1 Вовед Протоколот за контекст на моделот (MCP) претставува нов отворен стандард дизајниран да го обедини интерфејсот помеѓу агентите на големиот јазик модел (LLM) и надворешните алатки, извори на податоци и системи за меморија. , овозможувајќи им на агентите базирани на LLM да ги прошират своите способности за размислување динамички со повикување, комбинирање и оркестрирање на надворешни функционалности во Тоа е а во која агентот дејствува како клиентот барајќи контекст и извршување на алатки, додека серверот обезбедува единствен интерфејс за хетерогени ресурси. contextualized, real-time JSON-RPC communication channel composable and discoverable manner client-server protocol Потекнувајќи од истражувачкиот екосистем на Anthropic, MCP брзо постигна широка поддршка во индустријата, со големи платформи за вештачка интелигенција кои го интегрираа својот интерфејс за да овозможат Протоколот ја стандардизира семантиката на интеракцијата, така што агентите можат да пребаруваат комплексни алатки или документи без тесно спојување, овозможувајќи модуларност и безбедност. , овозможувајќи им на агентите да одржуваат конзистентна свест за задачите низ сесиите. tool use, data querying, and stateful memory management explicit context sharing, versioned capabilities, and incremental state updates Протоколот агент-на-агент (A2A) е дизајниран како Овозможување на автономни агенти за Дизајниран за да го олесни Во динамични средини, A2A поддржува богата семантика на пораки, делегирање задачи, стриминг повратни информации и верификација на идентитетот без зависност од централен оркестар. , овозможувајќи флексибилни екосистеми во кои агентите соработуваат без оглед на продавачот или платформата. 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 Разликата помеѓу MCP и A2A лежи првенствено во нивната комуникациска топологија и случаи на употреба. поврзување на агентите на LLM со разни надворешни алатки и извори на податоци преку конзистентен протокол. Тоа се одликува во овозможувањето на агентите да ги зголемат своите контекстуални знаења и способности на барање. Овозможување на агентна соработка, распределба на задачите и автоматизација на работниот тек низ автономните актери. 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 | +--------------------------+ +--------------------------+ Оваа статија претставува детална техничка споредба помеѓу MCP и A2A. Таа ќе ги анализира нивните архитектонски рамки, шеми за пораки, безбедносни модели и оперативни работни процеси.Покрај тоа, ќе ги илустрира практичните примери за интеграција и ќе ги дискутира новите можности за конвергенција во стандардите за интероперабилност на агентите на AI. Техничка архитектура на протоколот за контекст на моделот (MCP) MCP е дизајниран како стандардизиран комуникациски интерфејс кој им овозможува на агентите на LLM да комуницираат беспрекорно со надворешни ресурси, како што се алатските АПИ, мемориските системи, базите на податоци и репозиториите на податоци. и е дизајниран да биде и проширувачки и безбеден, олеснувајќи динамичко зголемување на способностите на агентите во реално време. пристап преку унифициран API. JSON-RPC 2.0 transport layer contextual query and execution environment 2.1 Основни компоненти и улоги MCP дефинира сет на главни компоненти и логички улоги: : 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 Протокол за пораки и семантика Комуникацијата помеѓу MCP клиентите и серверите се реализира преку асинхрони JSON-RPC барања и одговори. Вклучувајќи ги метаданите како . rich schema for context-aware requests context versioning, resource handles, and execution hints Клучните типови на барање вклучуваат: ContextQuery: Повлекува контекстуални информации или метаподатоци релевантни за тековната задача на агентот, поддржувајќи филтри според типот, времето или релевантноста на содржината. ToolInvocation: Бара извршување на функција на алатка со одредени влезови, враќајќи излезови во стандардизиран формат, вклучувајќи метаподатоци за обработка на грешки. Контекст Ажурирање: Овозможува на клиентите да го модифицираат или додадете на постоечки контекст, поддржувајќи еволуција на концентрични состојби од суштинско значење за работните процеси со повеќе вртежи. Способност за преговарање: им овозможува на клиентите и на серверите да се согласат за поддржани протоколни екстензии, безбедносни параметри и формати на пораки. Оваа рамка за пораки имплементира строга валидација на шемите за влез / излез, промовирање на интероперабилност и намалување на семантичката дифракција. 2.3 Контекст Перзистенција и државно управување Една од дефинирачките карактеристики на MCP е неговиот робусен модел за За разлика од прелиминарните API повици, MCP поддржува кои одржуваат историски слики, овозможувајќи им на агентите да преминат низ минатите држави, да ги враќаат промените назад или да синтетизираат нов контекст од кумулативни податоци. context persistence versioned context stores Контекстната состојба обично се претставува како структурирани документи збогатени со семантички метаподатоци.Протоколот ги дефинира стандардните идентификатори за елементите на контекстот, овозможувајќи агентите да Несекојдневно reference, update, or merge contexts 2.4 Безбедност и контрола на пристапот MCP се интегрира со безбедносните рамки на ниво на претпријатие за да се обезбеди доверливост, интегритет и достапност на контекстните податоци. Методите за аутентификација кои обично се користат вклучуваат OAuth2 токени, заеднички TLS и API клучеви. Протоколот бара строга санитација на влезот за да се намалат нападите на брза инјекција и труење со алатки.Аудиторските куки им овозможуваат на операторите да ги следат сите интеракции на протоколот, обезбедувајќи следење и усогласеност. 2.5 Екстензибилност и интеграција на екосистемите MCP е дизајниран да ги задоволи барањата на еволутивниот екосистем на вештачка интелигенција преку модуларни точки за проширување. Продавачите можат да дефинираат прилагодени шеми на алатки, да вградат специјализирани метаподатоци и да ги прошират контекстните модели без да ја прекинат компатибилноста. Прифаќањето на MCP од индустријата ја одразува неговата флексибилност; големите платформи имплементираат MCP адаптери кои се преведуваат помеѓу внатрешните API и MCP шемата, олеснувајќи брза интеграција на хетерогени алатки. Техничка архитектура на протоколот агент-на-агент (A2A) Протоколот агент-на-агент (A2A) е отворен стандард дизајниран за олеснување на За разлика од протоколите кои нагласуваат централизирана оркестрација или интеракции посреднички на серверот, A2A дава приоритет , на и меѓу агентите, овозможувајќи скалабилни и флексибилни мулти-агентни екосистеми. decentralized, peer-to-peer communication and collaboration direct messaging dynamic task negotiation real-time feedback streams 3.1 Основни компоненти и улоги Архитектурата A2A дефинира неколку клучни ентитети: : 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 Пораки и семантика на работниот тек Комуникацијата во A2A е првенствено асинхронизирана и управувана со настани. : 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 Децентрализирано откривање и рутирање За разлика од централизираните протоколи, A2A мандатите Тоа им овозможува на агентите да ги лоцираат и автентифицираат потенцијалните соработници во отворен екосистем. Откривањето се потпира на емитување на картички на агенти или пребарување на дистрибуирани регистри. peer discovery mechanisms 3.4 Модел на безбедност Протоколот вклучува силни безбедносни карактеристики погодни за мулти-наемни претпријатија средини: : 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 Скалабилност и толеранција на грешки Децентрализираниот дизајн на A2A инхерентно поддржува хоризонтално скалирање. Агентите можат да се приклучат или да ја напуштат мрежата без да ги нарушуваат тековните работни процеси. 3.6 Екстензивност и интероперабилност Протоколот поддржува екстензивни шеми за пораки, овозможувајќи им на продавачите да дефинираат типови на пораки специфични за домен, додека се одржува ретроверзна компатибилност. A2A имплементациите можат да соработуваат низ хетерогени агентни рамки со придржување кон основните стандарди за пораки и протоколи за откривање. 4 Компаративна анализа на протоколите MCP и A2A Протоколите MCP и A2A се два современи стандарди дизајнирани да ја олеснат интероперабилноста меѓу агентите за вештачка интелигенција.И покрај споделувањето на општата цел да се овозможи координација на повеќе агенти и подобрување на способностите, двата протокола значително се разликуваат во архитектонските парадигми, оперативната семантика и предвидените сценарија за распоредување. 4.1 Комуникациски модел и топологија MCP користи модел на комуникација клиент-сервер каде што агентот LLM делува како клиент кој поставува прашања на централизиран MCP сервер. Овој сервер агрегира пристап до разни надворешни алатки, репозиториуми на податоци и конструкции на меморија. Таквиот вертикален пристап за интеграција овозможува тесна контрола врз управувањето со контекстот и повикувањето на алатките, овозможувајќи конзистентност и поедноставено управување. Сепак, воведува една точка на координација која може да влијае на толеранцијата за грешки на системот и скалабилноста. Напротив, A2A прифаќа децентрализирана, peer-to-peer топологија. Автономните агенти директно откриваат и комуницираат едни со други без да се потпираат на централизирани посредници. Оваа хоризонтална комуникациска ткаенина поддржува динамични екосистеми на агенти каде што учесниците можат да се приклучат, да напуштат или да редистрибуираат задачи во реално време. Дистрибуираната природа ја подобрува толеранцијата на грешките и скалабилноста, но бара повеќе софистицирани механизми за откривање и рутирање. 4.2 Контекстна манипулација и државна упорност Контекстуалното управување со информациите е основен принцип на MCP. Поддржува упорни, верзионирани контекстуални складишта кои го одржуваат статусот на агентот и историјата низ сесиите. Ова им овозможува на агентите да извршуваат комплексно размислување со повеќе наврати, да се сеќаваат на претходните интеракции и да ја одржуваат конзистентноста за време на продолжените работни процеси. Протоколот ги спроведува строгите дефиниции на шеми за контекстуалните податоци, промовирајќи интероперабилност и намалувајќи семантички дрифт. Агентите комуницираат параметри на задачите, напредокот и резултатите, но делегираат одговорности за перзистенција на контекстот на индивидуални имплементации на агенти или надворешни системи. Протоколот ја поддржува агилноста и флексибилноста над строго контролирани контекстуални шеми, што може да воведе хетерогеност во интерпретацијата на контекстот, но овозможува брза адаптација. 4.3 Безбедност и контрола на пристапот Архитектурите за безбедност на MCP и A2A ги одразуваат нивните тополошки разлики. MCP ги искористува рамките за аутентификација и овластување на ниво на претпријатие за да го регулира пристапот до алатки и контекст складишта. Моделите за контрола на пристапот (RBAC) со фино зрно овозможуваат прецизни поставки за дозвола, а протоколот вклучува мерки за спречување на инјектирање и контекстни напади. Во A2A, безбедноста е дизајнирана да ги прилагоди децентрализираните модели на доверба. Агентите ги автентифицираат врсниците преку криптографски методи, како што се децентрализирани идентификатори (DIDs) или заеднички TLS. Контролата за пристап базирана на способности е вградена во картичките на агентите, овозможувајќи динамичко спроведување на политиките. Додека енд-то-енд шифрирањето и потпишувањето на пораките се интегрални, дистрибуираната топологија бара континуирана валидација на довербата на агентите за да се намалат ризиците. 4.4 Скалабилност и перформанси Централизираната серверска архитектура на MCP го олеснува конзистентното работење под контролирани оптоварувања и го олеснува следењето. Сепак, скалирањето бара обезбедување на MCP сервери за да се справат со зголемените барања на клиентите и интеграциите со алатки. A2A инхерентно го поддржува еластичното скалирање поради децентрализираните интеракции на агентите. Агентите можат да се додадат или отстранат динамички, дистрибуирање на работното оптоварување и ублажување на бакнежите. Меѓутоа, латенцијата на откривање и сложеноста на рутирање на пораките може да влијаат на перформансите, особено во големи или хетерогени мрежи. 4.5 Екстензибилност и интеграција на екосистемите И двата протокола ја даваат приоритетот на екстензивноста, иако преку различни механизми. MCP дефинира модуларни точки на екстензија во рамките на својата JSON-RPC шема, овозможувајќи прилагодени дефиниции на алатки и контекстни модели без да се крши усогласеноста со протоколот. A2A поддржува екстензибилност преку флексибилни шеми за пораки и способности за преговарачки агенти. Неговите протоколи за откривање им овозможуваат на агентите динамично да рекламираат нови функционалности. Лошо споената архитектура овозможува интероперабилност низ разни рамки за агенти, но бара придржување кон основни формати за пораки за да се одржи компатибилност. +----------------------------+ +----------------------------+ | 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 | +----------------------------+ +----------------------------+ Користете случаи на имплементација и евалуација на перформансите Овој дел претставува конкретни, актуелни примери за имплементација за протоколот Модел Контекст (MCP) и протоколот Агент-до-Агент (A2A), по што следува дискусија за карактеристиките на перформансите и компромисите за интеграција. Примерот A2A ги следи официјалните модели на A2A Python SDK (сервер: + во • Клиентот: помагачи), и демонстрира и не-стреаминг и стреаминг интеракции. call_tool A2AServer AgentExecutor A2AClient 5.1 Пример за MCP – FastMCP (сервер + клиент, ) call_tool Прикажаниот модел на распоредување на MCP користи локален FastMCP сервер кој ги изложува типираните алатки и локален FastMCP клиент кој се поврзува со серверот и повикува алатки со Серверот ги изложува алатките како Python функции украсени со Клиентот го користи Класата и контекст за управување со животниот циклус. call_tool @mcp.tool Client async with - на : 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") - на : 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()) Овој модел на интеракција го демонстрира вертикалниот модел на интеграција на MCP: агентот на LLM или оркестраторот бара контекстуални податоци и извршување на алатки преку еден слој на протокол со верзија. . call_tool 5.2 A2A Пример — Официјален A2A Python SDK (сервер + клиент, не-стрејминг и стриминг) Примерот A2A ги следи официјалните модели на A2A SDK: и Имплементација на Субкласа која се спроведува и (за стриминг), започнете со , и да комуницирате со серверот користејќи ги функциите за удобност на клиентот на SDK. AgentSkill AgentCard AgentExecutor on_message_send on_message_stream A2AServer — поедноставен скелет врз основа на примерот за 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) - на (Одбележувајќи го тоа): 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()) Официјалниот SDK вклучува примери за долготрајни задачи, стриминг парчиња, животниот циклус на задачите (преземете / откажете) и примери за интеграција со LLMs (на пример LangGraph). 5.3 Набљудувања на перформансите и мерено алатирање Неодамнешните референтни вредности на заедницата и рамки за евалуација покажуваат перформанси и оперативни компромиси помеѓу распоредувањето на MCP сервери и A2A мрежи: MCP серверите (FastMCP и други имплементации) се оптимизираат за конзистентно управување со контекстот и типизирано повикување на алатки; рамки за евалуација како MCPBench се фокусираат на латенцијата на ниво на задачи, точноста на завршување и потрошувачката на токени за типовите на MCP сервери, а имплементациите ги изложуваат транспортите (stdio, SSE, HTTP) за да се прилагодат на латенцијата и компромисите за проток. Имплементациите на A2A ги нагласуваат децентрализираните, ниските надградби со вградена поддршка за стриминг и долготрајни задачи. Екосистемот на A2A неодамна воведе проширувања со свест за задоцнување кои им овозможуваат на агентите да рекламираат измерена задоцнување и да овозможат рутирање со свест за задоцнување, демонстрирајќи јасен фокус на индустријата на оптимизација за рутирање за време на траење во рамките на мрежите на врсници. Децентрализираното откривање и рутирањето по агенти ги прават мрежите на A2A отпорни и скалабилни во големи агентни топологии, но исто така воведуваат сложеност за набљудување и следење од крај до крај. 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. Квантитативниот бенчмаркинг останува зависен од имплементацијата; практичарите треба да ги оценуваат двата протокола во репрезентативните тестови (MCPBench за MCP сервери; SDK примерочни работни оптоварувања и мрежни симулации за A2A) пред големо усвојување. 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 | +----------------------+ +----------------------------+ Безбедносни и приватни размислувања Безбедна интеграција на MCP сервери и A2A мрежи е предуслов за безбедно распоредување на агентни системи во производствени средини. Двете класи на протоколи воведуваат нови нападни површини, бидејќи тие ги прошируваат способностите на моделот во домените на акција и упорност (инструментално повикување, контекстни складишта, интер-агентна делегација). Овој дел систематски ги набројува главните категории на закани, ги опишува одбрамбените контроли мапирани до протоколот примитиви и препорачува оперативни практики за намалување на ризикот и радиусот на експлозија во распоредувањата на MCP и A2A. 6.1 Главни категории на закани 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 Контроли на одбраната – Протокол и ниво на имплементација Следниве одбрани се префрлаат на протоколот примитиви (ContextQuery, call_tool, AgentCard, животниот циклус на задачата) и на имплементација модели. Тие формираат слоевирана безбедносна архитектура која ги комбинира валидација, најмалку привилегија, изолација и набљудуваност. 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 Оперативни практики и управување Безбедноста не е само прашање на производи; тоа бара оперативна дисциплина и управување: 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 Набљудуваност и крос-протокол корелација Ефективните одбрани бараат видливост низ двата протокола. имплементирајте дистрибуирано следење кое бара барања за ознаки низ протоколите MCP и A2A (контекстни барања → повици на алатки → пораки за агенти), овозможувајќи крај-до-енд реконструкција на каузалните синџири. Контрола на безбедноста мапа +------------------------------------------------------------+ | 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| +----------------------+----------------------+--------------+ Идни насоки и стандардизација Зрелоста на агентските системи бара еволуција од точки на решенија кон кохерентен стандарден пејзаж кој поддржува безбедни, проширувачки и интероперабилни мулти-агентски распоредувања. Овој дел ги артикулира техничките насоки за комбинирање на парадигмите MCP и A2A, опишува стратегии за прилагодување на протоколот и предлага патеки за управување и усвојување за унапредување на стабилен, стандардизиран од заедницата. Анализата ги нагласува мерките за инженеринг – дизајн на спецификации, стратегии за компатибилност и приоритети за алатки – со што обезбедува пат за истражувачите, имплементаторите и управувачите на стандардите. 7.1 Кон комбинираниот MCP + A2A рамки Практична иднина започнува со хибридни рамки кои ги задржуваат оперативните предности на MCP и A2A. MCP обезбедува ригорозен, шема-ориентиран пристап до алатки и упорен контекст, додека A2A обезбедува децентрализирано откривање, преговарање и стриминг соработка. Третирајте го MCP како канонски вертикален слој на интеграција за повикување на алатки со типирање, контекст на упорност и пристап до ресурси со спроведување на политики. Третирајте A2A како хоризонтална координациска ткаенина за откривање на агенти, преговарање за задачи и стреаминг интеракции меѓу врсниците. Дефинирајте експлицитни договори за адаптери кои ги мапираат артефактите од контекстот на MCP и излезните алатки во кориснички оптоварувања на пораките A2A и, обратно, дозволуваат резултатите од задачата A2A да се запишат назад во складиштата од контекстот на MCP со метаподатоци за потекло. Операционализацијата на таквата хибридна рамка бара лепливи компоненти (портали, преведувачи) кои се формализирани во спецификацијата, наместо да се остават на адхокс имплементации.Овие компоненти мора да изложат јасна семантика за: (а) контекст маршализирање и канонизација; (б) способност и пристап токен превод; и (в) сигурност и испорака семантика (точно еднаш против најмалку еднаш) низ комбинираниот стек. 7.2 Протокол слоеви и стратегии за компатибилност Робусен стандард треба да се слоира за да се овозможи независна еволуција на ортогоналните грижи. : 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 Стратегиите за компатибилност вклучуваат и Пристапот адаптер-прво ја забрзува интероперабилноста со преведување помеѓу постојните распоредувања на MCP и A2A. Пристапот шема-прво го намалува долгорочното триење со дефинирање на канонски контекст и шеми на задачи кои двата протокола ги усвојуваат натамошно. Прагматичен план за миграција ги меша овие: дефинира канонски шеми додека исто така ги одредува адаптерите и тестовите за усогласеност за да се олесни постепеното усвојување. Првиот адаптер Прва шема 7.3 Управување, стандардни процеси и модели на заедницата Стандардите успеваат кога техничката строгост е комбинирана со отворен, одговорен процес на управување. Отворено учество: Проектите на спецификации, референтните имплементации и пакетите за тестирање треба да бидат јавно достапни; предлозите треба да се разгледуваат на отворен форум со транспарентни записи за одлуки. Прифатете етапирана зрелост (на пример, нацрт → препорачано → нормативно) со референтни имплементации и резултати од тестовите за интероперабилност потребни во секоја фаза. Референтни имплементации и тестови: Нареди најмалку две независни, интероперабилни референтни имплементации по главна компонента (на пример, два MCP сервери, две библиотеки на А2А агенти) и објавува матрици за интероперабилност. Работни групи и улоги за поврзување: Создавање на специјализирани работни групи за безбедност, еволуција на шемите, преговори за транспорт и управување; воспоставување на канали за поврзување со соседните тела за стандардизација и големите добавувачи на платформи. Препорачливо е да се користи модел на управување со заедницата сличен на установените организации за интернет или веб стандарди: лесни, консензус-ориентирани процеси кои приоритизираат компатибилност и оперативна безбедност. 7.4 Патеки за посвојување и миграциски практики Да се води усвојувањето додека се ограничува фрагментацијата: : 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 Приоритети за истражување, алатки и стандардизација Клучните инвестиции во истражување и инженеринг ќе го забрзаат стабилниот стандард: : 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 Заклучоци Оваа статија обезбеди сеопфатна компаративна анализа на протоколот Модел Контекст (MCP) и протоколот Агент-до-Агент (A2A), истакнувајќи ги нивните посебни дизајнерски филозофии, оперативни предности и безбедносни размислувања. MCP се одликува со структурирано управување со контекст и типизирано повикување на алатки, овозможувајќи предвидливи и ревидирани интеграции. За разлика, A2A нуди децентрализирана, отпорна соработка меѓу поединци со напредни можности за стриминг и преговарање. Разговорот за тековните имплементации, предизвиците за интероперабилност и идните напори за стандардизација го нагласува потенцијалот за хибридни рамки кои ги искористуваат двете парадигми
