MCP（Model Context Protocol）和A2A（Agent2Agent Protocol）是AI领域中两个重要的通信协议，分别由不同的组织提出，并在技术定位和应用场景上存在显著差异。以下是两者的详细对比：
1. 提出者与背景
MCP（模型上下文协议）
提出者：由人工智能公司Anthropic于2024年11月正式推出并开源。
背景：旨在解决AI模型与外部工具、数据源交互的碎片化问题，通过标准化协议提升AI智能体的执行能力。
A2A（代理对代理协议）
提出者：由谷歌于2025年4月发布。
背景：聚焦于打破不同AI代理之间的协作壁垒，推动跨平台、跨供应商的智能体协同工作。
2. 核心目标与功能
MCP
功能：作为AI模型与外部工具、数据源的“万能适配器”，提供标准化接口，使模型能够安全访问数据库、调用API或操作工具。
定位：解决单一AI模型与外部资源的连接问题，类似于“AI的USB-C接口”。
A2A
功能：定义智能体之间的通信规则，支持任务分配、状态同步和协作管理，使不同代理能够动态发现彼此能力并协调工作。
定位：解决多智能体系统的协作问题，类似于“智能体的外交协议”。
3. 技术架构差异
4. 应用场景对比
MCP的典型场景
单一AI模型需要访问外部资源（如数据库、API）。
示例：智能客服通过MCP直接查询企业订单数据库，生成订单状态报告。
A2A的典型场景
多智能体协作完成复杂任务（如跨系统工作流、任务分解）。
示例：客户服务AI代理通过A2A与物流代理协作，修改订单配送地址。
5. 互补性与协作关系
互补性：
MCP专注于工具调用，为单个AI提供能力扩展；A2A专注于智能体协作，实现多代理协同。
两者共同构成AI系统的“双引擎”：MCP增强垂直领域专业性，A2A实现水平协作网络。
协作机制：
A2A可作为智能体间的通信协议，调用MCP作为“工具服务”完成具体操作（如数据获取）。
例如：A2A协调多个代理分工时，代理通过MCP与外部资源交互，结果通过A2A返回。
总结
MCP和A2A分别解决了AI生态中工具连接与智能体协作的核心问题，两者并非竞争关系，而是互补与协作的关系。未来，两者的深度整合将推动AI系统向更复杂、更高效的方向发展。