Интероперабилност алата за кодирање са MCP и A2A

Почетна » Питон » Интероперабилност алата за кодирање са MCP и A2A

Агенти вештачке интелигенције више нису само фенси четботови који одговарају на питања у једном прозору. Они се претварају у дистрибуиране системе који могу да читају и пишу код, позивају API-је, координирају са другим сервисима, па чак и преговарају са другим агентима како би обавили посао. Чим пређете са „једног паметног асистента“ на „мрежу агената“, појављује се бруталан проблем: како сви ови делови међусобно комуницирају, а да не упадну у хаос?

То је управо празнина коју MCP (Model Context Protocol - Протокол контекста модела) и A2A (Agent-to-Agent Protocol - Протокол агент-агент) покушавају да попуне. MCP се фокусира на то како се агент повезује са алатима, подацима и контекстом, док се A2A фокусира на то како агенти комуницирају и сарађују једни са другима. Они се преклапају у духу, али функционишу на различитим слојевима. У овом чланку ћемо детаљно размотрити шта сваки од њих ради, како се међусобно допуњују, како се већ користе у стварним системима и шта то значи за будућност алата за кодирање и вишеагентских архитектура.

Шта је MCP заправо у пракси

У својој суштини, MCP је стандардни начин за излагање алата, ресурса и упита агенту вештачке интелигенције тако да их агент може безбедно и доследно позивати. Уместо да сваки алат повезујете директно са сваким агентом помоћу прилагођеног кода за лепљење, те алате излажете иза MCP сервера и дозвољавате MCP клијентима (агентима) да их открију и позову путем обједињеног протокола.

MCP прати јасну клијент-сервер архитектуру: Хост апликација (као што је едитор, CLI или агентско окружење) уграђује MCP клијента, а тај клијент отвара један-на-један везе са једним или више MCP сервера. Сваки сервер је само лаган процес који открива скуп могућности – обично алате, ресурсе само за читање и упите за вишекратну употребу.

Инспирација је веома блиска Протоколу језичког сервера (LSP). ЛСП је апстраховао проблем „едитор ↔ језичке функције“ тако да нисмо морали да пишемо прилагођене интеграције између сваког едитора и сваког програмског језика. Ако једном имплементирате језички сервер, сваки ЛСП-компатибилан едитор може да комуницира са њим. МЦП узима исту идеју и примењује је на алате и контекст за ЛЛМ-ове: имплементирајте алат једном као МЦП сервер и сваки МЦП-свестан агент може да га користи.

Са транспортне тачке гледишта, MCP је флексибилан, али довољно тврдоглав да би био практичан. Користи JSON‑RPC 2.0 као формат поруке и подржава вишеструке транспорте: stdio за локалне процесе (одлично за десктоп апликације и локалне програмере) и HTTP или SSE за удаљене сервере (идеално за Cloud Run или контејнеризована имплементирања). Протокол такође дефинише како клијент открива могућности и како се алати описују помоћу JSON шеме тако да LLM може да одлучи када и како да их позове.

Кључно је да MCP не покушава да оркестрира резоновање вашег агента. То не одлучује када алат треба да се позове или како алати треба да буду повезани у ланац. MCP је слој ожичења: он омогућава алате, ресурсе и упите доступним на структуриран, видљив начин, остављајући доношење одлука вашем агентском оквиру, планеру или инжењерингу упита.

Основни градивни блокови MCP-а: алати, ресурси и упутства

MCP сервери се врте око три главна елемента: алата, ресурса и упита. Ова три концепта су довољна да покрију већину потреба агената у стварном свету, без претварања протокола у потпуни оквир за оркестрацију.

Алати су дискретне акције које агент може да покрене. Мисли "get_weather","search_inventory","book_flight","run_sql_query"Ili"get_exchange_rate„. Сваки алат је декларисан са именом, описом који људи могу да читају и улазном шемом. Та шема омогућава LLM-у да разуме које параметре треба да проследи, а такође штити ваш бекенд валидацијом аргумената пре извршавања.“

Ресурси представљају податке само за читање које сервер може да послужи на захтев. Датотеке, логови, редови базе података, фрагменти документације, конфигурационе датотеке – било која информација која се боље моделира као „преузми ово“ него „покрени ову функцију“. Ресурси могу бити велики, па MCP дефинише начине за њихово поделу у странице и стримовање, што је кључно када се контекст уноси у модел са ограниченим прозором.

Упити су шаблони за вишекратну употребу које сервери могу да приказују клијентима. Уместо да чврсто кодирате дугачке, крхке низове упита унутар вашег агента, можете их централизовати као MCP упите. Сервер их излаже са именима, описима и слотовима за параметре, а клијент попуњава те слотове током извршавања. Ово је изненађујуће моћно када више агената треба да дели исте обрасце за комуникацију са одређеним алатом или да прате правила безбедности и усклађености на нивоу целе компаније.

Када се клијент повеже са сервером, он извршава корак откривања могућности. Сервер одговара каталогом алата, ресурса и упита, сваки са детаљним метаподацима. Тај каталог се затим уноси у LLM (обично у сажетом облику) тако да модел може да закључи: „Могу да користим get_exchange_rate да одговорим на ово питање о конверзији валута, и не би требало да покушавам да измислим одговор.”

Пошто је све ово декларативно, нове могућности се могу додавати или уклањати без додиривања основне логике агента. Додајте нови алат на сервер, поново га распоредите и сваки MCP клијент који се повеже ће га видети при следећем преговарању о могућностима. Ово је тренутак „прикључите још један USB уређај“ за AI алате.

Конкретан пример MCP-а: алат за конверзију валута

Демонстрација валутног агента из Google-овог комплета за развој агената (ADK) је савршена илустрација MCP-а у акцији. Почиње изградњом малог MCP сервера који пружа приступ једном алату, get_exchange_rate, уз подршку јавног Frankfurter API-ја. На диску је то само мали Пајтон скрипт који користи fastmcp.

Сервер дефинише алатку са укуцаним аргументима за currency_from, currency_to currency_date, плус робусно евидентирање и обрада грешака. Када агент то позове, сервер шаље Frankfurter преко HTTP-а, валидира одговор и враћа JSON корисни терет са курсом или објектом грешке. Ништа у вези са овим није специфично за вештачку интелигенцију; MCP само стандардизује начин на који се ова функционалност описује и позива.

Локално, покрећете сервер једноставном командом и он слуша даље http://localhost:8080. Посебан тест клијент, који такође користи MCP, повезује се, открива get_exchange_rate и покреће позив за USD → EUR. Запис приказује позив алата, одлазни HTTP захтев, успешан одговор и враћени JSON. Са становишта вашег агента, само је питао „које алате имам?“, а затим „молим вас, позовите овог“.

Примена истог сервера на Cloud Run једва да мења причу. Контејнеризујете MCP сервер, распоређујете га са --no-allow-unauthenticated па захтева IAM-подржану аутентификацију, а затим отвара безбедни тунел са вашег локалног рачунара помоћу команде Cloud Run proxy. Локално, ваш MCP клијент и даље мисли да комуницира са http://127.0.0.1:8080; прокси транспарентно обрађује аутентификацију и мрежне скокове.

Овај образац је моћан у тимовима: можете покренути централизовани MCP сервер за дељене алате као што су курсеви валута, интерни API-ји или власничке базе података. Сваки агент за развој у организацији може се повезати са тим сервером преко безбедног транспорта уместо да испоручује свој мало другачији, полуодржавани омотач око истог API-ја.

Изградња агената на врху MCP-а: од појединачних алата до комплетних токова рада

MCP постаје заиста занимљив када га уградите у агентски оквир као што је Google-ов ADK. У примеру са валутним агентом, ADK се користи за креирање специјализованог LLM агента чији је једини задатак да одговара на питања о девизним курсевима користећи MCP алат. Системска инструкција агента дословно му каже: „ваша једина сврха је да користите get_exchange_rate алат“.

ADK повезује ову инструкцију, изабрани модел (на пример gemini-2.5-flash) и један MCPToolset инстанца која указује на URL адресу MCP сервера. Од тада, када корисник пита „Колико је 250 CAD у USD?“, агент разматра да ли му је потребан позив алата, попуњава параметре алата, шаље захтев путем MCP-а, а затим пише одговор прилагођен кориснику користећи враћени JSON.

Исти образац се скалира и на далеко сложеније агенте. Уместо API-ја за једну валуту, можете повезати више сервера: један за интерне базе података, други за SaaS треће стране, трећи за претрагу докумената, плус сервер који приказује упите за вишекратну употребу или RAG цевоводе. MCP-у није важно да ли ти сервери раде локално, на Cloud Run-у, у Kubernetes-у или иза VPN-а, све док је транспорт подржан и аутентификација је исправно конфигурисана.

ADK такође додаје перспективу која ставља агента на прво место коју MCP намерно избегава. Третира агенте као композибилне софтверске компоненте: можете дефинисати агенте засноване на LLM-у, агенте са великим бројем алата, агенте за евалуацију и оркестраторе, а сви они су способни да говоре MCP одмах по покретању. Резултат је да „направи агента“ почиње много више да личи на „направи микросервис“, а много мање на „подеси бесконачни промпт у свесци“.

Шта је A2A – и зашто сам MCP није довољан

Ако се MCP односи на повезивање агената са алатима, A2A се односи на повезивање агената са другим агентима. Чим имате више агената који знају како да нешто добро ураде, потребан вам је начин да се пронађу, размењују задатке и остану синхронизовани док је посао у току. То је проблем за који је A2A дизајниран.

A2A, који је покренуо Google Cloud, а сада је под управом Linux Foundation-а, је отворени стандард за интероперабилност између агента. Користи познате технологије (HTTP(S), JSON‑RPC 2.0 и SSE за стримовање), али их обухвата моделом домена који разуме агенте, вештине, задатке, артефакте и могућности. Уместо „позива алата“, добијате језик вишег нивоа за сарадњу.

Две основне идеје у A2A су картице агента и задаци. Картица агента је JSON документ – обично се може пронаћи на /.well-known/agent.json – који описује шта агент може да уради, како да до њега дође, какву аутентификацију очекује и које режиме улаза/излаза подржава. Задаци су јединице рада које један агент може да пошаље другом, са добро дефинисаним животним циклусом и структурираним резултатима.

У A2A интеракцији, један агент преузима улогу „клијентског агента“, а други делује као „удаљени агент“. Клијент открива картицу удаљеног агента, одлучује да ли је то прави партнер за посао, а затим креира захтев за задатак. Удаљени агент прима задатак, користи сопствени LLM и интерне алате (често путем MCP-а) да га изврши, а затим шаље назад ажурирања напретка и коначне артефакте.

Овај дизајн чини A2A изворно point-to-point комуникацијом, асинхроном и прилагођеном мрежи. Испод хаубе, имплементације Пајтона се надовезују на ASGI оквире као што је Starlette (преко A2AStarletteApplication) и uvicorn, са артефактима и ажурирањима задатака који теку преко JSON‑RPC и SSE. То значи да задаци могу да се извршавају секундама или сатима без блокирања једног HTTP захтева, што је неопходно за вишеагентне радне процесе у стварном свету.

Пример A2A: откривање агента „Hello“ и даље

Канонски A2A „HelloWorldAgent“ приказује механику у огољеном облику. Ви дефинишете AgentExecutor подкласа која имплементира execute метод. Унутра, стављате једну текстуалну поруку – „Здраво из А2А!“ – у ред чекања као исход задатка. Отказивање постаје немогуће за овај једноставан случај, али за стварна радна оптерећења постоји препрека.

Затим креирате AgentSkill описујући шта овај агент може да уради. У примеру, вештина hello носи име, опис, скуп ознака и репрезентативних корисничких упита. Та вештина се затим групише у AgentCard заједно са именом агента, верзијом, URL-ом, могућностима и подржаним режимима улаза/излаза.

Коначно, све повежете у A2AStarletteApplication са DefaultRequestHandler и покрените га под uvicorn-ом. Што се тиче спољашњег света, сада имате потпуно развијеног А2А агента који вас слуша. http://localhost:9000Било који клијент који подржава A2A може да преузме /.well-known/agent.json, разумети шта овај агент нуди и послати му задатке.

У реалнијим применама, исти образац се скалира на сценарије оркестрације као што су резервација путовања, увођење у посао или аутоматизација подршке. „Туристички агент“ може открити и комуницирати са „Агентом за летове“, „Агентом за хотеле“ и „Агентом за изнајмљивање аутомобила“, при чему сваки ради иза сопствене A2A крајње тачке и скрива своје интерне алате и API уговоре специфичне за добављача. Туристички агент види само задатке, вештине и артефакте.

Овде долази до изражаја раздвајање брига компаније А2А. Сваки низводни агент може да изабере сопствене моделе, оквире и алате – хотелски агент изграђен помоћу ADK и MCP, агент авио-компаније изграђен помоћу другог стека, агент за изнајмљивање аутомобила који се налази у инфраструктури партнера – и сви и даље могу чисто да сарађују преко A2A површине.

Спајање MCP-а и A2A у једној архитектури

На папиру, подела звучи уредно – MCP за алате, A2A за агенте – али у пракси границе се брзо замагљују. Прави системи често желе да сакрију A2A иза MCP-а, да сложе MCP унутар A2A-а или да комбинују оба у истом процесу. Званични A2A узорци чак обухватају A2A комуникацију као MCP алате изложене са једног сервера, тако да LLM види „један MCP скуп алата“ уместо два паралелна протоколска стека.

Један уобичајени образац је третирање MCP-а као унутрашњег ожичења сваког агента, а A2A као спољне мреже између агената. Унутар агента, ваш LLM позива MCP алате да би дошли до база података, API-ја или складишта докумената. Напољу, ваш оркестратор комуницира са тим агентом путем A2A, предајући задатке и читајући артефакте назад. Из перспективе оркестратора, агент је услуга црне кутије са чистим, типизираним интерфејсом.

Супротни образац – истицање A2A као MCP алата – је атрактиван са становишта интеграције. Многи добављачи LLM-а већ имају углађене алате за MCP: алате за развој, демо корисничког интерфејса, SDK-ове и безбедносне водиче. Излагањем „контакта удаљеног агента X“ као једног MCP алата, дозвољавате LLM-у да покрене A2A интеракцију са минималним подешавањем. Региструјете само један MCP сервер, али „испод хаубе“, тај сервер може да брокерује задатке у целој A2A мрежи.

Управо то показују неки примери репозиторијума: уместо директног повезивања сваког удаљеног A2A агента у модел, MCP сервер нуди компактан скуп алата који сами комуницирају A2A. То разбија наивни ментални модел („MCP и A2A морају бити потпуно одвојени“), али значајно поједностављује практичну интеграцију и одржава вашу LLM интерфејс површину малом и добро курираном.

Такође, ништа вас не спречава да користите MCP и A2A изоловано тамо где то има смисла. Многим пројектима ће бити потребан само MCP да би повезали једног агента са неколико алата. Други, посебно приликом повезивања добављача или интерних тимова, у великој мери ће се ослањати на A2A за координацију између организација, користећи сопствено интерно ожичење уместо MCP-а. Важно је да се протоколи не такмиче – они се допуњују.

Интероперабилност, оквири и недостајућа „велика структура“

Сами протоколи не гарантују интероперабилност ако их сви уграђују у веома различите архитектуре вишег нивоа. Можете савршено говорити MCP и A2A, а ипак завршити са зоолошким вртом међусобно некомпатибилних образаца агената, од којих сваки поново измишља планирање, памћење, руковање грешкама и управљање.

Вероватни следећи корак у екосистему је слој оквира изграђених на врху MCP-а и A2A који стандардизују не само жице, већ и ширу структуру. Размислите о томе како су веб фрејмворци настали на HTTP-у или како су ORM-ови изграђени на SQL-у. Почињемо да то видимо са ADK-ом, оркестраторима сличним LangGraph-у, управљаним платформама као што је Vertex AI Agent Engine и AI gateway-има који разумеју оба протокола.

Када се индустрија усклади са неколико прагматичних образаца – „овако се структурира вишеагентски ток рада преко A2A и MCP“, „овако се откривају алати тимова који стоје иза MCP-а“ – препирка око тога да ли нешто „треба да буде иза MCP-а или A2A“ почеће да бледи. Већина градитеља ће само изабрати фрејмворк, повезати један или два сервера и добити разумне подразумеване вредности.

Замршенији и спорији проблем је брз инжењеринг и брза интероперабилност. Чак и са савршеним протоколима, када повезујете системе путем MCP-а и A2A, ефикасно дозвољавате произвољним упитима – системским инструкцијама, описима алата, сигурносним оградама – да цуре и интерагују преко граница. Ако су ти упити погрешно усклађени, сувишни или потпуно контрадикторни, ваше перформансе пате много пре него што се појаве безбедносни проблеми.

У пракси, лоше дизајнирани упити и инструкције у MCP + A2A стеку могу произвести масивну латенцију, халуцинације и нестабилност. Сваки агент може бити локално „добро инструктиран“, али када их слојевито распоредите, токови могу постати крхки: алати су погрешно приоритетизовани, контекстни прозори су расипани, а очекивања на нивоу корисника су кршена. A2A може координирати задатке, MCP може изложити алате, али ниједан вас не приморава да инструктаже буду кохерентни.

Зато тимови који су заправо испоручивали LLM производе у великим размерама имају тенденцију да брзо инжењерство третирају као првокласни инжењерски проблем, а не као подешавање у последњем тренутку. Заинтересоване стране у пословању често виде упите као магичан начин да се све поправи; инжењери понекад одбацују упите као споредни детаљ у поређењу са кодом. Реалност је негде између: упити неће учинити лош систем добрим, али немарни упити могу апсолутно уништити иначе солидну архитектуру.

Безбедност, идентитет и управљање у MCP и A2A

Када почнете да дозвољавате агентима да делују у име људи преко граница MCP и A2A, идентитет и ауторизација брзо постају централни проблеми. Један захтев може проћи кроз неколико слојева делегирања: корисник комуницира са агентом оркестратора, који позива алатку преко MCP-а, која интерно позива друге MCP сервере или A2A агенте којима су потребни посебни акредитиви.

Конкретни сценарији се појављују свуда: SaaS апликација открива MCP сервер коме су потребни OAuth токени; интерни HR агент иза A2A користи корпоративне LDAP идентитете; алат за аналитику треће стране користи сопствени SSO. Корисник очекује „пријавите се једном и обавите посао“, али иза кулиса морају бити федерални вишеструки системи идентитета.

Гуглова А2А документација експлицитно наводи федерацију вишеструких идентитета као кључни изазов. Корисник U може да комуницира са агентом A који захтева идентитет система A (рецимо, LDAP сервис предузећа), док агент A интерно мора да делегира задатак агенту B који захтева идентитет система B (рецимо, екстерни SaaS провајдер). Протоколи морају да подржавају пренос и одређивање ових идентитета без присиљавања корисника да се ручно поново аутентификују за сваки скок.

Провајдери идентитета и OAuth/OIDC платформе се брзо прилагођавају овој новој стварности. Инфраструктура попут Logto-а, Auth0-а или интерних добављача идентитета већ може да издаје токене које агенти носе путем MCP и A2A позива. Отворено питање није да ли је то могуће – очигледно јесте – већ како да стандардизујемо обрасце тако да алат направљен данас не постане безбедносна или управљачка препрека сутра.

Поред ауторизације, праћење и спровођење политика ће вероватно бити премештено у заједничке „агентске пролазе“. Ти пролази могу да прекину MCP и A2A саобраћај, централизују евидентирање, примене ограничења брзине, повежу идентитете корисника и агената, па чак и филтрирају који алати или агенти су доступни у којим контекстима. Ово почиње да личи на API пролазе – само подешено за AI саобраћај уместо за обични HTTP.

Повлачећи се, MCP и A2A тихо мењају начин на који размишљамо о интеграцији софтвера и алатима за кодирање. За програмере, асистент за кодирање повезан са MCP и ACP (Agent Client Protocol for IDEs) може да открије алате, позове језичке сервере, интегрише се са контролом верзија и комуницира са агентима других програмера – све путем стандардних протокола. За предузећа, мултиагентски системи могу да интерагују између тимова и добављача без преправљања свега за сваки нови случај употребе.

Дугорочни помак је од „хардверски повезаних апликација“ ка „екосистемима агента“. Баш као што су USB и HTTP омогућили повезивање произвољних уређаја и сервиса, MCP и A2A имају за циљ да алате и агенте учине прикључивим. Победници ће бити тимови који ове протоколе третирају не као сјајне логотипе, већ као темељну инфраструктуру за начин на који њихови системи комуницирају, сарађују и развијају се током времена.