MCP и A2A: протоколы интеграции и координации ИИ-агентов

Если вы создаёте ИИ-агентов в 2026 году, два протокольных акронима, MCP (Model Context Protocol — протокол контекста модели) и A2A (Agent-to-Agent — агент к агенту), становятся ключевыми для понимания будущего: один решает интеграционные задачи, а другой — координацию между агентами. Вместе они создают инфраструктуру, позволяющую эволюционировать изолированным прототипам ИИ в производственные системы

Я сталкивался с проблемами, когда отсутствие стандартов затрудняло развитие проектов, и сейчас очевидно, что понимание MCP и A2A — важная инвестиция в архитектуру, которая позволит обеспечить долговечность и масштабируемость

Разберёмся, что делает каждый из них, как они взаимодействуют и какое значение это имеет для вашей архитектуры сегодня

Проблема, которую они решают

ИИ-агенты становятся действительно полезными, когда могут использовать инструменты — делать запросы к базе данных, вызывать API, выполнять код — и координироваться с другими агентами: делегировать подзадачи, получать результаты, выстраивать цепочки рабочих процессов

До появления стандартных протоколов каждая команда решала эти задачи по-своему:

• Схемы инструментов определялись по-разному у каждого провайдера моделей
• Не было стандарта для того, как агенты обнаруживают друг друга
• Не было стандарта для передачи задач между агентами
• Смена модели означала переписывание интеграций

MCP решает первый уровень — интеграцию инструментов. A2A — второй уровень — координацию агентов

Я наблюдал, как отсутствие стандартов превращает проекты в беспорядок, и именно поэтому использование этих протоколов сейчас как никогда актуально

По этой теме полезно отдельно посмотреть Как я создал безопасные Firebase Cloud Functions с правами администратора и ограничением частоты запросов, чтобы расширить контекст и сравнить подходы

MCP протокол: стандартизация вызова инструментов

Model Context Protocol (MCP), выпущенный Anthropic и теперь принятый в масштабах всей отрасли, определяет:

• Универсальную схему для описания инструментов (имя, описание, схема входных данных, схема выходных данных)
• Стандартный транспорт (stdio или HTTP + Server-Sent Events)
• Протокол обнаружения во время выполнения, позволяющий моделям динамически находить и вызывать инструменты

Как это работает на практике

MCP-сервер — это процесс, который предоставляет список инструментов. Модель подключается, запрашивает список инструментов и вызывает их по имени с типизированными входными данными

# Упрощённый пример MCP-сервера (Python с fastmcp)

from fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("Database Server")

@mcp.tool()
def query_crm(customer_id: str) -> dict:
    """Получить запись о клиенте из CRM"""
    return crm_client.get(customer_id)

mcp.run()

Любая MCP-совместимая модель теперь может использовать ваш инструмент query_crm без собственной интеграции. Я лично убедился, что написав один раз такой сервер, можно сразу подключать разные модели без дополнительной работы

Текущее распространение

• Anthropic Claude: нативная поддержка MCP
• OpenAI: поддержка MCP выпущена
• Google Gemini: поддержка MCP в процессе
• Публичные MCP-серверы: GitHub, Stripe, Notion, Slack и десятки других

Это значит, что MCP уже не эксперимент, а реальность, на которую стоит ориентироваться

A2A протокол: стандартизация координации между агентами

Протокол Agent-to-Agent (A2A), презентованный Google в апреле 2025 года, решает более сложную задачу: как агенты могут общаться друг с другом?

A2A определяет:

• Agent Cards (карточки агентов): JSON-дескрипторы, доступные по адресу /.well-known/agent.json, описывающие, что умеет агент
• Сообщения задач: структурированные запросы и ответы с явным отслеживанием состояния
• Потоковые результаты: долго выполняющиеся задачи передают частичные результаты до завершения
• Многоходовое взаимодействие: агенты могут задавать уточняющие вопросы в процессе выполнения задачи

Как это работает на практике

{
  "name": "Research Agent",
  "description": "Searches and synthesizes information from web sources",
  "url": "https://agents.example.com/research",
  "capabilities": {
    "streaming": true
  },
  "skills": [
    {
      "id": "web-research",
      "name": "Web Research",
      "inputModes": ["text"],
      "outputModes": ["text", "file"]
    }
  ]
}

Оркестрирующий агент обнаруживает эту карточку, отправляет задачу и получает структурированные результаты. Мне нравится, что для этого не нужен никакой собственный код установки соединения — всё стандартизировано

Как MCP и A2A сочетаются друг с другом

Они работают на разных уровнях и отлично дополняют друг друга:

Уровень оркестрации (A2A: агент обнаруживает, делегирует, координирует); уровень использования инструментов (MCP: агент вызывает базы данных, API, браузеры, исполнители кода)

Например, агент-исследователь получает задачу через A2A от оркестратора. Чтобы выполнить её, он использует MCP для вызова инструмента веб-поиска и инструмента форматирования документов. Результаты передаются потоком обратно через A2A

Я считаю, что модель всегда остаётся интеллектом, а MCP и A2A — это сантехника, которая обеспечивает стабильность и масштабируемость

Практическая схема внедрения

Я бы начинал не с большой многоагентной платформы, а с инвентаризации уже существующих точек интеграции. Сначала выпишите инструменты, которые агент должен вызывать: CRM, базу знаний, поиск по документам, систему задач, внутренние API. Для каждого инструмента зафиксируйте входные параметры, формат ответа, права доступа и ожидаемые ошибки. Это будущая граница MCP-сервера

Следующий шаг — отделить вызов инструментов от координации. Если агенту нужно просто прочитать данные или выполнить действие, это зона MCP. Если агент должен передать задачу другому специализированному агенту, дождаться промежуточного результата или получить файл на выходе, это уже зона A2A. Такое разделение кажется скучным, но оно резко упрощает отладку: вы понимаете, где сломалась система — на уровне инструмента или на уровне маршрутизации задачи

Для первой версии достаточно трёх проверок. MCP-сервер должен возвращать предсказуемую схему ответа, логировать каждый вызов инструмента и явно сообщать об ошибках авторизации. A2A-агент должен публиковать понятную Agent Card, поддерживать статус задачи и отдавать трассировку: кто получил задачу, какой инструмент вызвал, какой результат вернул. Без этой минимальной наблюдаемости многоагентная система быстро превращается в чёрный ящик

Я бы также сразу заложил ограничение прав. Агент, который получил задачу через A2A, не должен автоматически наследовать все полномочия оркестратора. Лучше явно передавать только нужный scope: чтение документов, поиск по конкретному проекту, создание черновика, но не удаление данных. Это не усложнение ради усложнения, а базовая страховка от каскадных ошибок, когда один неверный вызов распространяется по всей цепочке агентов

Архитектурные последствия

Если вы создаёте интеграции инструментов, то стоит сразу делать MCP-серверы. Это позволит вашей работе быть совместимой с любой MCP-совместимой моделью — и сейчас, и по мере выхода новых моделей

Если вы строите многоагентные рабочие процессы, проектируйте с учётом A2A с самого начала. Я видел, как команды, рассчитывающие на единственную модель или проприетарную среду выполнения, накапливают технический долг, который потом сложно погасить

Если вы создаёте агентные платформы, публикуйте Agent Cards по стандартному эндпоинту. Это сделает вашу платформу компонуемой со сторонними агентами и расширит возможности интеграции

Нерешённые проблемы

Остаются две важные и сложные проблемы:

• Авторизация через границы агентов: когда агент A делегирует задачу агенту B, чьи разрешения применяются? Вопрос авторизации между агентами пока находится в разработке.
• Отладка многоагентных цепочек: цепочка из пяти агентов имеет пять потенциальных точек отказа. Инструментарий для трассировки и наблюдаемости в многоагентных системах всё ещё на раннем этапе.

Я лично сталкивался с этими вызовами и понимаю, что без решения этих вопросов масштабирование систем будет ограничено

MCP и A2A делают для ИИ-агентов то, что REST API сделали для веб-сервисов: превращают фрагментированный ландшафт кастомных интеграций в компонуемую экосистему

Сотни MCP-серверов доступны публично уже сегодня. Распространение A2A ускоряется на корпоративных платформах. Я рекомендую строить на этих стандартах уже сейчас. Команды, которые понимают протокольный уровень, на котором они строят, получат архитектурное преимущество по мере созревания экосистемы

Ответы на эти вопросы могут быть для вас полезными

Что такое MCP и зачем он нужен? MCP — это протокол, который стандартизирует описание и вызов инструментов ИИ-агентами, упрощая интеграцию и делая её совместимой с разными моделями

Как A2A помогает агентам взаимодействовать? A2A задаёт стандарты для обмена задачами и результатами между агентами, включая поддержку многоходового взаимодействия и потоковых ответов

Можно ли использовать MCP и A2A вместе? Да, MCP отвечает за вызов инструментов, а A2A — за координацию и делегирование задач между агентами. Вместе они создают полноценную инфраструктуру

Какие проблемы пока не решены? Основные вызовы — это авторизация между агентами и отладка многоагентных цепочек, которые требуют дальнейшей разработки инструментов

Почему важно строить архитектуру с учётом этих протоколов уже сейчас? Потому что это снижает технический долг, обеспечивает совместимость с новыми моделями и платформами и даёт дополнительное преимущество в будущем