AIエージェントの連携を調べていると、MCPとA2Aという2つの規格を目にするようになりました。
どちらもAIエージェントの相互運用に関係しますが、役割は同じではありません。
MCPはAIエージェントとツール・データをつなぐ規格、A2AはAIエージェント同士をつなぐ規格です。
たとえば、AIがデータベースを検索したりファイルを操作したりする接続にはMCPが向いています。一方、調査エージェントが別の予約エージェントへ仕事を依頼するような連携にはA2Aが向いています。
この記事では、MCPとA2Aの違い、両方が必要な理由、組み合わせたときの構成までまとめます。
MCPとA2Aの違いを先に比較
最初に役割の違いをまとめると、次のようになります。
| 比較項目 | MCP | A2A |
|---|---|---|
| 正式名称 | Model Context Protocol | Agent2Agent Protocol |
| 主な目的 | AIとツール・データを接続する | AIエージェント同士を接続する |
| 接続相手 | API、DB、ファイル、検索、業務システムなど | 独立したAIエージェント |
| 相手の性質 | 明確な入力・出力を持つ機能やリソース | 推論・計画・判断を行う自律的な主体 |
| 能力の見せ方 | MCP Serverがツールやリソースを公開 | Agent Cardでエージェントの能力を公開 |
| 長いタスクの扱い | ツール利用が中心。Tasksなどの拡張もある | タスク委任・状態管理・継続的な協調が中心 |
| 代表例 | AIが社内DBを検索する | 調査Agentが予約Agentへ仕事を任せる |
ポイントは、MCPとA2Aのどちらが優れているかを選ぶ話ではないことです。
A2Aの公式ドキュメントでも、MCPはツールやリソースとの接続、A2Aはエージェント同士の協調を担当する補完関係として説明されています。
MCPとは？ AIからツールやデータへつなぐ規格
MCPは、AIアプリケーションやAIエージェントが外部のツール・データへ接続する方法を標準化するオープンプロトコルです。
接続先には、次のようなものがあります。
- ファイルシステム
- データベース
- Web検索
- GitHubなどの開発サービス
- 社内API
- 業務システム
- 各種クラウドサービス
従来は、AIツールごとに個別の連携方法を作る必要がありました。MCPを使うと、MCP Serverとして共通の形で能力を公開し、対応するAIアプリケーションから利用できます。
MCPは「何ができるツールか」をAIへ伝える
MCP Serverは、AI側から利用できるツールやリソースを公開します。
たとえばファイル操作用のMCP Serverなら、
- ファイルを読む
- ファイルを書く
- フォルダ一覧を取得する
- ファイルを検索する
といった能力をAIへ提供できます。
AIエージェントは、必要な処理に応じてその能力を呼び出します。
構造としては、
AIエージェント
↓
MCP
↓
ツール・API・DB・ファイル
という関係です。
Web版ChatGPTから自宅PCのファイルへ接続する構成でも、MCPはAIとローカルのファイル操作機能をつなぐ役割を持ちます。
MCPは2026年も仕様が拡張されている
2026年8月31日時点では、MCPの最新仕様は2026-07-28版です。
この更新では、プロトコルコアのステートレス化、認可の強化、拡張フレームワークなどが追加されています。
MCP自体も単純なローカルツール接続から、より大規模なAIエージェント基盤で使いやすい方向へ進化しています。
ただし、MCPの中心的な役割は変わりません。AIが外部の能力やデータを利用するための接続層です。
A2Aとは？ AIエージェント同士をつなぐ規格
A2Aは、独立したAIエージェント同士が通信・協調するためのオープンプロトコルです。
Googleが開発を始め、その後Linux Foundationへ寄贈されました。2026年にはAgentic AI Foundation（AAIF）のプロジェクトとなり、公式ドキュメントではA2A v1.0が案内されています。
A2Aが対象にするのは、単純な関数やAPIではなく、自分で推論・計画しながら仕事を進めるエージェントです。
Agent Cardで相手の能力を知る
A2Aでは、Agent Cardという仕組みを使って、エージェントがどのような能力を持っているかを相手へ公開します。
たとえば、
- 旅行予約ができるエージェント
- 契約書を確認できるエージェント
- 社内システムを操作できるエージェント
- コードレビューを担当するエージェント
といった専門エージェントが存在するとします。
別のエージェントはAgent Cardを確認し、自分だけでは処理できない仕事を適切な相手へ委任できます。
A2Aは相手の内部構造を知らなくても連携できる
A2Aでは、相手エージェントが内部でどのモデルを使い、どのツールを持ち、どのようなメモリ構造になっているかを共有する必要はありません。
必要なのは、相手が何を担当でき、どのように仕事を依頼し、結果を受け取るかです。
構造としては、
AIエージェントA
↓ A2A
AIエージェントB
となります。
エージェントBは、受け取った仕事を内部で考え、必要なら自分のツールを使いながら処理します。
なぜMCPとA2Aを1つの規格にしないのか
MCPとA2Aは、接続する相手の性質が大きく違います。
MCPの相手は「能力」
MCPでつなぐツールは、基本的に何を入力すると何を返すかが明確です。
たとえば、
天気API
入力：東京
出力：現在の天気
ファイル検索
入力：ファイル名
出力：該当ファイル一覧
という形です。
AI側はツールを選び、必要な引数を渡して結果を受け取ります。
A2Aの相手は「仕事を任せられる主体」
AIエージェントは、単純な1回の呼び出しだけで終わらない場合があります。
依頼内容を理解し、追加情報を求め、複数のツールを使い、途中経過を管理しながら成果物を返すこともあります。
A2Aは、このような独立したエージェントへ仕事を任せるためのやり取りを扱います。
A2Aの公式ドキュメントでは、MCPの対象をTools and Resources、A2Aの対象をAgentsとして分けています。
この違いがあるため、1つの通信規格へまとめるより、役割を分けた方が設計しやすくなります。
MCPとA2Aは組み合わせて使える
大規模なAIエージェントシステムでは、MCPとA2Aを両方使う構成が自然です。
たとえば、調査と開発を複数のエージェントで分担する場合を考えます。
ユーザー
↓
司令塔エージェント
├─ A2A → 調査エージェント
│ └─ MCP → Web検索・社内DB
│
└─ A2A → 実装エージェント
└─ MCP → GitHub・ファイルシステム
司令塔エージェントはA2Aを使って専門エージェントへ仕事を任せます。
調査エージェントは、自分の仕事を進めるためにMCP経由で検索やデータベースを使います。実装エージェントは、MCP経由でGitHubやファイルを操作します。
この構成では、
- 横方向のエージェント連携がA2A
- 縦方向のツール・データ接続がMCP
と考えると分かりやすくなります。
MCPとA2Aはどう使い分ける？
設計時には、「接続したい相手は何か」で判断できます。
AIからAPI・DB・ファイルを使いたいならMCP
次のようなケースではMCPが中心です。
- AIからローカルファイルを読み書きしたい
- AIから社内DBを検索したい
- GitHub操作をAIへ任せたい
- AIへWeb検索機能を追加したい
- 独自APIを複数のAIクライアントから使いたい
相手が明確な機能やデータソースなら、MCPとして公開する考え方が合います。
独立したAIエージェント同士で仕事を分担するならA2A
次のようなケースではA2Aの役割が大きくなります。
- 調査Agentから予約Agentへ仕事を渡す
- 社内Agentから取引先のAgentへ問い合わせる
- 複数の専門Agentで1つの業務を分担する
- 異なるベンダーのAgent同士を連携する
- 長いタスクの状態や成果物をAgent間でやり取りする
相手が「機能」ではなく「自分で判断して仕事を進める主体」なら、A2Aが適しています。
両方必要になるケースも多い
AIエージェントが増えるほど、A2Aだけで完結するわけではありません。
各エージェントは仕事を進めるために、データベースや検索、ファイル、業務システムへアクセスする必要があります。
そのため、複数エージェント構成では、
A2Aで仕事を分担し、MCPで各エージェントへ必要な道具を持たせる
という組み合わせが基本形の1つになります。
MCPからA2Aエージェントを呼ぶことはできる？
技術的には、A2Aエージェントの一部の能力をMCPツールのように公開する構成も考えられます。
A2A公式ドキュメントでも、明確な入出力を持つエージェントのスキルをMCP互換の能力として見せる方法に触れています。
ただし、長い対話、状態管理、途中の追加確認、複数ターンにわたる協調が必要なら、単純なツール呼び出しとして扱うよりA2Aの方が設計目的に合います。
境界を「MCPではエージェントを絶対に呼べない」と固定するのではなく、
- 単発の能力として呼び出すのか
- 独立した相手として仕事を任せるのか
で考える方が自然です。
MCPとA2AがAAIFに集まる意味
MCPとA2Aは、どちらもLinux Foundation配下のAgentic AI Foundation（AAIF）で扱われています。
MCPはAAIF設立時からの主要プロジェクトで、A2Aも2026年8月にAAIFへ参加しました。
これは2つの規格が統合されたという意味ではありません。
AIエージェントを構成するオープンな基盤として、
- MCP：ツール・データ接続
- A2A：エージェント間連携
という異なる層の規格が、同じ中立的なFoundationで開発されている形です。
特定企業だけに依存せず、複数のAI製品やクラウド、開発フレームワークで使える共通基盤を作るという方向性は共通しています。
Agent PluginsやAgent Skillsを含め、AIエージェント周辺の拡張方式を整理した記事もあります。
導入するときはセキュリティも別に考える
MCPやA2Aを採用しただけで、安全なAIエージェントシステムになるわけではありません。
接続できる範囲が広がるほど、
- どのツールを使えるか
- どのデータへアクセスできるか
- どのエージェントへ仕事を委任できるか
- 誰の権限で実行するか
- どの操作を承認制にするか
- 実行履歴をどう残すか
といった設計も必要です。
MCPとA2Aは「どう接続するか」を標準化する基盤です。実際に何を許可するかは、利用するサービスやシステム側で管理します。
まとめ
MCPとA2AはどちらもAIエージェントの相互運用に関わる規格ですが、役割は明確に分かれています。
- MCPはAIエージェントとツール・データをつなぐ
- A2Aは独立したAIエージェント同士をつなぐ
- API、DB、ファイルなどを使うならMCPが中心
- 専門エージェント同士で仕事を分担するならA2Aが中心
- 複雑なシステムではMCPとA2Aを組み合わせて使える
- 同じAAIF配下でも、1つの規格へ統合されたわけではない
迷ったときは、接続先が「能力・データ」なのか「自律的に仕事を進めるエージェント」なのかを見ると判断しやすくなります。
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公式情報・参照先
- Model Context Protocol「Specification 2026-07-28」
https://modelcontextprotocol.io/specification/2026-07-28 - Model Context Protocol Blog「The 2026-07-28 Specification」
https://blog.modelcontextprotocol.io/posts/2026-07-28/ - Agent2Agent Protocol 公式ドキュメント
https://a2a-protocol.org/v1.0.0/ - Agent2Agent Protocol「A2A and MCP」
https://a2a-protocol.org/v1.0.0/topics/a2a-and-mcp/ - Agentic AI Foundation「Model Context Protocol」
https://aaif.io/projects/model-context-protocol - Agentic AI Foundation「Agent2Agent」
https://aaif.io/projects/agent2agent
