A2A vs MCP
AIエージェントプロトコル徹底比較

AIエージェントの世界では、複数のプロトコルが登場し、エコシステムが急速に形成されつつあります。 その中でも特に注目されているのが、Googleが提唱するA2A（Agent-to-Agent）と、 Anthropicが提唱するMCP（Model Context Protocol）の2つです。

両者は一見すると競合しているように見えますが、実は異なる課題を解決するために設計されたプロトコルです。 本記事では8つの観点から詳しく比較し、それぞれの役割と使い分けを明確にします。

A2A（Agent-to-Agent）プロトコルとは

A2Aは2025年にGoogleが発表したオープンプロトコルで、AIエージェント同士が互いの能力を発見し、 タスクを委譲・連携するための標準規格です。

中核となるのがAgent Cardという仕組みです。 各エージェントが自身の名前、能力、接続先、スキルをJSON形式で宣言し、/.well-known/agent-card.jsonに公開します。これにより、他のエージェントが自動的に発見・連携できます。

A2Aの通信はタスクライフサイクル（送信→処理中→完了）に基づいており、 JSONRPC、gRPC、HTTP+JSONの3つの通信方式をサポートしています。

MCP（Model Context Protocol）とは

MCPは2024年にAnthropicが発表したプロトコルで、LLM（大規模言語モデル）と外部ツール・データソースの接続を標準化します。

MCPでは「サーバー」がツールやデータを提供し、「クライアント」（LLMアプリケーション）がそれらを利用します。 ファイルシステムの読み書き、データベースクエリ、API呼び出しなど、LLMが外部世界とやりとりするための 統一的なインターフェースを提供します。

通信方式はstdio（ローカルプロセス間）とHTTP+SSE（リモート）の2種類をサポートし、 比較的シンプルなリクエスト/レスポンスモデルで動作します。

8つの観点で徹底比較

なぜ「補完関係」なのか

A2AとMCPは、AIエージェントアーキテクチャの異なるレイヤーを担当しています。

例えば、旅行予約エージェントを考えてみましょう。 このエージェントはMCPを使って航空会社APIやホテルデータベースに接続し、A2Aを使って他のエージェント（決済エージェント、通知エージェント等）と連携します。

どちらを先に学ぶべきか

ユースケースによって判断しましょう。

まとめ

A2AとMCPは競合するプロトコルではなく、AIエージェントエコシステムの異なるレイヤーを担当する補完的な存在です。 MCPがエージェントの「手足」（ツール接続）なら、A2Aはエージェントの「口」（他のエージェントとの対話）です。

両プロトコルとも活発に開発が進んでおり、今後さらなる相互運用性の向上が期待されます。 まずはAgent Cardを作成して、A2Aエコシステムへの第一歩を踏み出しましょう。