1 導入 モデルコンテキスト・プロトコル(MCP)は、大規模言語モデル(LLM)エージェントと外部ツール、データソース、メモリシステムの間のインターフェイスを統一するように設計された新しいオープン・スタンダードです。 LLMベースのエージェントが、外部の機能を呼び出し、組み合わせ、オーケストラリングすることによって動的に推論能力を拡張することができます。 それはA エージェントは、コンテキストとツールの実行を要求するクライアントとして機能し、サーバーは異なるリソースに統一的なインターフェイスを提供する。 contextualized, real-time JSON-RPC communication channel composable and discoverable manner client-server protocol Anthropicの研究生態系から生まれ、MCPは急速に幅広い業界のサポートを達成し、主要なAIプラットフォームがそのインターフェイスを統合して、 プロトコルは、エージェントが複雑なツールチェーンやドキュメント・コルポラを緊密な接続なしにクエリできるように、相互作用のセマンティクスを標準化し、モジュラリティとセキュリティを可能にします。 エージェントがセッションを通じて一貫したタスク意識を維持できるようにします。 tool use, data querying, and stateful memory management explicit context sharing, versioned capabilities, and incremental state updates エージェント対エージェントプロトコル(A2A)は、 独立したエージェントが、 を容易にするために設計 ダイナミックな環境では、A2Aは、中央オーケストラに依存することなく、豊富なメッセージセマンティクス、タスク委託、ストリーミングフィードバック、およびアイデンティティの検証をサポートしています。 エージェントがベンダーやプラットフォームに関係なく相互作用する柔軟なエコシステムを可能にする。 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 MCPとA2Aの違いは、主に通信トポロジーと使用例にあります。 LLMエージェントを一貫したプロトコルを通じてさまざまな外部ツールやデータソースに接続することにより、エージェントがその文脈的知識と能力を需要に応じて高めることを可能にすることに優れています。 エージェントのコラボレーション、タスクの分配、および自動化ワークフローを可能にする。 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 | +--------------------------+ +--------------------------+ この記事では、MCP と A2A の間の詳細な技術的比較を紹介します。この記事では、そのアーキテクチャ・フレームワーク、メッセージ・スケジュール、セキュリティ・モデル、およびオペレーティング・ワークフローを分析します。 2 モデル・コンテキスト・プロトコル(MCP) MCPは、LLMエージェントがツールAPI、メモリシステム、データベース、データレポジトリなどの外部リソースとシームレスに相互作用することを可能にする標準化されたコミュニケーションインターフェイスとして構築されています。 拡張性とセキュリティの両方で設計され、リアルタイムでエージェント能力のダイナミックな増加を容易にします。MCPの設計哲学は、直接的な統合の懸念からエージェントの推論を切り離すことに基づいています。 ユニークな API を通じてアクセスできます。 JSON-RPC 2.0 transport layer contextual query and execution environment 2.1 コアコンポーネントと役割 MCPは、いくつかの主要なコンポーネントと論理的な役割を定義します。 : 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 プロトコルメッセージングとセマンティクス MCP クライアントとサーバー間のコミュニケーションは、非同期 JSON-RPC リクエストと応答を通じて実現します。 などのメタデータを組み込むことで、 . rich schema for context-aware requests context versioning, resource handles, and execution hints 主要なリクエストタイプには以下が含まれます。 ContextQuery: 現在のエージェントタスクに関連する文脈情報またはメタデータを取得し、タイプ、時間、またはコンテンツの関連性によるフィルタをサポートします。 ToolInvocation: 指定された入力でツール関数を実行することを要求し、エラー処理メタデータを含む標準化された形式の出力を返します。 ContextUpdate: クライアントが既存のコンテキストを変更または添付することを可能にし、複数のターンワークフローに不可欠な増加状態の進化をサポートします。 CapabilityNegotiation:クライアントとサーバーがサポートされているプロトコル拡張子、セキュリティパラメータ、メッセージ形式について合意できるようにします。 このメッセージングフレームワークは、入力/出力スケジュールの厳格な検証を強制し、相互運用性を促進し、セマンティック・ドリフを減らす。 2.3 Context Persistence and State Management(コンテキストの継続性と国家管理) MCPの定義的な特徴の1つは、その強力なモデルです。 一時的な API 呼び出しとは異なり、MCP は 歴史的なスナップショットを維持し、エージェントが過去の状態を横断し、変更を回転したり、累積データから新しい文脈を合成したりすることができます。 context persistence versioned context stores Context state is typically represented as structured documents enriched with semantic metadata. The protocol defines standard identifiers for context elements, enabling agents to 無限に。 reference, update, or merge contexts 2.4 セキュリティとアクセス制御 MCP は企業レベルのセキュリティ フレームワークと統合して、コンテキスト データの機密性、完全性、および可用性を確保します。 一般的に使用される認証方法には、OAuth2 トークン、相互 TLS、および API キーが含まれます。 プロトコルは、迅速な注入やツール中毒の攻撃を軽減するために、厳格な入力衛生を義務付けています。 2.5 拡張性と生態系統合 MCPは、モジュール拡張ポイントを通じて進化するAIエコシステム要件を満たすように設計されています。サプライヤーは、カスタマイズされたツールスケジュールを定義し、専門的なメタデータを埋め込み、コンテキストモデルを拡張することなく、後方互換性を破ります。 MCPの業界採用はその柔軟性を反映しており、主要なプラットフォームでは、内部APIとMCPスキーマ間を変換するMCPアダプターを導入し、異なるツールの迅速な統合を容易にします。 エージェント対エージェントプロトコル(A2A) エージェント対エージェントプロトコル(A2A)は、オープン・スタンダードで、 中心的なオーケストラやサーバー間接的な相互作用を強調するプロトコルとは異なり、A2Aは優先順位を置く。 で、 そして、 エージェント間で、スケーラブルで柔軟なマルチエージェント生態系を可能にする。 decentralized, peer-to-peer communication and collaboration direct messaging dynamic task negotiation real-time feedback streams 3.1 コアコンポーネントと役割 A2Aアーキテクチャは、いくつかの主要なエンティティを定義します。 : 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 メッセージングとワークフローのセマンティクス A2Aでのコミュニケーションは主にアシンクロンであり、イベントドライブである。メッセージは、以下をカプセル化する構造化された形式に合致する。 : 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 分散発見とルーティング 集中型プロトコルとは異なり、A2Aのコマンド これにより、エージェントはオープンエコシステム内の潜在的な協力者を特定し、認証できるようになります。Discoveryは、エージェントカードの放送や分散レジストリのクエリに依存します。 peer discovery mechanisms 3.4 セキュリティモデル このプロトコルには、複数のレンタント企業環境に適した強力なセキュリティ機能が組み込まれています。 : 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 スケーラビリティとエラー・トレラーンス A2Aの分散型設計は、本質的に水平スケーリングをサポートしています。エージェントは、継続的なワークフローを妨げることなく、ネットワークに参加したり離脱したりできます。 3.6 拡張性と相互運用性 このプロトコルは、拡張可能なメッセージ スケジュールをサポートし、サプライヤーがドメイン特有のメッセージ タイプを定義し、後方互換性を維持することを可能にします。 4 MCPとA2Aプロトコルの比較分析 MCPとA2Aプロトコルは、AIエージェント間の相互運用性を促進するために設計された2つの現代標準であるが、複数のエージェントの連携と能力の向上を可能にするという一般的な目標を共有しているにもかかわらず、両プロトコルは、建築パラダイム、運用セマンティクス、および予定される展開シナリオで大きく異なっている。 4.1 コミュニケーションモデルとトポロジー MCP は、クライアントとサーバーのコミュニケーションモデルを使用し、LLM エージェントは、集中型の MCP サーバーをクエリするクライアントとして機能します。このサーバーは、さまざまな外部ツール、データレポジトリ、およびメモリ構造へのアクセスを集約します。このような垂直統合アプローチは、コンテキスト管理とツール呼び出しの厳格な制御を可能にし、一貫性と簡素化された統治を可能にします。 逆に、A2Aは分散型のピアツーピアトポロジーを採用します。自律的なエージェントは、集中的な仲介者に頼ることなく、直接発見し、相互に通信します。この水平通信繊維は、参加者がリアルタイムでタスクに参加したり、出たり、再配布したりすることができるダイナミックなエージェントエコシステムをサポートします。分散性の性質は、欠陥容認とスケーラビリティを向上させますが、より高度な発見とルーティングメカニズムを必要とします。 4.2 Context Handling and State Persistence Contextual information management is a core principle of MCP. It supports persistent, versioned context stores that maintain agent state and history across sessions. This allows agents to perform complex multi-turn reasoning, recall previous interactions, and maintain consistency during extended workflows. プロトコルは、コンテキストデータのための厳格なスケジュール定義を強制し、相互運用性を促進し、セマンティックドリフを減らす。 エージェントはタスクパラメータ、進捗状況、結果を伝達するが、コンテキストの持続性の責任を個々のエージェントの実装や外部システムに委任する。 4.3 セキュリティとアクセス制御 MCPとA2Aのセキュリティアーキテクチャは、それぞれのトポロジーの違いを反映しています。MCPは、エンタープライズレベルの認証および認証フレームワークを活用して、ツールおよびコンテキストストーリーへのアクセスを規制します。Fine-grained role-based access control (RBAC) モデルは、正確な許可設定を可能にし、プロトコルは、迅速な注入およびコンテキスト中毒攻撃を防ぐための措置を組み込んでいます。 A2A では、セキュリティは、分散型信頼モデルに適合するように設計されています。エージェントは、分散型識別子 (DIDs) または相互 TLS などの暗号化方法で同僚を認証します。能力ベースのアクセス制御は、エージェントカード内に組み込まれ、ダイナミックなポリシーの執行を可能にします。エージェントの暗号化とメッセージ署名は不可欠なものですが、分散型トポロジーは、リスクを軽減するためにエージェントの信頼性を継続的に検証する必要があります。 4.4 スケーラビリティとパフォーマンス MCPの集中型サーバーアーキテクチャは、コントロールされた負荷下で一貫したパフォーマンスを促進し、モニタリングを容易にします。しかし、スケーリングは、クライアントの要求とツール統合の増加に対応するためにMCPサーバーの提供を必要とします。 A2Aは本質的に分散型エージェント相互作用によるエラスティックスケーリングをサポートしています。エージェントはダイナミックに追加または削除することができ、ワークロードを分配し、ボトルゲージを軽減します。しかし、発見遅延とメッセージルーティングの複雑さは、特に大型または異質なネットワークでパフォーマンスに影響を与える可能性があります。 4.5 拡張性と生態系統合 両方のプロトコルでは、拡張性が優先されますが、異なるメカニズムを介してです。MCPは、JSON-RPCスキーマ内のモジュラー拡張ポイントを定義し、プロトコルコンプライアンスを侵害することなくカスタマイズされたツール定義とコンテキストモデルを可能にします。 A2Aは、柔軟なメッセージスケジュールと交渉可能なエージェント機能を介して拡張性をサポートしています。その発見プロトコルにより、エージェントは新しい機能をダイナミックに広告することができます。 +----------------------------+ +----------------------------+ | 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. Use Case Implementations and Performance Evaluation(ケース実施とパフォーマンス評価) このセクションでは、モデルコンテキスト・プロトコル(MCP)およびエージェント対エージェント(A2A)プロトコルの具体的な、最新の実装例を紹介し、その後、パフォーマンス特性と統合の妥協についての議論が行われます。 A2A 例では、公式の A2A Python SDK パターン(サーバー: + より ●クライアント: インタラクションは、非ストリーミングとストリーミングの両方を示しています。 call_tool A2AServer AgentExecutor A2AClient 5.1 MCP 例 — FastMCP (サーバー + クライアント、 ) call_tool MCP 展開パターンは、印刷されたツールを露出するローカル FastMCP サーバーと、サーバーに接続し、ツールを呼び出すローカル FastMCP クライアントを使用します。 The server exposes tools as Python functions decorated with. サーバーはツールをPython機能として装飾します。 クライアントは、The Client uses the クラスとThe ライフサイクルマネジメントの枠組み call_tool @mcp.tool Client async with ── : 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") ── : 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()) この相互作用パターンは、MCP の垂直統合モデルを示しています:LLM エージェントまたはオーケストラは、単一のバージョン化されたプロトコル レイヤーを通じて文脈データとツールの実行を要求します。 . call_tool 5.2 A2A 例 — 公式の A2A Python SDK (サーバー + クライアント、非ストリーミングおよびストリーミング) A2A 例は、公式の A2A SDK パターンに従います: define そして 実施するA Subclass 実装 そして (ストリーミングの場合) Start a , and interact with the server using the SDK client convenience functions. SDK クライアントの便利な機能を使用してサーバーと相互作用する。 AgentSkill AgentCard AgentExecutor on_message_send on_message_stream A2AServer — SDK 例に基づく簡素化された骨格: 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) ── (ブリッジ) 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()) オフィシャルSDKには、長時間実行するタスク、ストリーミングブランド、タスクライフサイクル(get/cancel)やLLM(LangGraphの例)との統合の例が含まれます。 5.3 パフォーマンス観察と測定ツール 最近のコミュニティベンチマークと評価フレームワークは、MCPサーバ展開とA2Aネットワーク間のパフォーマンスと運用上のバランスを示しています。 MCPサーバー(FastMCPおよびその他の実装)は、一貫したコンテキスト管理およびタップされたツール呼び出しのために最適化します; MCPBenchのような評価フレームワークは、タスクレベルの遅延、完了精度、およびMCPサーバータイプのトークン消費に焦点を当て、実装は、遅延とパフォーマンス・トランスフォーマンスをカスタマイズするために、輸送(stdio、SSE、HTTP)を露出します。 A2Aの実装は、ストリーミングと長期運行のタスクのための内蔵のサポートを備えた分散化された低上位交換を強調しています。A2Aのエコシステムは最近、エージェントが測定された遅延を広告し、遅延認識のルーティングを可能にすることを可能にする遅延認識の拡張機能を導入し、ピアネットワーク内のランタイムルーティングの最適化に明確な業界の重点を示しています。 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. 定量ベンチャーは実装に依存し、実践者は、大規模な採用の前に、代表的なテストベッド(MCPサーバーのためのMCPBench、SDKサンプルワークロードおよびA2Aのためのネットワークシミュレーション)の両方のプロトコルを評価する必要があります。 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.セキュリティとプライバシーの考慮事項 MCP サーバーと A2A ネットワークのセキュアな統合は、生産環境におけるエージェントシステムの安全な展開の前提条件です 両方のプロトコルクラスは、行動および持続性のドメイン(ツール呼び出し、コンテキストストーリー、インターエージェント委任)にモデル機能を拡張するため、新しい攻撃表面を導入します このセクションは、主要な脅威カテゴリを体系的にリストし、プロトコル原理にマッピングされた防御コントロールを概要し、MCP および A2A 展開におけるリスクと爆発半径の両方を削減するための操作手法を推奨します。 6.1 主要な脅威 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 防衛コントロール - プロトコルと実施レベル 次の防御は、プロトコル原理(ContextQuery、call_tool、AgentCard、タスクライフサイクル)および実装パターンにマップします。 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 運用慣行と統治 セキュリティは単なる製品問題ではなく、運用規律とガバナンスが必要です。 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 観測性とクロスプロトコル関連性 効果的な防御には、両方のプロトコルにわたる可視性が必要です。MCPおよびA2Aフロー(コンテキストクエリ →ツール呼び出し →エージェントメッセージ)でタグを要求する分散型トラッキングを実装し、因果連鎖のエンド-to-エンド再構築を可能にします。 安全コントロールマップ +------------------------------------------------------------+ | 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. 将来の方向性と標準化 エージェントシステムの成熟には、ポイントソリューションから、安全で拡張可能で相互運用可能な複数のエージェントの展開をサポートする一貫した標準環境に向かって進化する必要がある。このセクションでは、MCPとA2Aパラダイムを組み合わせるための前向きな技術的指針を説明し、実行可能なプロトコル層構築戦略を説明し、安定したコミュニティー主導の標準を推進するためのガバナンスと採用パスワードを提案する。 7.1 MCP + A2A フレームワークの組み合わせに向かう 実用的な未来は、MCPとA2Aの両方の運用的な強みを維持するハイブリッドフレームワークから始まります。MCPはツールと持続的な文脈への厳格でスケジュール主導のアクセスを提供し、A2Aは分散的な発見、交渉、ストリーミングのコラボレーションを提供します。 MCP をカノニカルな垂直統合レイヤーとして扱う: typed tool invocation, context persistence, and policy-enforced resource access. A2Aは、エージェント発見、タスク交渉、および同僚間のストリーミング相互作用のための水平調整組織として扱います。 MCP コンテキストのアーティファクトとツール出力を A2A メッセージのパイロードにマッピングする明示的なアダプター契約を定義し、逆に、A2A タスクの結果を元のメタデータを含む MCP コンテキスト ストアに記録することを可能にします。 このようなハイブリッドフレームワークの運用化には、仕様に公式化された粘着コンポーネント(ゲートウェイ、翻訳者)が必要で、アドホックの実装に残されているのではなく、これらのコンポーネントは、(a)コンテキストマッシュリングとカノニカライゼーション、(b)能力およびアクセストークン翻訳、および(c)信頼性および配信セマンティクス(正確に1回対少なくとも1回)のための明確なセマンティクスを暴露しなければなりません。 7.2 プロトコルレイアリングと互換性戦略 強力な基準は、正方形の関心事の独立した進化を可能にするために層化されなければならない。 : 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 互換性戦略は、 そして アダプターファーストアプローチは、既存のMCPとA2Aの展開間を変換することによって相互運用性を加速させます。 スキーマファーストアプローチは、両方のプロトコルがネイティブに採用するカノニカルな文脈とタスクスケジュールを定義することによって、長期的な摩擦を減らします。 実践的な移行計画はこれらを組み合わせます:カノニカルスケジュールを定義し、アダプターとコンプライアンステストを指定し、増加的な採用を容易にします。 アダプターファースト プログラミングファースト 7.3 ガバナンス、標準プロセス、コミュニティ・モデル 基準は、技術的な厳格さと、オープンで責任ある統治プロセスと組み合わせるときに成功する。 開かれた参加:規格のプロジェクト、参照実施、試験パッケージは公開され、提案は透明な意思決定記録を備えた開かれたフォーラムで検討されるべきである。 段階化成熟度モデル:各段階で要求される基準実装と相互運用性テストの結果を含む段階化成熟度(例えば、草案 →推奨 →規制)を採用する。 参照実装およびテスト スイート: 主要なコンポーネントごとに少なくとも 2 つの独立した、相互運用可能な参照実装(たとえば 2 つの MCP サーバー、 2 つの A2A エージェント ライブラリ)を任命し、相互運用性マトリックスを公開します。 ワークグループおよびリンクの役割: セキュリティ、計画の進化、輸送交渉、およびガバナンスのための専門的なワークグループを作成し、隣接する標準機関および主要なプラットフォームベンダーとのリンクチャネルを確立する。 既存のインターネットまたはウェブ標準組織と類似したコミュニティーガバナンスモデルが推奨される:互換性と運用安全性を優先する軽量でコンセンサス指向のプロセス。 7.4 養子縁組経路と移住慣行 断片化を制限しながら養子縁組を推進する: : 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 研究、ツールリング、標準化の優先事項 重要な研究とエンジニアリングの投資は、安定した基準を加速させる。 : 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 結論 この記事では、モデルコンテキストプロトコル(MCP)およびエージェント対エージェント(A2A)プロトコルの包括的な比較分析を提供し、その独自の設計哲学、運用強み、およびセキュリティ上の考慮事項を強調しました。 MCPは、構造化されたコンテキスト管理およびタイプ化されたツール呼び出しで優れているので、予測可能かつ監査可能な統合を可能にします。逆に、A2Aは、先進的なストリーミングおよび交渉能力を備えた分散化された、抵抗力のあるピアス対ピアコラボレーションを提供します。現在の実装、相互運用性の課題、および将来の標準化努力の議論は、両方のパラダイムを活用
