las salidas de detección de anomalías para priorizar las alertas y acelerar la contención. Mapa de control de seguridad +------------------------------------------------------------+ | 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| +----------------------+----------------------+--------------+ Futuras direcciones y normalización La maduración de los sistemas de agentes requiere evolucionar desde soluciones de punto hacia un paisaje de estándares coherentes que apoye implementaciones multiagentes seguras, extensibles e interoperables.Esta sección articula direcciones técnicas prospectivas para combinar paradigmas MCP y A2A, describe estrategias viables de capa de protocolo, y propone vías de gobernanza y adopción para avanzar en un estándar estable, orientado a la comunidad.El análisis enfatiza los pasos de ingeniería accionables: diseño de especificaciones, estrategias de compatibilidad y prioridades de herramientas, proporcionando así una hoja de ruta para investigadores, implementadores y administradores de normas. 7.1 Hacia el marco combinado MCP + A2A Un futuro práctico comienza con los marcos híbridos que conservan los puntos fuertes operativos de MCP y A2A. MCP proporciona acceso riguroso y guiado por esquemas a herramientas y contextos persistentes, mientras que A2A proporciona descubrimiento descentralizado, negociación y colaboración de transmisión. Tratar el MCP como la capa de integración vertical canónica para la invocación de herramientas tipificadas, la persistencia del contexto y el acceso a los recursos aplicados por las políticas. Tratar A2A como el tejido de coordinación horizontal para el descubrimiento de agentes, la negociación de tareas y las interacciones de transmisión entre pares. Define contratos de adaptadores explícitos que mapean los artefactos del contexto de MCP y las salida de herramientas en cargas de mensajes A2A y, por el contrario, permiten que los resultados de las tareas de A2A se registren de nuevo en almacenes de contexto de MCP con metadatos de procedencia. La operacionalización de tal marco híbrido requiere componentes adhesivos (gateways, traductores) que se formalizan en la especificación en lugar de dejar a las implementaciones ad hoc. Estos componentes deben exponer semánticas claras para: (a) marshaling de contexto y canonicización; (b) capacidad y traducción de token de acceso; y (c) fiabilidad y semántica de entrega (exactamente una vez vs. al menos una vez) en la pila combinada. 7.2 Estrategias de protocolo y compatibilidad Un estándar robusto debe ser estratificado para permitir la evolución independiente de las preocupaciones ortogonales.Un modelo de estratificación recomendado incluye: : Pluggable transports (HTTP/2, WebSocket, gRPC, message buses) with ALPN-style negotiation to select the optimal channel. Transport Layer : A shared registry of canonical context object types (documents, memory records, credentials, artifacts) with versioning and semantic type identifiers. Context Schema Layer : A uniform task/intent model that encodes goals, constraints, subtasks, and compensation/rollback semantics; this layer supports both centralized orchestration (MCP controller) and decentralized negotiation (A2A exchange). Delegation & Task Layer : Typed tool contracts and execution manifests (inputs, outputs, side effects, required privileges) with signed manifests and runtime attestations. Execution & Tool Layer : Machine-readable governance artifacts (capability tokens, RBAC policies, provenance metadata, expiry rules). Governance & Policy Layer Las estrategias de compatibilidad incluyen y El enfoque adaptador-primero acelera la interoperabilidad al traducir entre las implementaciones existentes de MCP y A2A. El enfoque esquema-primero reduce la fricción a largo plazo definiendo el contexto canónico y los esquemas de tareas que ambos protocolos adoptan nativamente. Un plan de migración pragmático combina estos: define esquemas canónicos mientras también especifica adaptadores y pruebas de conformidad para facilitar la adopción incremental. Primera adaptación Esquema primero 7.3 Gobernanza, procesos estándar y modelos comunitarios Los estándares tienen éxito cuando el rigor técnico se combina con un proceso de gobernanza abierto y responsable. Participación abierta: los proyectos de especificaciones, las implementaciones de referencia y los paquetes de pruebas deben estar disponibles públicamente; las propuestas deben revisarse en un foro abierto con registros de decisión transparentes. Modelo de madurez de nivel: Adoptar madurez de nivel (por ejemplo, proyecto → recomendado → normativo) con las implementaciones de referencia y los resultados de las pruebas de interoperabilidad requeridos en cada etapa. Implementaciones de referencia y suites de pruebas: Mandate al menos dos implementaciones de referencia independientes e interoperables por componente principal (por ejemplo, dos servidores MCP, dos bibliotecas de agentes A2A) y publique matrices de interoperabilidad. Grupos de trabajo y roles de enlace: Crear grupos de trabajo especializados para la seguridad, la evolución del esquema, la negociación del transporte y la gobernanza; establecer canales de enlace con organismos de normas adyacentes y los principales proveedores de plataformas. Se recomienda un modelo de gobernanza comunitaria análogo a las organizaciones establecidas de estándares de Internet o web: procesos ligeros y orientados al consenso que prioricen la compatibilidad y la seguridad operativa. 7.4 Pautas de adopción y prácticas migratorias Para impulsar la adopción limitando la fragmentación: : Provide official gateway implementations that translate MCP↔A2A, enabling legacy deployments to interoperate during migration. Bootstrapping via Gateways : Define minimal conformance profiles (e.g., “Context-Only MCP”, “Task-Only A2A”) so implementers can adopt core capabilities first. Incremental Conformance : Publish interoperability badges, compliance test results, and performance baselines to incentivize vendor participation. Ecosystem Incentives : Produce deployment guides for hybrid topologies (single-region MCP + multi-region A2A mesh), including recommended hardening and observability configurations. Operational Playbooks 7.5 Prioridades de investigación, herramientas y normalización Las inversiones clave en investigación e ingeniería acelerarán un estándar estable: : Define formal semantics for task decomposition, delegation, and rollback to enable automated verification and safe composition of agent behaviors. Formal Semantics and Verification : Build a canonical schema registry with clear versioning, deprecation paths, and backward compatibility rules. Schema Registry and Evolution Mechanisms : Fund public testbeds that exercise canonical workflows at scale, measuring latency, availability, and policy compliance across hybrid stacks. Interoperability Testbeds : Standardize lightweight attestation primitives for tool manifests and runtime execution contexts to enable trusted composition. Security Primitives and Attestations : Define wire-level tracing identifiers and correlation formats for cross-protocol end-to-end observability. Observability and Tracing Standards +---------------------------------------------------------------+ | 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 Conclusiones Este artículo ha proporcionado un análisis comparativo completo del Protocolo de Contexto Modelo (MCP) y del protocolo Agente-a-Agente (A2A), destacando sus distintas filosofías de diseño, fortalezas operativas y consideraciones de seguridad. MCP sobresale en la gestión de contextos estructurados y la invocación de herramientas tipificadas, permitiendo integraciones predecibles y audibles. En contraste, A2A ofrece una colaboración peer-to-peer descentralizada y resiliente con capacidades avanzadas de transmisión y negociación. La discusión de las implementaciones actuales, los desafíos de interoperabilidad y los futuros esfuerzos de normalización subraya el potencial de los marcos híbridos que aprovechan ambos paradigmas.
