本系列一共4篇。
A2A和MCP（一）-- 智能体协议标准战争
A2A和MCP（二）-- 技术&生态的对比
A2A和MCP（三）-- 哪个协议更适合你
A2A和MCP（四）-- 是敌是友

随着AI智能体从科幻概念变成现实世界的必备工具，MCP和A2A的选择变得越来越重要。

谷歌在2025年4月推出了Agent2Agent（A2A）协议，让AI应用有了两个强大的协议可选。MCP是应用程序与LLM(大型语言模型)通信的通用方式，而A2A则实现了不同开发者创建的AI智能体之间的无缝交互。

两者的核心区别在于侧重点——MCP为语言模型提供结构化的上下文，A2A则处理智能体间的通信，并且得到了包括Salesforce和埃森哲在内的50多家科技巨头的协作支持。

如果你还在纠结选哪个协议，这篇文章能带给你一些启发。本文会拆解两者的差异，分析具体使用场景，帮你做出明智的决策。

一、理解MCP：核心架构与功能

模型上下文协议（MCP）是AI应用的通用连接器，为AI模型连接外部数据源和工具提供了标准方式。Anthropic在2024年末推出MCP，解决了AI领域的一大难题：让语言模型超越训练数据，直接与实时系统交互。这一突破将基础AI模型变成了能访问外部资源、解决实际问题的连接型应用。

MCP如何连接AI模型与外部工具？

把MCP想象成AI应用的“USB-C接口”。USB-C让设备能通用连接各种外设，MCP则在AI模型和外部系统之间做同样的事。这种标准化解决了专家所说的“M×N集成难题”——也就是将众多AI模型连接到各种工具或数据源时面临的复杂问题。当存在M个AI模型和N个工具时，传统方案需开发M×N个定制接口，而MCP将其简化为M+N个标准接口，开发成本大大降低。

以前，开发者得为每个AI模型和外部工具的组合单独搭建连接，现在MCP通过统一接口让任何AI应用都能与兼容的数据源通信，大大减少了开发和维护成本。

MCP让AI模型能：

• 访问训练数据外的实时信息
• 向数据库发起特定查询
• 连接视频处理等专业服务
• 将信息保存到文件
• 在外部系统中执行操作

MCP的主机、客户端、服务器是什么？

MCP采用客户端-服务器架构，三个核心组件协作实现无缝交互：

1. MCP主机：直接与用户交互的核心AI应用（比如Claude Desktop、集成开发环境IDE或定制AI智能体），管理客户端实例并控制资源访问权限。
2. MCP客户端：与服务器建立一对一连接，处理通信协议，控制主机和服务器之间的数据流（通常嵌入在主机应用中）。
3. MCP服务器：通过标准协议提供特定功能的轻量级程序，连接本地数据源（如数据库、本地文件）或远程服务（外部API），多个服务器可同时运行提供不同工具。

这种设计让AI模型能动态发现和使用可用工具，无需频繁更新。MCP服务器可本地运行，敏感数据除非获得远程访问许可，否则能确保安全。

MCP的核心功能

MCP通过三个标准模块定义AI模型与外部系统的交互方式：

• 工具：AI模型可调用的特定功能（如发起API请求、运行命令、搜索数据库）。
• 资源：提供结构化数据流（如文件、数据库记录、API响应），直接向模型传递上下文，无需额外处理。
• 提示模板：指导模型如何使用工具和资源的模板，确保不同场景下的交互一致性。

MCP支持多种通信方式：本地组件通过标准输入输出（STDIO）实现快速同步通信，远程连接通过服务器发送事件（SSE）并自动重连，保证网络通信的可靠和持续。

作为开放标准，MCP催生了丰富的兼容工具生态，当前各种MCP社区生态快速发展起来。

二、探索A2A：智能体通信框架

谷歌的Agent2Agent（A2A）协议是AI生态的突破，它为独立AI智能体建立了标准通信通道。与MCP连接模型和工具不同，A2A让不同框架或厂商的智能体能直接对话。

A2A协议机制与JSON-RPC实现

A2A基于Web标准，通过HTTP(S)使用JSON-RPC 2.0进行请求/响应交互，简单却能处理多平台复杂的智能体通信。JSON-RPC通过JSON数据格式实现远程过程调用，为服务请求提供统一模式，降低集成难度。

A2A支持服务器发送事件（SSE）为长任务实时流式更新，让智能体同步任务进度，团队能即时获取反馈，即使跨组织操作也能清晰看到执行状态。

协议定义了两个关键角色：

• 客户端智能体(Client Agent)：创建并发送用户任务
• 远程智能体(Remote Agent)：处理任务并提供信息或执行操作

这种客户端-服务器模型让智能体无需共享内部逻辑或内存，保持独立又能高效协作。

智能体卡片(Agent cards)与能力发现

智能体卡片系统是A2A能力发现的核心。每个合规智能体在/.well-known/agent.json有一个标准JSON元数据文件，相当于生态中的“数字身份证”。

智能体卡片包含：

• 智能体名称和描述
• A2A请求的端点URL
• 安全访问的认证需求
• 协议版本兼容性
• 输入/输出内容类型
• 详细技能和能力

发现机制类似浏览器查找robots.txt文件，在网络上建立可预测的能力信息入口。客户端智能体首先检查远程智能体的well-known URL，确认兼容性和可用技能。

A2A生态中的任务管理

任务是A2A的基本工作单元，支持快速任务和长期协作，每个任务有唯一ID、可选会话分组、状态更新，可能包含工件和消息历史。

任务状态包括：

• 已提交（等待处理）
• 处理中
• 需要输入（智能体需要客户端更多信息）
• 已完成
• 已取消
• 已失败

智能体通过含“部件”的消息通信，部件是特定格式的完整内容（如文本、JSON、图像，甚至包含iframe、视频、网页表单等UI元素），确保双方对所需格式达成一致。

A2A用“工件”作为任务输出，结构化结果包含标准化部件，让基于LangGraph、CrewAI、ADK或定制方案的智能体能无缝协作，为企业级复杂多智能体系统开辟了新路径。

三、技术对比：MCP vs A2A的核心差异

两者都为提升AI能力而生，但技术架构体现了不同的设计哲学：

MCP专注于用上下文增强语言模型，A2A则搭建独立智能体间的通信桥梁。

传输层与通信方式

• MCP：支持三种传输方式
  • STDIO（标准输入输出）：适合本地集成和命令行工具（客户端与服务器同机运行）。
  • SSE（服务器发送事件）：通过HTTP POST流式请求实现远程服务的长连接。
  • 自定义传输：开发者可按需扩展。
• A2A：基于成熟互联网标准
  • JSON-RPC 2.0 over HTTP(S) 为主干。
  • SSE实现实时流式更新。
  • 轮询请求/响应检查任务状态。
  • 长任务支持推送通知，避免频繁轮询。

数据格式与消息结构

• MCP：围绕三大模块
  • 工具（可执行函数）、资源（数据流）、提示模板（交互指南），强化模型的上下文和能力。
• A2A：以任务为中心
  • 任务（跟踪请求生命周期）、工件（结构化输出）、消息（智能体通信单元）、部件（特定格式内容），支持跨智能体灵活交互，无需统一内部工具。

认证机制

• MCP：认证体系逐步完善
  • 最初用环境变量中的API密钥（主要用于STDIO）
  • 后续引入OAuth 2.1作为远程服务器标准认证
  • PKCE（代码交换证明密钥）为最低安全要求
  • 支持元数据发现共享OAuth端点和动态客户端注册（DCR）
• A2A：从设计上适配企业集成
  • 支持OpenAPI规范的所有认证方式（HTTP基本认证、Bearer令牌、API密钥、OAuth 2.0、OpenID Connect）
  • 处理协议外的身份检查

两者都重视安全，但侧重点不同：MCP确保模型与外部工具的安全连接，A2A保障跨组织智能体间的安全通信。

四、安全考量：AI智能体协议的潜在风险

当AI智能体连接外部系统或其他智能体时，安全带来独特挑战：

MCP的提示注入漏洞

MCP存在间接提示注入风险：AI助手在向服务器发送自然语言命令前会解析内容，攻击者可能构造含隐藏指令的“钓鱼”信息（例如邮件中看似正常的“转发财务文件”，实际触发未授权操作）。风险点在于：

• 查看内容与执行操作的安全边界模糊
• 用户可能意识不到共享内容会触发自动化风险
• 智能体可能无明显提示地执行恶意命令

此外，MCP服务器常申请宽泛的权限（如全 Gmail 访问），集中存储服务令牌可能导致数据聚合风险。

A2A的授权边界

A2A内置企业级认证，通过“授权边界”定义智能体权限和数据访问限制，要求明确：

• 内部服务与组件的连接图
• 外部服务的连接文档
• 数据流和处理权限的限制

组织需确保处理敏感数据的外部服务在授权边界内或同安全级别的系统中，以实现统一安全控制。

通用安全最佳实践

无论选哪个协议，都需遵循：

• 强认证与访问控制（RBAC、多因子认证）
• 加密通信（TLS/HTTPS、OAuth保护API）
• 实时监控与审计（记录智能体活动，设置异常警报）
• 最小权限原则（严格限制智能体可访问的工具和数据）

五、实施指南：何时选MCP，何时选A2A？

适合MCP的场景

• AI助手需直接访问专用工具/数据源（如编码助手连接代码仓库、数据库查询工具）。
• 团队希望共享内部数据，同时保留现有架构（Block在金融科技中用MCP连接内部数据与AI助手）。
• 开发者偏好运行时动态发现工具（而非预编程连接）。
• 需要模型与外部系统的安全双向连接（如本地文件访问、敏感数据处理）。

A2A的优势场景

• 构建跨数据环境的多智能体系统（如招聘流程中，招聘、筛选、背调智能体协作）。
• 企业级跨部门工作流自动化（员工入职流程涉及HR、IT、财务多智能体协同）。
• 不同厂商的智能体需要互操作（谷歌称A2A为“开放协议”，兼容多方开发的智能体）。
• 复杂客户支持流程（客服机器人联动 billing 系统、库存数据库、知识库智能体）。

两者结合使用

MCP和A2A并非对立：谷歌认为A2A是MCP的补充。实际中，团队常同时使用——A2A协调多智能体任务，MCP为智能体提供所需工具和数据连接。例如：主智能体用A2A分配任务，同时通过MCP连接器获取实时数据，构建复杂且安全的智能体网络。

六、实际应用与代码示例

MCP在编码助手的应用

AWS开源了针对代码助手的MCP服务器，融入AWS特定知识（如基础设施即代码、安全最佳实践），缩短开发时间并嵌入成本优化逻辑。Cursor AI用MCP连接版本控制系统、CI/CD管道和浏览器；Claude Desktop通过MCP访问本地文件，同时由用户掌控数据隐私。

A2A在企业工作流的自动化

以人才招聘为例：HR智能体通过A2A调用招聘智能体（连接LinkedIn）、调度智能体和背调系统，实现端到端流程自动化。客户服务中，支持请求触发聊天机器人、 billing 系统、知识库智能体的协作，用户无需感知内部复杂性。

性能局限与挑战

• MCP：上下文窗口不足、新工具（如2025年1月发布的Tailwind 4）超出训练数据、需显式指令限制自主能力。
• A2A：与MCP的重叠导致集成挑战（但谷歌强调二者互补）。

七、对比表格

功能	MCP（模型上下文协议）	A2A（Agent2Agent）
核心目标	连接AI模型与外部工具和数据源	实现独立AI智能体间的共享通信
核心组件	MCP主机、客户端、服务器	客户端智能体、远程智能体、智能体卡片
传输方式	STDIO、SSE、自定义传输	JSON-RPC 2.0 over HTTP(S)、SSE、推送通知
数据格式	工具、资源、提示模板	任务、工件、消息、部件
认证方式	API密钥、OAuth 2.1、PKCE、动态客户端注册	HTTP认证、API密钥、OAuth 2.0、OpenID Connect
安全风险	提示注入、宽泛权限、数据聚合风险	授权边界管理、跨域安全、服务认证
理想场景	开发环境、直接工具访问、单智能体场景、实时编码上下文	多智能体工作流、跨系统自动化、企业流程、复杂协作任务
典型应用	AWS代码助手、Cursor AI、Claude Desktop、Zed	人力资源招聘、客户服务系统、跨部门流程

八、结论

MCP和A2A是AI智能体能力的两大里程碑，各自在不同场景中发光：

• MCP：擅长单智能体直接访问工具和上下文增强，适合开发环境和专用AI助手。
• A2A：在企业级多智能体复杂工作流中表现优异，实现跨厂商智能体无缝协作。

安全是两者的核心：MCP需应对提示注入和权限管理，A2A需维护智能体间的授权边界。实际应用中，两者结合使用能发挥最大效能——A2A编排智能体任务，MCP连接工具和数据，构建安全高效的AI系统。

企业应根据需求选择：需要直接工具访问和上下文感知，选MCP；复杂多智能体协作，选A2A。理解差异后，就能为特定场景选出最佳协议，甚至组合使用，释放AI智能体的全部潜力。

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