1 داخلہ ماڈل کنٹیکٹ پروٹوکول (MCP) ایک نئی کھلی معیاری ہے جو بڑے زبان کے ماڈل (LLM) ایجنٹ اور بیرونی آلات، ڈیٹا ذرائع اور میموری کے نظام کے درمیان انٹرفیس کو متحد کرنے کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے. ، LLM پر مبنی ایجنٹوں کو غیر ملکی سرگرمیوں کو بلانے، ترکیب کرنے اور آرکسٹ کرنے کے ذریعہ اپنے تفہیم کی صلاحیتوں کو قدرتی طور پر بڑھانے کی اجازت دیتا ہے. یہ ایک جس میں ایجنٹ کلائنٹ کے طور پر عمل کرتا ہے جو کنکشن اور آلے کے عمل کو مانگتا ہے، جبکہ سرور heterogeneous وسائل کے لئے ایک واحد انٹرفیس فراہم کرتا ہے. contextualized, real-time JSON-RPC communication channel composable and discoverable manner client-server protocol Anthropic کی تحقیقاتی ایکوسیسٹم سے پیدا ہونے والے، MCP نے تیزی سے وسیع صنعت کی حمایت حاصل کی، بڑے AI پلیٹ فارمز اس کے انٹرفیس کو شامل کرنے کے لئے کی اجازت دیتا ہے. پروٹوکول انٹرایکشن سمانٹیکس کو معیاری بناتا ہے تاکہ ایجنٹ پیچیدہ ٹولچینج یا دستاویزات کورپرا کے بغیر پوچھ سکتے ہیں، ماڈیولری اور سیکورٹی کی اجازت دیتا ہے. ، ایجنٹوں کو سیشنوں کے دوران مطابقت سے کام کی شناخت کو برقرار رکھنے کی اجازت دیتا ہے. tool use, data querying, and stateful memory management explicit context sharing, versioned capabilities, and incremental state updates اس کے برعکس، ایجنٹ سے ایجنٹ پروٹوکول (A2A) ایک خود کار طریقے سے کام کرنے والے ایجنسیوں کو آسان بنانے کے لئے ڈیزائن متحرک ماحول میں، A2A ایک مرکزی آرکسٹریٹر پر منحصر ہونے کے بغیر امیر پیغامات سمیٹنگ، کام delegation، streaming feedback، اور شناخت کی تصدیق کی حمایت کرتا ہے. اس طرح، انعطاف پذیری ایشیائی سسٹمز کی اجازت دیتا ہے جہاں ایجنٹس فروخت کرنے والے یا پلیٹ فارم کے بغیر تعاون کرتے ہیں. 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 اور A2A کے درمیان فرق بنیادی طور پر ان کے مواصلات ٹاپولوگ اور استعمال کیس میں ہے. ایک متوازن پروٹوکول کے ذریعے مختلف بیرونی آلات اور اعداد و شمار کے ذرائع سے LLM ایجنٹوں کو منسلک کرتا ہے. یہ ایجنٹوں کو درخواست پر ان کے کنٹوکولک علم اور صلاحیتوں کو بڑھانے کے قابل بناتا ہے. ایجنٹ تعاون، کاموں کی تقسیم، اور خود کار طریقے سے کاروباری چیلنجوں کے درمیان خود کار طریقے سے فعال کرنے کی اجازت دیتا ہے. 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 | +--------------------------+ +--------------------------+ یہ مضمون MCP اور A2A کے درمیان تفصیلی تکنیکی موازنہ پیش کرتا ہے. یہ ان کے آرکیٹیکل فریم ورک، پیغامات کے ڈیزائن، سیکورٹی ماڈل، اور آپریٹنگ کام کے چیلنجز کا تجزیہ کرے گا. MCP (Model Context Protocol) کی تکنیکی آرکیٹیکل MCP ایک معیاری مواصلات انٹرفیس کے طور پر ڈیزائن کیا گیا ہے جو LLM ایجنٹز کے ساتھ غیر ملکی وسائل، جیسے آلے API، میموری سسٹمز، ڈیٹا بیسز اور ڈیٹا ریپیوٹریٹس کے ساتھ آسانی سے بات چیت کرنے کی اجازت دیتا ہے. اور اس کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے کہ ایکسچینج اور محفوظ، حقیقی وقت میں ایجنٹ کی صلاحیتوں کے متحرک اضافہ کو آسان بناتا ہے. MCP کی ڈیزائن فلسفہ ایکسچینج کی تفہیم کو براہ راست انضمام کے مسائل سے جدا کرنے پر مبنی ہے، بجائے ایک مطابقت رکھتا ہے. ایک ایپلی کیشن کے ذریعے دستیاب. JSON-RPC 2.0 transport layer contextual query and execution environment 2.1 بنیادی اجزاء اور کردار MCP بنیادی اجزاء اور منطقی کرداروں کی ایک سیٹ کی وضاحت کرتا ہے: : 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 پروٹوکول پیغامات اور Semantics MCP کلائنٹ اور سرورز کے درمیان مواصلات asynchronous JSON-RPC درخواستوں اور جوابات کے ذریعے کیا جاتا ہے. مثال کے طور پر، metadata کو شامل کرنے کے لئے . rich schema for context-aware requests context versioning, resource handles, and execution hints اہم درخواستوں کی اقسام میں شامل ہیں: ContextQuery: موجودہ ایجنٹ کام کے لئے متعلقہ کنٹیکٹو معلومات یا میٹا ڈیٹا حاصل کرتا ہے، قسم، وقت، یا مواد کی اہمیت کے مطابق فلٹرز کی حمایت کرتا ہے. ToolInvocation: مخصوص انٹرویوز کے ساتھ ایک آلے کے افعال کو عملدرآمد کرنے کی درخواست کرتا ہے، ایک معیاری فارمیٹ میں انٹرویوز کی واپسی، غلطی کے انتظام کے میٹا ڈیٹا سمیت. ContextUpdate: کلائنٹ کو موجودہ کنٹیکٹ کو تبدیل کرنے یا شامل کرنے کی اجازت دیتا ہے، multi-turn workflows کے لئے ضروری بڑھتی ہوئی ریاست کی ترقی کی حمایت کرتا ہے. CapabilityNegotiation: کسٹمرز اور سرورز کو سپورٹ پروٹوکول توسیع، سیکورٹی پیرامیٹرز اور پیغام فارمیٹس پر اتفاق کرنے کی اجازت دیتا ہے. یہ پیغامنگ فریم ورک ان پٹ / آؤٹ سسٹمز کی سخت تصدیق کو حتمی کرتا ہے، تعاون کو فروغ دیتا ہے اور سمینٹک ڈرائیو کو کم کرتا ہے. 2.3 kontext persistence اور ریاست کے انتظام MCP کی تعریف کرنے والی خصوصیات میں سے ایک یہ ہے کہ اس کا مضبوط ماڈل متغیر API کالز کے برعکس، MCP کی حمایت کرتا ہے جو تاریخی snapshots کو برقرار رکھتا ہے، ایجنٹوں کو ماضی کی ریاستوں کو چلا سکتے ہیں، تبدیلیوں کو واپس چلا سکتے ہیں، یا مجموعی ڈیٹا سے نئے کنٹیکٹسسسسسسسسسسسسسسسسسسس. context persistence versioned context stores کنٹیکٹ اسٹیٹ عام طور پر سمیٹڈ دستاویزات کے طور پر نمائندگی کیا جاتا ہے جس میں سمیٹڈ میٹا ڈیٹا شامل ہیں.The protocol defines standard identifiers for context elements, enabling agents to بے وقوف reference, update, or merge contexts 2.4 سیکورٹی اور رسائی کنٹرول MCP انٹرپرائز کی سطح کی سیکورٹی فریم ورک کے ساتھ انٹرویو کرتا ہے تاکہ کنٹیکٹ ڈیٹا کی رازداری، انحصار، اور دستیابیت کو یقینی بنائے۔ عام طور پر استعمال ہونے والی تصدیق کے طریقوں میں OAuth2 ٹوکنز، مشترکہ TLS، اور API کی کلیدیں شامل ہیں. پروٹوکول فوری انجکشن اور آلے کے زہریلا حملوں کو کم کرنے کے لئے سخت انٹرویو سینیٹیشن کو حکم دیتا ہے.آڈٹنگ ہیکز آپریٹرز کو تمام پروٹوکول کے تعاملات کو ٹریک کرنے کی اجازت دیتا ہے، ٹریکنگ اور مطابقت کو یقینی بناتا ہے. 2.5 توسیع اور ekosystem integration MCP کو ماڈیولر توسیع پوائنٹس کے ذریعہ ترقیاتی AI ایکوسیسٹم کی ضروریات کو پورا کرنے کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے. سپلائرز اپنی مرضی کے ساتھ آلے کے شیڈولز کی وضاحت کرسکتے ہیں، خصوصی میٹا ڈیٹا داخل کرسکتے ہیں، اور کنٹیکٹ ماڈل کو پیچھے کی مطابقت کو توڑنے کے بغیر بڑھاتے ہیں. MCP کی صنعت کی قبولیت اس کی انعطاف پذیری کی وضاحت کرتا ہے؛ بڑے پلیٹ فارمز MCP ایڈاپٹرز کو انسٹال کرتے ہیں جو اندرونی API اور MCP شیڈم کے درمیان ترجمہ کرتے ہیں، مختلف آلات کی تیزی سے انضمام کو آسان بناتے ہیں. Agent-to-Agent پروٹوکول کے تکنیکی آرکیٹیکل (A2A) Agent-to-Agent پروٹوکول (A2A) ایک کھلی معیار ہے جو آسانی کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے. ان پروٹوکولز کے برعکس جو مرکزی آرکسٹریشن یا سرور کے ذریعہ بات چیت پر توجہ مرکوز کرتے ہیں، A2A ترجیح دیتا ہے. ، اور ایجنٹز کے درمیان، وسیع پیمانے پر اور انعطاف پذیر multi-agent ایشیائی سسٹمز کی اجازت دیتا ہے. decentralized, peer-to-peer communication and collaboration direct messaging dynamic task negotiation real-time feedback streams 3.1 اہم اجزاء اور کردار A2A آرکیٹیکل کئی اہم یونٹس کی وضاحت کرتا ہے: : 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 پیغامنگ اور کام کے بہاؤ Semantics A2A میں مواصلات بنیادی طور پر غیر متوازن اور واقعات کی طرف سے ڈرائیونگ ہے. : 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 decentralized تلاش اور روٹنگ مرکزی پروٹوکولز کے برعکس، A2A mandates یہ ایجنٹوں کو ایک کھلے ایشیائی نظام میں ممکنہ تعاون کرنے والوں کو تلاش کرنے اور تصدیق کرنے کی اجازت دیتا ہے. ڈیزائن ایجنٹ کارڈز کی ٹرانسمیشن یا توسیع شدہ رجسٹرز کی درخواست پر منحصر ہے. پیغامات کی راؤٹنگ نیٹ ورک ٹپوولوجی اور ایجنٹ کی دستیابیت پر مبنی طور پر قدرتی طور پر متفق ہے. peer discovery mechanisms 4.3 سیکورٹی کے طریقے پروٹوکول میں طاقتور سیکورٹی خصوصیات شامل ہیں جو متعدد ٹرانسمیشن انٹرپرائز ماحولوں کے لئے مناسب ہیں: : 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 5.3 صارفین کی صلاحیت اور غلطی کے معیار A2A کی dezentralized ڈیزائن بنیادی طور پر horizontal scaling کی حمایت کرتا ہے. ایجنٹس نیٹ ورک میں شامل ہوسکتے ہیں یا نیٹ ورک چھوڑ سکتے ہیں بغیر جاری کام کے بہاؤ کو روکنے کے. task lifecycles timeout پالیسیوں اور delegated failover پروسیسنگ کے ذریعے ایجنٹ ناکامیوں کے لئے قابل ہیں. 3.6 توسیع اور تعمیراتی صلاحیت پروٹوکول وسیع پیمانے پر پیغامات کے نظام کی حمایت کرتا ہے، فراہم کرنے والوں کو ڈومین کی مخصوص پیغامات کی اقسام کو مقرر کرنے کی اجازت دیتا ہے جبکہ پیچھے کی مطابقت کو برقرار رکھتا ہے. A2A اپلی کیشنز بنیادی پیغامات کے معیار اور پتہ چلانے کے پروٹوکولز پر عملدرآمد کرتے ہوئے مختلف ایجنٹ فریم ورکز پر تعاون کرسکتے ہیں. 4 MCP اور A2A پروٹوکولز کے مقابلے میں تجزیہ MCP اور A2A پروٹوکول دو معاصر معیار ہیں جو AI ایجنٹوں کے درمیان تعاون کو آسان بنانے کے لئے ڈیزائن کیے گئے ہیں. اس کے باوجود کثیر ایجنٹ تعاون اور صلاحیتوں کو بہتر بنانے کے اہم مقصد کا اشتراک کرتے ہیں، دونوں پروٹوکول آرکیٹیکل پیرامیڈیمز، آپریٹنگ سمیٹنگ، اور منصوبہ بندی کے اسکرینز میں اہم طور پر اختلاف کرتے ہیں. یہ سیکشن ایک جامع موازنہ تجزیہ فراہم کرتا ہے، جس میں مواصلات ماڈل، پیمائش، سیکورٹی، وسیع پیمانے پر، اور ایشیائی سسٹم کے مطابقت پر توجہ دی جاتی ہے. 4.1 مواصلات کے ماڈل اور ٹوپولوجی MCP ایک کلائنٹ سرور مواصلات ماڈل کا استعمال کرتا ہے جس میں LLM ایجنٹ ایک مرکزی MCP سرور کے لئے کلائنٹ کے طور پر کام کرتا ہے. یہ سرور مختلف بیرونی آلات، ڈیٹا ریپوریٹوریٹس، اور میموری ساختوں تک رسائی جمع کرتا ہے. اس طرح کے vertical انضمام نقطہ نظر کے انتظام اور آلے کا حوالہ پر سخت کنٹرول کی اجازت دیتا ہے، مطابقت اور سادہ حکمرانی کی اجازت دیتا ہے. تاہم، یہ ایک ہی نقطہ نظر کے تعینات کی پیشکش کرتا ہے جو نظام کی خرابی کے معیار اور پیمائش کو متاثر کرسکتا ہے. اس کے برعکس، A2A ایک dezentralized، peer-to-peer تپولوگ کو قبول کرتا ہے. انفرادی ایجنٹ براہ راست ایک دوسرے کے ساتھ تلاش اور مواصلات کرتے ہیں، سینٹرل سائیکلز پر بھروسہ کرنے کے بغیر. یہ افقی مواصلات ٹوپی متحرک ایجنٹ ایکوسیسسٹمز کی حمایت کرتا ہے جہاں شرکاء حقیقی وقت میں کاموں میں شامل ہوسکتے ہیں، چھوڑ سکتے ہیں یا دوبارہ تقسیم کرسکتے ہیں. توسیع کی نوعیت غلطی کے معیار اور پیمائش کو بہتر کرتی ہے لیکن زیادہ پیچیدہ تلاش اور راؤنڈنگ میکانزم کی ضرورت ہوتی ہے. 4.2 مندرجہ ذیل سلوک اور ریاست کی استقامت مراقبہ کی معلومات کا انتظام MCP کا ایک بنیادی اصول ہے. یہ مسلسل، ورژن شدہ کنٹیکٹ اسٹوریجز کی حمایت کرتا ہے جو سیشنوں کے دوران ایجنٹ کی حالت اور تاریخ کو برقرار رکھتا ہے. یہ ایجنٹ کو پیچیدہ multi-turn منطق کرنے، ماضی کے تعاملات کو یاد رکھیں، اور وسیع کام کے چیلنجوں کے دوران مطابقت کو برقرار رکھنے کی اجازت دیتا ہے. پروٹوکول کنٹیکٹ ڈیٹا کے لئے سخت اسکیم کی تعریفوں کو برقرار رکھتا ہے، تعاون کو فروغ دیتا ہے اور سمیٹک ڈرائیو کو کم کرتا ہے. A2A، ریاستی تعاملوں کو آسان بنانے کے باوجود، بنیادی طور پر ٹرانسمیشن کاموں کا تعین کرتا ہے. ایجنٹس کام کے پیرامیٹرز، ترقی، اور نتائج کو مواصلات کرتے ہیں، لیکن انفرادی ایجنٹ اپلی کیشنز یا بیرونی سسٹموں پر کنکشن کی تعیناتی کے ذمہ داریوں کو منتقل کرتے ہیں. پروٹوکول سخت کنکٹ سسٹمز کے مقابلے میں چمکدار اور انعطاف پذیری کو ترجیح دیتا ہے، جس میں کنکٹ تفسیر میں تنوع داخل کر سکتا ہے، لیکن تیزی سے ایڈجسٹنگ کی اجازت دیتا ہے. 4.3 سیکورٹی اور رسائی کنٹرول MCP اور A2A کے سیکورٹی آرکیٹیکلز ان کے متعلق topological اختلافات کی وضاحت کرتے ہیں. MCP کارپوریٹ سطح کی تصدیق اور لائسنس کے فریم ورکز کو استعمال کرتا ہے کہ آلات اور کنٹیکٹ اسٹوریج تک رسائی کو منظم کرنے کے لئے. finest grain-based role-based access control (RBAC) ماڈل درست اجازت کی ترتیبات کی اجازت دیتا ہے، اور پروٹوکول فوری انجکشن اور کنٹیکٹ منشیات حملوں کو روکنے کے لئے اقدامات شامل ہے. A2A میں، سیکورٹی decentralized trust models کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے. agents authenticate peers via cryptographic methods such as decentralized identifiers (DIDs) or mutual TLS. Capability-based access control is embedded inside agent cards, allowing dynamic policy enforcement. While end-to-end encryption and message signing are integral, the distributed topology requires continuous validation of agent trustworthiness to mitigate risks. 4.4 پیمائش اور کارکردگی MCP کے مرکزی سرور آرکیٹیکل کنٹرول شدہ لوڈز کے تحت مطابقتی کارکردگی کو آسان بناتا ہے اور نگرانی کو آسان بناتا ہے تاہم، MCP سرورز کی فراہمی کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ کسٹمر کی بڑھتی ہوئی درخواستوں اور آلے کی انٹرویوشنز کو منظم کیا جاسکے۔ نیٹ ورک کی بوتلنگ اور سرور کی روک تھام ایجنٹ کی ردعمل کو منفی اثر انداز کرسکتی ہے. A2A بنیادی طور پر decentralized agent interactions کی وجہ سے elastic scaling کی حمایت کرتا ہے. agents can be added or removed dynamically, distributing workload and mitigating bottlenecks. However, discovery latency and message routing complexities can impact performance, especially in large or heterogeneous networks. 4.5 توسیع اور ایشیائی نظام کے انضمام دونوں پروٹوکول توسیع کو ترجیح دیتے ہیں، اگرچہ مختلف میکانیزم کے ذریعے. MCP اپنے JSON-RPC شیڈول کے اندر ماڈیولر توسیع پوائنٹس کی وضاحت کرتا ہے، جس میں پروٹوکول کی مطابقت کی خلاف ورزی کے بغیر اپنی مرضی کے آلے کی وضاحتیں اور کنکشن ماڈل کی اجازت دیتا ہے. A2A انعطاف پذیر پیغامات کے نظام اور مذاکرات کے قابل ایجنٹ کی صلاحیتوں کے ذریعے توسیع کی حمایت کرتا ہے. اس کے ڈیزائن پروٹوکول ایجنٹوں کو جدید فعالیتوں کو متحرک طریقے سے فروغ دینے کی اجازت دیتا ہے. آزاد کنکشن آرکیٹیکل مختلف ایجنٹ فریم ورکز کے درمیان تعاون کی اجازت دیتا ہے لیکن متوازنیت کو برقرار رکھنے کے لئے بنیادی پیغامات کے فارمیٹس کی پیروی کی ضرورت ہوتی ہے. +----------------------------+ +----------------------------+ | 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 اور Performance Assessment اس سیکشن میں ماڈل کنٹیکٹ پروٹوکول (MCP) اور ایجنٹ سے ایجنٹ (A2A) پروٹوکول کے لئے عملی، اپ ڈیٹ ایپلی کیشن مثالیں پیش کی جاتی ہیں، اس کے بعد کارکردگی کی خصوصیات اور انضمام توازن کے بارے میں بحث کی جاتی ہے. A2A مثال سرکاری A2A Python SDK پیٹرنز کی پیروی کرتا ہے (سرور: + کے • کلائنٹ: اس کے علاوہ، یہ دونوں سٹریمنگ اور غیر سٹریمنگ بات چیت کا مظاہرہ کرتا ہے. call_tool A2AServer AgentExecutor A2AClient 5.1 MCP مثال — FastMCP (سرور + کلائنٹ، ) call_tool دکھایا گیا MCP تنصیب کے ماڈل ایک مقامی FastMCP سرور کا استعمال کرتا ہے جو ٹیپ کردہ آلات کو ظاہر کرتا ہے، اور ایک مقامی FastMCP کلائنٹ جو سرور سے منسلک ہوتا ہے اور آلات کو بلاتا ہے. سرور آلات کو ظاہر کرتا ہے جیسے Python فائلوں کے ساتھ ڈیزائن کیا جاتا ہے کلائنٹ استعمال کرتا ہے کلاس اور اس Lifecycle Management کے بارے میں معلومات 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()) یہ بات چیت کے ماڈل MCP کے بیکٹیریا انٹرویو ماڈل کی وضاحت کرتا ہے: LLM ایجنٹ یا آرکسٹریٹر ایک واحد، ورژن پروٹوکول layer کے ذریعہ کنٹیکٹو ڈیٹا اور آلے کی کارکردگی کی درخواست کرتا ہے. FastMCP کئی ٹرانسپورٹس (stdio، SSE / http) اور ایک مضبوط async کلائنٹ API فراہم کرتا ہے جو . call_tool 5.2 A2A مثال — سرکاری A2A Python SDK (سرور + کلائنٹ، غیر سٹریمنگ اور سٹریمنگ) A2A مثال سرکاری A2A SDK نمونوں کی پیروی کرتا ہے: اور استعمال کرتے ہوئے ایک Subclass جو استعمال کرتا ہے اور (تصویر کے لئے) شروع کریں ، اور SDK کلائنٹ سہولت کے افعال کا استعمال کرتے ہوئے سرور کے ساتھ بات چیت کریں. AgentSkill AgentCard AgentExecutor on_message_send on_message_stream A2AServer — SDK مثال پر مبنی سکرپٹ آسان: 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) → (تصویر سے) 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()) سرکاری SDK میں طویل چلانے والے کاموں کے مثالیں، سٹریمنگ ٹکڑوں، کام کی زندگی کے سائیکل (کچھ حاصل کریں / حذف کریں) اور LLMs کے ساتھ انٹرویو کے مثالیں (لنگ گراف مثال) شامل ہیں. 5.3 کارکردگی کی نگرانی اور پیمانے پر ٹولنگ حالیہ کمیونٹی بینکنگ اور تجزیہ کے فریم ورک MCP سرور کی تنصیب اور A2A نیٹ ورک کے درمیان کارکردگی اور آپریٹنگ ٹرانسمیشنز کو ظاہر کرتے ہیں: MCP سرورز (FastMCP اور دیگر ایپلی کیشنز) مطابقت پذیر کنٹیکٹ مینجمنٹ اور typed tool invocation کے لئے بہتر بناتے ہیں؛ MCPBench جیسے تجزیہ فریم ورکز کام کی سطح کی تاخیر، مکمل کرنے کی درستگی اور MCP سرور کے اقسام کے لئے token consumption پر توجہ مرکوز کرتے ہیں، اور implementations expos transports (stdio، SSE، HTTP) latency اور throughput trade-offs کو اپنی مرضی کے مطابق کرنے کے لئے. A2A اپلی کیشنز سٹریم اور طویل چلانے کے کاموں کے لئے انٹرویو کی حمایت کے ساتھ منسلک، کم اوورکرپٹ تبادلے پر توجہ مرکوز کرتے ہیں. A2A ایشیائی سسٹم نے حال ہی میں لمبائی کی جانچ پڑتال کی توسیع کی پیشکش کی ہے جو ایجنٹوں کو پیمائش کی لمبائی کو فروغ دینے اور لمبائی کی جانچ پڑتال کی راٹنگ کی اجازت دینے کی اجازت دیتا ہے، جو peer نیٹ ورک کے اندر runtime راٹنگ کو بہتر بنانے پر ایک واضح صنعت پر توجہ ظاہر کرتا ہے. decentralized discovery اور per-agent routing A2A نیٹ ورک کو بڑے ایجنٹ ٹاپولوگز میں قابو پانے اور اسکرپٹ کرنے کی اجازت دیتا ہے، لیکن وہ بھی تعینات اور end-to-end tra 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. معیار کی برانچ مارکیٹنگ اب بھی انضمام پر منحصر ہے؛ ماہرین کو نمایاں ٹیسٹ بیڈز میں دونوں پروٹوکولوں (MCP سرورز کے لئے MCPBench، SDK نمونہ کام لوڈ اور A2A کے لئے نیٹ ورک نمونے) کو بڑے پیمانے پر قبول کرنے سے پہلے کا جائزہ لگانے کی ضرورت ہے. 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۔ سیکورٹی اور رازداری کا خیال MCP سرورز اور A2A نیٹ ورکز کی محفوظ انضمام مینوفیکچرنگ ماحول میں ایجنٹک سسٹموں کی محفوظ تنصیب کے لئے ایک ضروری شرط ہے. دونوں پروٹوکول کلاسوں نے نئی حملے کی سطحوں کو متعارف کرایا ہے کیونکہ وہ ماڈل کی صلاحیتوں کو کارروائی اور پائیداریت ڈومینز میں توسیع کرتے ہیں (ٹوریج انضمام، context stores، inter-agent delegation).This section systematically lists main threat categories, outlines defensive controls mapped to protocol primitives, and recommends operational practices for reducing both risk and blast radius in MCP and A2A deployments. 6.1 اہم خطرے کی اقسام 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 دفاعی کنٹرولز — پروٹوکول اور انضمام کی سطح مندرجہ ذیل دفاع پروٹوکول اولویتوں (ContextQuery، call_tool، AgentCard، Task lifecycle) اور اپلی کیشن کے ماڈلوں کو نقشہ کرتے ہیں.They form a layered security architecture that combines validation, least privilege, isolation, and observability. 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 عملی عمل اور حکمرانی سیکورٹی صرف ایک مصنوعات کا مسئلہ نہیں ہے؛ یہ آپریٹنگ ڈیزائن اور حکمرانی کی ضرورت ہے: 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 نگرانی اور cross-protocol correlation مؤثر دفاعی دونوں پروٹوکولوں پر نظر ثانی کی ضرورت ہوتی ہے. MCP اور A2A بہاؤوں کے ذریعے ٹیگ کی درخواستوں کو توسیع کرنے والی تقسیم ٹریکنگ کو نافذ کریں (کائنات کی درخواستیں → آلے کی درخواستیں → ایجنٹ پیغامات)، وجہ کی چیلنجوں کی آخر سے آخر کی تجدید کی اجازت دیتا ہے. ٹریکز کو ایڈجسٹنگ جوا اور غیر معمولی تشخیص کے outputs کے ساتھ منسلک کریں تاکہ خبروں کو ترجیح دیں اور روکنے کو تیز کریں. سیکورٹی کنٹرول کا نقشہ +------------------------------------------------------------+ | 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۔ مستقبل کی ہدایت اور معیاری ایجنٹک سسٹموں کی تیزی سے ترقی کے لئے نقطہ حل سے ایک متوازن معیار کے ماحول کی طرف بڑھنے کی ضرورت ہے جو محفوظ، وسیع پیمانے پر، اور متوازن کثیر ایجنٹ اپلی کیشنز کی حمایت کرتا ہے. اس سیکشن میں MCP اور A2A پیرامیڈیمز کو مشترکہ کرنے کے لئے مستقبل کی طرف متوجہ تکنیکی ہدایات بیان کیے جاتے ہیں، مؤثر پروٹوکول کی چابیاں بیان کرتے ہیں، اور ایک مستحکم، کمیونٹی ڈیزائن شدہ معیار کو آگے بڑھانے کے لئے حکمرانی اور قبول کرنے کے راستے پیش کرتے ہیں. 7.1 MCP + A2A فریم ورک کی ترکیب کی طرف ایک عملی مستقبل ہائبرڈ فریم ورک کے ساتھ شروع ہوتا ہے جو دونوں MCP اور A2A کے آپریٹنگ طاقتوں کو برقرار رکھتا ہے. MCP سسٹم کی طرف سے آلات اور مستحکم کنٹیکٹ تک رسائی فراہم کرتا ہے، جبکہ A2A decentralized discovery، negotiation، and streaming collaboration فراہم کرتا ہے.A combined framework should therefore: MCP کو typed tool invocation، context persistence، and policy-enforced resource access کے لئے canonical vertical integration layer کے طور پر دیکھیں. A2A کو ایجنٹ کا پتہ لگانے، کام کے معاہدے، اور ساتھیوں کے درمیان سٹریمیٹ انٹرایکشن کے لئے ہیرورٹٹ کنڈالٹنگ ٹیب کے طور پر دیکھیں. واضح ایڈاپٹر معاہدوں کو مقرر کریں جو MCP کنٹیکٹ آرٹیکٹ اور آلے کے outputs کو A2A پیغامات پائی لوڈ میں نقشہ دیتے ہیں اور برعکس، A2A کام کے نتائج کو provenance میٹا ڈیٹا کے ساتھ MCP کنٹیکٹ اسٹوریج میں واپس ریکارڈ کرنے کی اجازت دیتے ہیں. اس طرح کے ہائبرڈ فریم ورک کو فعال کرنے کے لئے لامحدود اجزاء کی ضرورت ہوتی ہے (گٹائرز، مترجمین) جو خصوصیات میں رسمی طور پر نہیں ہیں بلکہ ایڈ ہاک اپلی کیشنز کے لئے چھوڑ دیا جاتا ہے. ان اجزاء کو: (ای) کنٹیکٹ مارشالنگ اور canonicalization؛ (ب) صلاحیت اور رسائی token ترجمہ؛ اور (ج) قابل اعتماد اور ترسیل سمیٹنگ (صحیح طور پر ایک بار کے مقابلے میں کم از کم ایک بار) مجموعی بیچ پر. 7.2 پروٹوکول layering اور مطابقت کی حکمت عملی ایک مضبوط معیار کو ایک مستقل ترقی کی اجازت دینے کے لئے layered کیا جانا چاہئے.A سفارش کی layering ماڈل میں شامل ہے: : 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 مطابقت کی پالیسیوں میں شامل ہیں اور ایڈاپٹر سب سے پہلے نقطہ نظر موجودہ MCP اور A2A تنصیبوں کے درمیان ترجمہ کی طرف سے انٹرفیس کی تیزی کو تیز کرتا ہے. شیڈم سب سے پہلے نقطہ نظر طویل مدتی ٹریک کو دونوں پروٹوکولز کی طرف سے نائٹ طور پر استعمال ہونے والی کینیک کنکشن اور کام کے شیڈموں کی وضاحت کرکے کم کرتا ہے. ایک حقیقی منتقل کرنے کی منصوبہ بندی ان کو ملتی ہے: کینیک شیڈموں کی وضاحت کرتے وقت ایڈاپٹرز اور موازنہ ٹیسٹ کو بھی بیان کرتے ہوئے بڑھتی ہوئی قبولیت کو آسان بنانے کے لئے. سب سے پہلے Adapter منصوبہ اول 7.3 حکمرانی، معیاری عمل اور کمیونٹی ماڈل معیارات کامیاب ہوتے ہیں جب تکنیکی سختی کو ایک کھلی، ذمہ دار حکمرانی کے عمل کے ساتھ ملتا ہے. Open Participation: خصوصیات کی منصوبہ بندی، Reference implementations، and test suites should be publicly available; proposals should be reviewed in an open forum with transparent decision records. Leveled Maturity Model: مرحلے کے مرحلے کے مرحلے کے مرحلے (مثال کے طور پر، ڈیزائن → سفارش کی → معیاری) کے ساتھ مندرجہ ذیل اپلی کیشنز اور آپریٹنگ کے ٹیسٹ کے نتائج ہر مرحلے میں ضروری. Reference Implementations and Test Suites: ہر اہم اجزاء (مثال کے طور پر، دو MCP سرورز، دو A2A ایجنٹ لائبریریز) کے لئے کم از کم دو مستقل، انٹرفیس شدہ انٹرفیس اپلی کیشنز کا حکم کریں اور انٹرفیسٹی میٹرز شائع کریں. کام کرنے والے گروپوں اور رابطے کے کردار: سیکورٹی، نظام کی ترقی، نقل و حمل کے مذاکرات اور حکمرانی کے لئے خصوصی کام کرنے والے گروپوں کو قائم کریں؛ مندرجہ ذیل معیاری اداروں اور اہم پلیٹ فارم فراہم کرنے والوں کے ساتھ رابطے کے چینلز قائم کریں. موجودہ انٹرنیٹ یا ویب معیاری تنظیموں کے طور پر ایک کمیونٹی حکمرانی ماڈل مشورہ دیا جاتا ہے: ہلکا، اتفاق کی طرف متوجہ پروسیسز جو مطابقت اور آپریٹنگ کی حفاظت کو ترجیح دیتے ہیں. 7.4 قبولیت کے راستے اور مهاجرت کے طریقوں تقسیم کو محدود کرنے کے ساتھ adoption کو ڈرائیونگ کرنے کے لئے: : 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 تحقیق، ٹولنگ اور معیاری ترجیحات اہم تحقیق اور انجینئرنگ سرمایہ کاری ایک مستحکم معیار کو تیز کرے گی: : 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 نتائج اس مضمون میں ماڈل کنٹیکٹ پروٹوکول (MCP) اور ایجنٹ سے ایجنٹ (A2A) پروٹوکول کا ایک وسیع موازنہ تجزیہ پیش کیا گیا ہے، جس میں ان کی منفرد ڈیزائن فلسفیوں، عملی طاقتیں، اور سیکورٹی خیالات کی وضاحت کی گئی ہے. MCP ساختہ کنٹیکٹ مینجمنٹ اور ٹائپ شدہ آلے کا حوالہ، پیشہ ورانہ اور ایڈجسٹ شدہ انضمام کی اجازت دیتا ہے. اس کے برعکس، A2A اعلی درجے کی سٹریمنگ اور مذاکرات کی صلاحیتوں کے ساتھ ڈسکاؤنٹ شدہ، مستحکم peer-to-peer تعاون پیش کرتا ہے. موجودہ اپلی کیشنز، انضمام کی دشواریوں اور مستقبل کے معیار کی کوششوں کے بارے میں بات چیت، ہائ
