1 Introduktion Modellkontextprotokollet (MCP) är en ny öppen standard som är utformad för att förena gränssnittet mellan stora språkmodellagenter (LLM) och externa verktyg, datakällor och minnesystem. , så att LLM-baserade agenter kan utöka sina resonemangskapaciteter dynamiskt genom att åberopa, kombinera och orchestrera externa funktionaliteter i ett Det är en där agenten fungerar som klienten som begär sammanhang och verktygsutförande, medan servern tillhandahåller ett enhetligt gränssnitt för heterogena resurser. contextualized, real-time JSON-RPC communication channel composable and discoverable manner client-server protocol Framträdande från Anthropics forskningsekosystem uppnådde MCP snabbt bred branschstöd, med stora AI-plattformar som integrerade sitt gränssnitt för att möjliggöra Protokollet standardiserar interaktionssemantik så att agenter kan fråga komplexa verktygskedjor eller dokumentkroppar utan tätt koppling, vilket möjliggör modularitet och säkerhet. , så att agenterna kan upprätthålla en konsekvent uppgiftsmedvetenhet över sessioner. tool use, data querying, and stateful memory management explicit context sharing, versioned capabilities, and incremental state updates Däremot är agent-till-agent-protokollet (A2A) tänkt som en möjliggöra självständiga agenter att Utformad för att underlätta I dynamiska miljöer stöder A2A rikt meddelande semantik, uppgiftsdelegering, streaming feedback och identitetsverifiering utan att förlita sig på en central orkestrator. , vilket möjliggör flexibla ekosystem där agenter samverkar oavsett leverantör eller plattform. 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 Skillnaden mellan MCP och A2A ligger främst i deras kommunikationstopologi och användningsfall. ansluter LLM-agenter till olika externa verktyg och datakällor genom ett konsekvent protokoll. Det utmärker sig i att göra det möjligt för agenter att öka sin kontextuella kunskap och förmåga på begäran. möjliggöra agentsamarbete, uppgiftsfördelning och arbetsflödesautomation mellan autonoma aktörer. 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 | +--------------------------+ +--------------------------+ Den här artikeln presenterar en detaljerad teknisk jämförelse mellan MCP och A2A. Den kommer att analysera deras arkitektoniska ramar, meddelande scheman, säkerhetsmodeller och operativa arbetsflöden. 2 Teknisk arkitektur av modellkontextprotokollet (MCP) MCP är utformad som ett standardiserat kommunikationsgränssnitt som gör det möjligt för LLM-agenter att interagera sömlöst med externa resurser, såsom verktygs-API: er, minnesystem, databaser och dataregister. och är utformad för att vara både utökningsbar och säker, vilket underlättar den dynamiska ökningen av agentkapacitet i realtid. MCP: s designfilosofi är baserad på att koppla bort agent resonemang från direkta integrationsfrågor, i stället för att ge en konsekvent tillgänglig via en enhetlig API. JSON-RPC 2.0 transport layer contextual query and execution environment 2.1 Kärnkomponenter och roller MCP definierar en uppsättning huvudkomponenter och logiska roller: : 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 Protocol Messaging och semantik Kommunikation mellan MCP-klienter och servrar realiseras genom asynkrona JSON-RPC-förfrågningar och svar. Inkludera metadata som . rich schema for context-aware requests context versioning, resource handles, and execution hints De viktigaste typerna av begäran inkluderar: ContextQuery: Hämtar kontextuell information eller metadata som är relevanta för den aktuella agentuppgiften och stöder filter efter typ, tid eller innehållsrelevans. ToolInvocation: Begär utförandet av en verktygsfunktion med angivna ingångar, returnerar utgångar i ett standardiserat format, inklusive felhanteringsmetadata. Kontextuppdatering: Tillåter klienter att ändra eller bifoga till befintligt sammanhang, vilket stöder tilläggstillståndsutveckling som är nödvändig för arbetsflöden med flera vändningar. CapabilityNegotiation: Gör det möjligt för klienter och servrar att komma överens om stödda protokolltillägg, säkerhetsparametrar och meddelandeformat. Detta ramverk för meddelanden kräver strikt validering av input/output-scheman, främjar interoperabilitet och minskar semantisk drift. 2.3 Kontext Persistens och statlig förvaltning En av MCP: s definierande egenskaper är dess robusta modell för Till skillnad från övergående API-samtal stöder MCP som upprätthåller historiska snapshots, vilket gör det möjligt för agenter att korsa tidigare tillstånd, rulla tillbaka förändringar eller syntetisera nya sammanhang från kumulativa data. context persistence versioned context stores Kontextstatus representeras vanligtvis som strukturerade dokument berikade med semantiska metadata.Protokollet definierar standardidentifierare för kontextelement, vilket gör det möjligt för agenter att och sömlöst. reference, update, or merge contexts 2.4 Säkerhet och åtkomstkontroll MCP integrerar med säkerhetsramar på företagsnivå för att säkerställa konfidentialitet, integritet och tillgänglighet för kontextuella data. De autentiseringsmetoder som vanligtvis används inkluderar OAuth2-tokens, ömsesidiga TLS- och API-nycklar. Protokollet kräver strikt inmatning för att minska snabb injektion och verktyg förgiftning attacker. Auditing hooks tillåter operatörer att spåra alla protokoll interaktioner, säkerställa spårbarhet och efterlevnad. 2.5 Extensibilitet och ekosystemintegration MCP är utformad för att tillgodose evolverande AI-ekosystemkrav genom modulära förlängningspunkter. Leverantörer kan definiera anpassade verktygsscheman, bädda in specialiserade metadata och utöka kontextmodeller utan att bryta bakåtkompatibilitet. MCP stöder komposibilitet genom att tillåta flera MCP-servrar att federera, vilket ger aggregerade sammanhang till agenter. Industrins antagande av MCP återspeglar dess flexibilitet; stora plattformar implementerar MCP-adaptrar som översätter mellan interna API:er och MCP-schemat, vilket underlättar snabb integration av heterogena verktyg. 3 Teknisk arkitektur för agent-till-agent-protokollet (A2A) Agent-till-agent-protokollet (A2A) är en öppen standard utformad för att underlätta Till skillnad från protokoll som betonar centraliserad orkestrering eller servermedierade interaktioner, prioriterar A2A och och mellan agenter, vilket möjliggör skalbara och flexibla multi-agent ekosystem. decentralized, peer-to-peer communication and collaboration direct messaging dynamic task negotiation real-time feedback streams 3.1 Kärnkomponenter och roller A2A-arkitekturen definierar flera nyckelentiteter: : 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 Meddelanden och arbetsflödessemantik Kommunikation i A2A är främst asynkron och händelsedriven. meddelanden överensstämmer med ett strukturerat format som inkapslar: : 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 Decentraliserad upptäckt och routing Till skillnad från centraliserade protokoll, A2A mandat som gör det möjligt för agenter att lokalisera och autentisera potentiella medarbetare i ett öppet ekosystem. Discovery förlitar sig på att sända agentkort eller fråga distribuerade register. Routing av meddelanden anpassar sig dynamiskt baserat på nätverkstopologi och agent tillgänglighet. peer discovery mechanisms 3.4 Säkerhetsmodell Protokollet innehåller robusta säkerhetsfunktioner som är lämpliga för företagsmiljöer med flera hyresgäster: : 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 Skalbarhet och feltolerans A2A:s decentraliserade design stöder i sig horisontell skalning. Agenter kan ansluta sig till eller lämna nätverket utan att störa pågående arbetsflöden. 3.6 Utökning och interoperabilitet Protokollet stöder utbyggbara meddelandesystem, vilket gör det möjligt för leverantörer att definiera domänspecifika meddelandetyper samtidigt som bakåtkompatibilitet upprätthålls. A2A-implementeringar kan samverka över heterogena agentramar genom att följa kärnmeddelande standarder och upptäcktsprotokoll. 4 Jämförande analys av MCP- och A2A-protokoll MCP och A2A-protokollet är två samtida standarder som är utformade för att underlätta interoperabilitet mellan AI-agenter.Trots att de delar det övergripande målet att möjliggöra samordning av flera agenter och kapacitetsförbättring, skiljer sig de två protokollen avsevärt i arkitektoniska paradigmer, operativa semantik och avsedda implementeringsscenarier.Detta avsnitt ger en omfattande jämförande analys, med betoning på kommunikationsmodeller, skalbarhet, säkerhet, utbyggbarhet och ekosystemkompatibilitet. 4.1 Kommunikationsmodell och topologi MCP använder en klient-server-kommunikationsmodell där LLM-agenten fungerar som klienten som frågar en centraliserad MCP-server. Den här servern aggregerar åtkomst till olika externa verktyg, datalagringsplatser och minneskonstruktioner. Ett sådant vertikalt integrationsmetod möjliggör stram kontroll över kontexthantering och verktygsanrop, vilket möjliggör enhetlighet och förenklad styrning. Omvänt antar A2A en decentraliserad, peer-to-peer-topologi. Autonoma agenter upptäcker och kommunicerar direkt med varandra utan att förlita sig på centraliserade mellanhänder. Denna horisontella kommunikationsväv stöder dynamiska agentekosystem där deltagare kan gå med, lämna eller omfördela uppgifter i realtid. Den distribuerade naturen förbättrar feltolerans och skalbarhet men kräver mer sofistikerade upptäckts- och rutningsmekanismer. 4.2 Kontexthantering och statlig uthållighet Kontextuell informationshantering är en kärnprincip i MCP. Den stöder bestående, versionerade kontextlagringar som upprätthåller agentstatus och historia över sessioner. Detta gör det möjligt för agenter att utföra komplex multi-turn resonemang, återkalla tidigare interaktioner och upprätthålla enhetlighet under utökade arbetsflöden. A2A, samtidigt som det underlättar statliga interaktioner, betonar främst övergående uppgiftskoordination.Agenter kommunicerar uppgiftsparametrar, framsteg och resultat, men delegerar ansvar för kontextpersistens till enskilda agentimplementationer eller externa system.Protokollet gynnar smidighet och flexibilitet över tätt kontrollerade kontextscheman, vilket kan införa heterogenitet i kontexttolkning, men möjliggör snabb anpassning. 4.3 Säkerhet och åtkomstkontroll Säkerhetsarkitekturer för MCP och A2A återspeglar deras respektive topologiska skillnader. MCP utnyttjar ramverk för autentisering och auktorisering på företagsnivå för att reglera åtkomst till verktyg och kontextlagrar. Fine-grained role-based access control (RBAC) modeller möjliggör exakta behörighetsinställningar, och protokollet innehåller åtgärder för att förhindra snabba injektioner och kontextförgiftningsattacker. I A2A är säkerhet utformad för att tillgodose decentraliserade förtroendemodeller. Agenter autentiserar kamrater via kryptografiska metoder som decentraliserade identifierare (DIDs) eller ömsesidigt TLS. Kapacitetsbaserad åtkomstkontroll är inbäddad i agentkort, vilket möjliggör dynamisk policyåtgärd. Medan end-to-end kryptering och meddelandesignering är integrerade, kräver den distribuerade topologin kontinuerlig validering av agentens tillförlitlighet för att minska risker. 4.4 Skalbarhet och prestanda MCP:s centraliserade serverarkitektur underlättar konsekvent prestanda under kontrollerade belastningar och underlättar övervakning. Men skalning kräver att MCP-servrar tillhandahålls för att hantera ökade kundkrav och verktygsintegrationer. A2A stöder i sig elastisk skalning genom decentraliserade agentinteraktioner. Agenter kan läggas till eller tas bort dynamiskt, vilket fördelar arbetsbelastningen och minskar flaskhalsar. 4.5 Extensibilitet och ekosystemintegration Båda protokollen prioriterar utvidgningsbarhet, om än genom olika mekanismer. MCP definierar modulära utvidgningspunkter inom sitt JSON-RPC-schema, vilket möjliggör anpassade verktygsdefinitioner och kontextmodeller utan att bryta mot protokollöverensstämmelse. A2A stöder utbyggbarhet via flexibla meddelandesystem och förhandlingsbara agentfunktioner.Dess upptäcktsprotokoll tillåter agenter att annonsera nya funktioner dynamiskt.Den löst kopplade arkitekturen möjliggör interoperabilitet över olika agentramar men kräver att man följer kärnmeddelandet för att upprätthålla kompatibiliteten. +----------------------------+ +----------------------------+ | 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 | +----------------------------+ +----------------------------+ Använd Case Implementations och Performance Evaluation I det här avsnittet presenteras konkreta och aktuella exempel på implementering av modellkontextprotokollet (MCP) och agent-till-agent-protokollet (A2A), följt av en diskussion om prestandaegenskaper och integrationskompromisser. A2A-exemplet följer de officiella A2A Python SDK-mönstren (server: + är och kund: hjälpare), och visar både icke-streaming och streaming interaktioner. call_tool A2AServer AgentExecutor A2AClient 5.1 MCP Exempel – FastMCP (server + klient, ) call_tool MCP-utplaceringsmönstret som visas använder en lokal FastMCP-server som exponerar skrivna verktyg och en lokal FastMCP-klient som ansluter till servern och inbjuder verktyg med Servern exponerar verktyg som Python-funktioner dekorerade med Kunden använder sig av den Klassen och den Kontext för livscykelhantering. call_tool @mcp.tool Client async with - är : 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") - är : 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()) Detta interaktionsmönster demonstrerar MCP: s vertikala integrationsmodell: LLM-agenten eller orkestratorn begär kontextuella data och verktygsutförande genom ett enda, versionerat protokollskikt. FastMCP tillhandahåller flera transporter (stdio, SSE/http) och en robust asynkron klient API centrerad på . call_tool 5.2 A2A Exempel – Officiell A2A Python SDK (server + klient, icke-streaming och streaming) Exempel A2A följer de officiella A2A SDK-mönstren: definiera och genomföra en Subclass som implementerar och (för streaming), starta en , och interagera med servern med SDK-klientens bekvämlighetsfunktioner. AgentSkill AgentCard AgentExecutor on_message_send on_message_stream A2AServer — Förenklat skelett baserat på SDK-exempel: 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) - är (Förbättrade av: 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()) Den officiella SDK innehåller exempel på långkörande uppgifter, strömmande bitar, aktivitetens livscykel (få/avbryt) och exempel på integration med LLMs (LangGraph-exemplet). 5.3 Prestationsobservationer och mätt verktyg De senaste community benchmarks och utvärderingsramar visar prestanda och operativa kompromisser mellan MCP-serverutplaceringar och A2A-nätverk: MCP-servrar (FastMCP och andra implementationer) optimeras för konsekvent kontexthantering och typad verktygsanrop; utvärderingsramar som MCPBench fokuserar på uppgiftsnivå latency, slutförande noggrannhet och tokenförbrukning för MCP-servertyper, och implementationer exponera transport (stdio, SSE, HTTP) för att skräddarsy latency och genomströmningskompromisser. A2A-ekosystemet har nyligen introducerat utvidgningar som gör det möjligt för agenter att annonsera mätt latens och möjliggöra latensmedveten routing, vilket visar en tydlig branschfokus på runtime-routingoptimeringar inom peer-nätverk. decentraliserad upptäckt och per-agent-routing gör A2A-nätverk motståndskraftiga och skalbara i stora agenttopologier, men de introducerar också komplexiteter för observabilitet och end-to-end-spårning. 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. Kvantitativ benchmarking är fortfarande implementeringsberoende; utövare bör utvärdera båda protokollen i representativa testbäddar (MCPBench för MCP-servrar, SDK-samplingsarbetsbelastningar och nätverkssimuleringar för A2A) före storskalig adoption. 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 | +----------------------+ +----------------------------+ Säkerhets- och integritetsöverväganden Säker integration av MCP-servrar och A2A-nätverk är en förutsättning för säker utplacering av agensystem i produktionsmiljöer. Båda protokollklasserna introducerar nya attackerande ytor eftersom de utökar modellfunktionerna till åtgärds- och persistensdomäner (verktygsanrop, kontextbutiker, interagentdelegering).Detta avsnitt listar systematiskt de viktigaste hotkategorierna, skisserar de defensiva kontrollerna som kartläggs till protokollprimitiva och rekommenderar operativa metoder för att minska både risk och explosionsradie i MCP- och A2A-utplaceringar. 6.1 De viktigaste hotkategorierna 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 Försvarskontroller – protokoll och implementeringsnivå Följande försvar kartlägger till protokollprimitiva (ContextQuery, call_tool, AgentCard, Task livscykel) och till implementeringsmönster. De bildar en lagerad säkerhetsarkitektur som kombinerar validering, minst privilegier, isolering och observabilitet. 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 Operativa metoder och styrning Säkerhet är inte bara en produktfråga; det kräver operativ disciplin och styrning: 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 Observabilitet och korrelation mellan protokoll Effektiva försvar kräver synlighet över båda protokollen. Implementera distribuerad spårning som taggar förfrågningar över MCP och A2A flöden (kontextfrågor → verktyg invokationer → agent meddelanden), vilket möjliggör end-to-end rekonstruktion av orsakskedjor. Säkerhetskontroll karta +------------------------------------------------------------+ | 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| +----------------------+----------------------+--------------+ Framtida riktningar och standardisering Utvecklingen av agentiska system kräver att man utvecklas från punktlösningar till ett sammanhängande standardlandskap som stöder säkra, utbyggbara och interoperabla multi-agentutplaceringar.Detta avsnitt formulerar framåtblickande tekniska riktningar för att kombinera MCP- och A2A-paradigmer, beskriver hållbara protokolllagringsstrategier och föreslår styrnings- och antagningsvägar för att främja en stabil, gemenskapsdriven standard. 7.1 Mot kombinerade MCP + A2A-ramverk En praktisk framtid börjar med hybridramverk som bevarar de operativa styrkorna hos både MCP och A2A. MCP tillhandahåller rigorös, schema-driven tillgång till verktyg och ihållande sammanhang, medan A2A tillhandahåller decentraliserad upptäckt, förhandling och strömmande samarbete. Behandla MCP som det kanoniska vertikala integrationsskiktet för typad verktygsanvändning, kontextpersistens och policybaserad resursåtkomst. Behandla A2A som den horisontella samordningsvävnaden för agentupptäckt, uppgiftsförhandlingar och strömmande interaktioner mellan kamrater. Definiera explicita adapterkontrakt som kartlägger MCP-kontextuella artefakter och verktygsutgångar till A2A-meddelanden och tvärtom tillåter A2A-uppgiftsresultat att registreras tillbaka i MCP-kontextlagringar med metadata om ursprung. Operationalisering av en sådan hybrid ram kräver limkomponenter (gateways, översättare) som formaliseras i specifikationen snarare än lämnas till ad hoc implementeringar. Dessa komponenter måste exponera tydlig semantik för: (a) kontext marshaling och kanonicalisering; (b) kapacitet och åtkomst token översättning; och (c) tillförlitlighet och leverans semantik (exakt-en gång vs minst en gång) över den kombinerade stacken. 7.2 Protocol Layering och kompatibilitetsstrategier En robust standard bör lagras för att möjliggöra oberoende utveckling av ortogonala problem. En rekommenderad lagringsmodell omfattar: : 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 Kompatibilitetsstrategier inkluderar och Adapter-första tillvägagångssättet accelererar interoperabiliteten genom att översätta mellan befintliga MCP- och A2A-utplaceringar. Schema-första tillvägagångssättet minskar långsiktig friktion genom att definiera kanoniska sammanhang och uppgiftsscheman som båda protokollen antar nativt. En pragmatisk migrationsplan blandar dessa: definiera kanoniska scheman samtidigt som adaptrar och överensstämmelsestester specificeras för att underlätta incrementell adoption. Första adaptern Första schemat 7.3 Styrning, standardprocesser och samhällsmodeller Standarder lyckas när teknisk rigor kombineras med en öppen, ansvarsfull styrningsprocess. Öppet deltagande: Utkast till specifikationer, referensimplementeringar och testpaket bör vara offentligt tillgängliga; förslag bör granskas i ett öppet forum med transparenta beslutsposter. Nivåmodell: Anta stegvis mognad (t.ex. utkast → rekommenderat → normativt) med referensimplementeringar och interoperabilitetstestresultat som krävs i varje steg. Referensimplementationer och testpaket: Mandera minst två oberoende, interoperabla referensimplementationer per huvudkomponent (t.ex. två MCP-servrar, två A2A-agentbibliotek) och publicera interoperabilitetsmatriser. Arbetsgrupper och kontaktroller: Skapa specialiserade arbetsgrupper för säkerhet, schemautveckling, transportförhandlingar och styrning; inrätta kontaktkanaler med angränsande standardiseringsorgan och stora plattformsleverantörer. En samhällsstyrningsmodell som är analog med etablerade Internet- eller webbstandardorganisationer rekommenderas: lätta, konsensusorienterade processer som prioriterar kompatibilitet och operativ säkerhet. 7.4 Adoptionsvägar och migrationsmetoder För att driva adoption samtidigt som fragmentering begränsas: : 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 Forsknings-, verktygs- och standardiseringsprioriteringar Nyckelinvesteringar i forskning och teknik kommer att påskynda en stabil standard: : 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 Slutsats Denna artikel har tillhandahållit en omfattande jämförande analys av modellkontextprotokollet (MCP) och agent-till-agent-protokollet (A2A), som belyser deras distinkta designfilosofier, operativa styrkor och säkerhetsöverväganden. MCP utmärker sig i strukturerad kontexthantering och typverktygsanvändning, vilket möjliggör förutsägbara och granskningsbara integrationer. I motsats till detta erbjuder A2A decentraliserat, motståndskraftigt peer-to-peer-samarbete med avancerade streaming- och förhandlingsförmågor. Diskussionen om nuvarande implementeringar, interoperabilitetsutmaningar och framtida standardiseringsinsatser belyser potentialen för hybridramverk som utnyttjar båda paradigmerna.
