MCPとA2Aの違いは？AIエージェント連携の使い分け

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MCPとA2Aの違いは、つなぐ相手です。MCPは、AIアプリケーションを外部の道具やデータ源へ接続するための標準規格です。A2Aは、別々に作られたAIエージェント同士が能力を見つけ合い、仕事を委ね合うための標準規格です。

2つは競合しません。層が違い、MCPはエージェントと道具の間を、A2Aはエージェントとエージェントの間を受け持ちます。

多くの構成では先にMCPが要ります。A2Aが必要になるのは、つなぐ相手が道具ではなく、自分で計画を立てる別のエージェントになったときです。

この記事でわかること

違いは「つなぐ相手」。MCPは道具やデータ源へ、A2Aは別のエージェントへ接続する
2つは競合せず、重ねて使う。A2Aで横につながった各エージェントが、内部ではMCPで自分の道具を扱う
ほとんどの構成ではMCPが先。A2Aが要るのは、相手が自分で計画を立て、その中身を握れないとき

Contents

MCPとA2Aは何が違うのか？
A2Aとは何か？エージェント同士は何をやり取りするのか？
- エージェントはどうやって相手を見つけるのか？
なぜMCPだけでは足りないのか？
MCPとA2Aは、どちらから入れるべきか？
- A2Aを入れないほうがよいのはどんな場合か？
2026年時点で、MCPとA2Aはどこまで固まっているのか？
よくある質問
まとめ

MCPとA2Aは何が違うのか？

つなぐ相手が違います。A2A Projectの公式ドキュメントは、両者の区別が「エージェントが何と相互作用するか」で決まると述べています。MCPが扱うのは入出力の定まった道具、A2Aが扱うのは推論し計画し状態を保つ自律的なシステムです。

観点	MCP	A2A
つなぐ相手	道具・データ源	別のエージェント（別組織・別実装可）
相手の見つけ方	ホストがサーバーへ接続して取得	Agent Cardを well-known URI から取得
やり取りの単位	JSON-RPCの要求と結果	Task（状態を持ちArtifactを返す）
トランスポート	stdio / Streamable HTTP	JSON-RPC 2.0 / gRPC / HTTP+JSON
2026年時点の管理	Agentic AI Foundation	Linux Foundation（AAIFに掲載）

MCPは1つのエージェントから道具・データ源への縦の接続を担い、A2Aはエージェント同士の横の接続を担う。A2Aで繋がった各エージェントが、その内部でMCPを使う構図を示した図 — 縦の線がMCP（エージェントと道具・データ源の間）、横の線がA2A（エージェント同士の間）です。A2Aで横につながった各エージェントが、内部ではMCPで自分の道具を扱います。

MCPは、AIアプリケーションを道具やデータ源へ接続するための標準規格です。MCP単体の位置づけと選び方はMCPとは？RAG・API連携との違いと使い分けで解説しています。

どちらが優れているかという問いは、担当する層が違うため成立しません。A2Aを入れても道具を呼べるようにはならず、MCPを増やしてもエージェント同士は仕事を委ね合えません。

A2Aとは何か？エージェント同士は何をやり取りするのか？

A2Aとは、別々に作られたAIエージェントが能力を見つけ合い、仕事を委ね合うための標準規格です。A2A Projectの公式ドキュメントは、「不透明なエージェント的アプリケーション同士の通信と相互運用を可能にするオープンなプロトコル」と定義しています。

最重要語は「不透明（opaque）」です。相手が内部でどのモデルを使い、どう実装されているかを開示せずに連携できる、という設計思想を指します。

エージェントの定義そのものはAIエージェントとは？ワークフローとの違いと実務で使う条件で扱っています。

やり取りの単位はTaskです。A2A Projectの公式ドキュメントは、Task・Message・Part・Artifactを中核に置き、Taskが submitted から working へ進んで終了状態に至ると定めています。途中で input-required や auth-required にも入り、人の入力や認可を挟めます。

エージェントが自分の道具へ接続する部分はMCPの担当です。道具側の接続方式の選び方はMCPとは？RAG・API連携との違いと使い分けで解説しています。

エージェントはどうやって相手を見つけるのか？

Agent Cardという自己紹介文書を読みます。A2A Projectの公式ドキュメントによれば、能力を記述したJSONの文書で、識別情報・エンドポイント・capabilities・認証方式・skillsが載ります。

取得の方法は3つです。A2A Projectの公式ドキュメントは、`/.well-known/agent-card.json` から読む方法、レジストリから探す方法、直接設定する方法を挙げています。

なぜMCPだけでは足りないのか？

つなぐ相手が道具でなくなるからです。A2A Projectの公式ドキュメントは、A2Aがタスクを共同で担うことに関わり、MCPは能力を使うことに関わると整理しています。自分で計画を立てる相手は道具の呼び出しで表現しきれません。

公式が示す併用の形は明快です。A2A Projectの公式ドキュメントは、エージェント的アプリケーションが主にA2Aで他のエージェントと通信し、各エージェントは内部でMCPを使う構成を示しています。

つまり「A2AかMCPか」ではなく「A2Aの中にMCPが入る」という関係です。道具として表現しにくくなる条件は、両プロトコルの仕様から3つ導けます。

複数ターンの往復と交渉が要る。1回の呼び出しと結果では表現しきれません
長時間かかり、途中経過と成果物を分けて返す。MessageとArtifactが分かれている理由です
相手の内部を開示させられない。実装を明かさずに繋ぐ前提が「不透明」という定義です

例えば、自社の問い合わせ対応エージェントが取引先の在庫照会エージェントへ確認を投げる使い方が考えられます。想定例として、相手の実装を開示してもらえず回答に数分かかるなら、道具として取り込むよりタスクを委ねる形が向きます。

MCPとA2Aは、どちらから入れるべきか？

ほとんどの構成ではMCPが先です。つなぐ相手が自社の道具とデータ源であるうちはMCPで足ります。A2Aが要るのは、相手が自分で計画を立てる別のエージェントになり、その中身を握れないときです。

判断は4問に整理できます。

つなぐ相手は道具か、相手か。呼べば返るならMCP、手順を決めるならA2Aです
境界をまたぐか。同じチームが両方を作るならMCPで足り、組織をまたぐほどA2Aが効きます
中身を開示できるか。開示させられないなら、道具として取り込む設計が成り立ちません
待てるか、割り込めるか。数時間かかる仕事を任せ、承認を挟むならTaskが要ります

接続方式より先に決まるものもあります。結果を判定する仕組みが無ければ、繋いだ後の良し悪しを比べられません。測り方はAIエージェントの評価方法｜経路とツール呼び出しを測るで扱っています。

A2Aを入れないほうがよいのはどんな場合か？

単一のエージェントとMCPサーバーで足りている段階です。1つのエージェントで仕事が完結しているなら、エージェント間のプロトコルは構成要素を増やすだけになります。

権限と歯止めも広げる前に必要です。どこまで任せてよいかを決めるのは実行環境側であり、囲い方はハーネスエンジニアリングとは？AIエージェントを動かす設計で整理しています。

2026年時点で、MCPとA2Aはどこまで固まっているのか？

どちらも特定の企業の持ち物ではありません。MCPは2025年12月9日にAnthropicからLinux Foundation傘下のAgentic AI Foundationへ、A2Aは2025年6月23日にGoogleからLinux Foundationへ寄贈されました。

MCP側の詳細は公式ブログにあります。Model Context Protocolの公式ブログによれば、Agentic AI FoundationはAnthropic・Block・OpenAIの共同設立で、Linux Foundationは技術的方向を指示しません。

A2A側の詳細はGoogleの発表にあります。Google Developers Blogによれば、寄贈されたのは仕様・SDK・開発者ツールで、創設メンバーはAWSやMicrosoftなど7社です。

版の管理も異なります。Model Context Protocolの公式ドキュメントは仕様の版を年月日の形式で表し、A2A Projectの公式ドキュメントは最新のリリース版を1.0.0と記しています。

2026年8月時点では、Agentic AI FoundationのプロジェクトにA2Aも並びます。どちらに賭けるかという問いが成立しにくいのは、両方が同じ中立組織の下にあり、層が重ならないためです。一次情報はModel Context Protocol公式サイトとA2A Project公式ドキュメントにあります。