[論文紹介#294]MCPとA2Aの統合的活用フレームワーク

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A Study on the MCP × A2A Framework for Enhancing Interoperability of LLM-based Autonomous Agents

この論文は、GoogleのAgent-to-Agent (A2A) プロトコルとAnthropicのModel Context Protocol (MCP)を統合的に分析し、LLMを基盤とした自律エージェントの相互運用性と開発効率を向上させる方法を提案しています。

この論文の特徴は、A2AとMCPの両プロトコルを統合的に活用することで、異なる開発環境におけるエージェントの相互運用性を向上させ、実用的なエージェントエコシステムの構築を可能にする点です。

論文：https://arxiv.org/abs/2506.01804

以下は、弊社AI開発ツール「IXV」を用いてこの論文を要約したものです。見出しや章立てが元論文とは異なる場合があります。

概要

この論文は、Googleによって開発されたオープンソースのエージェント間プロトコル（A2A）と、Anthropicによって導入されたモデルコンテキストプロトコル（MCP）の技術分析と実装方法論を提供します。LLM（大規模言語モデル）ベースの自律エージェントの進化が急速に進んでいる一方で、これらのエージェント間の効率的な相互作用と外部システムとの統合は依然として重大な課題です。現代のAIシステムでは、自律エージェント間のコラボレーションと外部ツールとの統合が、実用的なAIアプリケーションを構築するための重要な要素となっています。

A2Aは、異なる環境で開発されたエージェントが効果的にコラボレーションできる標準化されたコミュニケーション手法を提供し、MCPはエージェントが外部ツールやリソースと接続するための構造化されたI/Oフレームワークを提供します。これまでの研究は、主にA2AまたはMCPの機能やアプリケーションに焦点を当てていましたが、本研究は統合的なアプローチを取り、両プロトコルがどのように互いに補完し合い、相互運用性の問題を解決し、複雑なエージェントエコシステム内での効率的なコラボレーションを促進できるかを探ります。

1. 序論

大規模言語モデル（LLM）の発展により、自律エージェントシステムの重要性が高まっている。複雑な現実問題を解決するには単一エージェントでは限界があり、マルチエージェントシステム（MAS）が必要である。しかし、異なるフレームワークで開発されたエージェント間の相互運用性が課題となっている。本研究では、GoogleのAgent-to-Agent（A2A）プロトコルとAnthropicのModel Context Protocol（MCP）を統合的に分析し、LLMベースの自律エージェントシステムの相互運用性向上のための実装方法論を提案する。

2. 関連研究

2.1 自律エージェントの概念と進化

自律エージェントは、環境を認識し、目標を自律的に設定し、学習・適応により独立して意思決定・行動するシステムである。主要特性として自律性、目標指向性、適応性、社会的能力を持つ。しかし、知識・機能・リソースの制約により、単一エージェントでは複雑な問題解決に限界がある。

2.2 マルチエージェントシステム（MAS）の必要性

MASは複数の自律エージェントが協力して複雑な問題を解決するフレームワークである。主な利点として分散問題解決、拡張性、堅牢性、多様な視点がある。効果的なMAS運用には、エージェント間のシームレスな通信と協力が必要であり、標準化された通信プロトコルと協力メカニズムが必要である。

2.3 エージェント通信プロトコルの重要性

エージェント通信プロトコルは、メッセージ交換方法、フォーマット、通信規則、意味解釈を定義する。効果的な通信プロトコルには相互運用性、拡張性、セキュリティ、効率性、標準化の要件が必要である。

2.4 A2Aプロトコルの技術分析

A2Aプロトコルは、異なる環境で開発された自律エージェント間の効果的な協力を可能にする標準化された通信フレームワークである。

概念と構造：

  • エージェントカード：JSON形式のメタデータで機能、役割、能力を指定
  • メッセージフォーマット：ヘッダー、ボディ、パーツを含む構造化フォーマット
  • タスク管理：タスクベースの通信モデルでタスク状態、進捗、結果を追跡
  • アーティファクト：ドキュメント、コード、画像等のタスク結果を表す標準化データ構造

コア機能：

  • 能力発見：エージェントカードによる動的発見とサービス登録的機能
  • タスクと状態管理：固有識別子を持つタスクベース通信とライフサイクル状態管理
  • 安全な協力：企業レベル認証とOpenAPIベース認可による安全なデータ交換
  • ユーザー体験ネゴシエーション：完全なコンテンツブロックとマルチモーダルサポート

技術的利点： 標準化された通信、疎結合設計、動的発見機能、マルチモーダル通信、拡張可能設計、企業サポート機能により、開発・展開コストを大幅削減し協力効率を向上させる。

2.5 Model Context Protocol（MCP）の技術分析

MCPは、AIエージェントが外部ツール、API、リソースと効果的に接続するための標準化プロトコルで、エージェントの実用性を高めるコア要素である。

概念と構造：

  • コンテキスト定義：外部ツールとの相互作用コンテキスト、機能、パラメータ、出力形式を指定
  • スキーマベースインターフェース：JSONスキーマによる各ツールの入出力型定義
  • 関数呼び出しメカニズム：外部ツール関数呼び出しと結果取得の標準化メカニズム
  • 状態管理：ツール使用中の状態情報維持、複雑な多段階相互作用サポート

コア機能：

  • ツール発見と説明：JSONスキーマベースのツール記述による動的ツール発見
  • 関数呼び出しと結果処理：関数選択、パラメータ構築、実行、結果受信・解釈の標準化プロセス
  • コンテキスト管理：セッション管理、状態追跡、コンテキスト伝播、メモリ管理
  • エラー処理と復旧：標準化エラーコード、再試行戦略、フォールバックパス、優雅な劣化

技術的利点： 標準化ツール統合、型安全性、自己文書化、拡張可能設計、言語・プラットフォーム独立性、開発者向けインターフェースにより、エージェントの実用性と範囲を大幅拡張する。

2.6 MCP、A2A、一般APIの比較

MCP、A2A、一般APIの特性を主要目的、通信方向、メッセージフォーマット、状態管理、発見メカニズム、認証方法、エラー処理、拡張性などの観点から体系的に比較分析。MCPはエージェント-ツール接続、A2Aはエージェント間協力、一般APIはクライアント-サーバー間データ交換に特化している。

3. MCP-A2A統合実装方法論

3.1 実装アーキテクチャ概要

MCP・A2Aを実際のシステムに実装するため、体系的なアーキテクチャ設計が必要である。統合実装アーキテクチャは以下の主要レイヤーで構成される：ユーザーインターフェースレイヤー、エージェント管理レイヤー、コアプロトコルレイヤー、ツール統合レイヤー、セキュリティ・認証レイヤー。各レイヤーは関心事の分離により、独立して開発・テスト・拡張が可能である。

3.2 A2A実装手順

A2Aプロトコルの実装は、エージェントメタデータ定義、通信ロジック設定、タスク管理の構造化された手順を含む。

エージェントカード定義：

  • 基本情報定義：エージェントID、名前、説明、バージョン等の基本情報
  • 能力定義：エージェントが提供する機能リスト、各機能のパラメータと戻り値
  • 認証要件定義：エージェント使用に必要な認証方法と権限スコープ
  • メタデータ追加：エージェントカテゴリ、タグ、作成者情報等の追加メタデータ

メッセージ処理実装：

  • メッセージ受信：HTTP要求、メッセージキュー、WebSocket等の通信チャネル
  • メッセージ解析：JSON形式メッセージからヘッダー、ボディ、パーツ抽出
  • メッセージ検証：フォーマット検証、スキーマ検証、署名確認、権限チェック
  • メッセージ処理：内容に応じた適切なタスク実行、機能実行、状態更新
  • 応答生成・送信：タスク結果に応じた応答メッセージ生成と送信

タスク管理実装：

  • タスク作成：クライアント要求に応じた新規タスク作成、固有識別子と基本情報設定
  • タスク状態追跡：作成、進行中、完了、失敗状態の追跡とタイムスタンプ記録
  • タスク結果管理：完了時の結果（アーティファクト）管理、多様な形式サポート
  • タスクエラー処理：失敗時のエラー情報管理と適切な復旧戦略実行

3.3 MCP実装手順

MCPの実装は、ツール仕様定義、関数呼び出し処理、エージェントと外部ツール間の相互作用管理の主要段階を含む。

ツール記述定義：

  • ツール基本情報定義：ツール名、説明、バージョン等の基本情報
  • 関数リスト定義：ツールが提供する機能リスト、各機能の説明、パラメータ、戻り値
  • パラメータスキーマ定義：各機能パラメータのJSONスキーマ、型、制約、必須状態
  • 戻り値スキーマ定義：各機能戻り値のJSONスキーマ、型、構造、期待値

関数呼び出し処理実装：

  • 関数呼び出し要求受信：HTTP要求やRPC呼び出し等でエージェントから要求受信
  • パラメータ検証：要求パラメータがツール記述で定義されたスキーマと一致するか検証
  • 関数実行：検証されたパラメータを使用した実際の機能実行
  • 結果変換：機能実行結果をツール記述で定義された戻り形式に変換
  • 応答返却：変換された結果をHTTP応答、RPC応答等の形式でエージェントに返却

3.4 A2AとMCPの統合実装

A2AとMCPプロトコルの統合により、エージェント間協力と構造化ツール相互作用を組み合わせた高度な相互運用性と拡張性を持つエージェントシステム開発が可能になる。

統合アーキテクチャ設計：

  • A2A通信モジュール：エージェント間通信、A2Aプロトコル実装、メッセージ交換・タスク管理・エージェントカード処理を担当
  • MCPツールモジュール：外部ツール接続、MCPプロトコル実装、ツール記述・関数呼び出し処理・結果変換を管理
  • エージェントコア：エージェントのコアロジック実装、ユーザー要求処理・タスク計画・意思決定を担当
  • コンテキストマネージャー：エージェントの状態とコンテキスト管理、セッション管理・状態追跡・メモリ管理を担当
  • セキュリティマネージャー：認証と認可、ユーザー認証・エージェント間認証・ツールアクセス制御を担当

Google ADK（Agent Developer Kit）の活用：

  • ADKインストール：Python、JavaScript、Java等の多様なプログラミング言語サポート
  • エージェント定義：A2Aプロトコル準拠エージェント定義、エージェントカード作成・メッセージ処理ロジック実装・タスク管理設定
  • ツール統合：MCP使用した外部ツール統合、ツール記述作成・機能実装・エラー処理ロジック設定
  • エージェント配備：ローカル開発環境とクラウド環境等の多様な配備オプションサポート

LangGraphを用いた実装戦略：

  • マルチエージェントワークフロー構築：サイクルを含むフロー定義機能、エージェントアーキテクチャの必須要素
  • A2Aプロトコルサポート：LangGraphのA2Aプロトコルサポートにより統合実装可能
  • MCPアダプター活用：LangChain MCPアダプターライブラリ使用、複数MCPサーバー接続・ツール読み込み
  • ツール変換・統合：MCPツールをLangChainツールに変換、LangGraphエージェントでの使用・機能拡張・外部ツール接続標準化

3.5 実装考慮事項

統合エージェントシステム実装時の主要考慮事項：セキュリティ・認証（OAuth 2.0、JWT、TLS等の標準技術使用）、拡張性（水平スケーリング、非同期処理、キャッシュ）、エラー処理（再試行、フォールバックパス、優雅な劣化）、性能最適化（接続プーリング、バッチ処理、非同期I/O）、監視・ログ（構造化ログ、分散トレーシング、メトリック収集）。

4. A2AとMCPの使用事例

4.1 企業環境での応用分野

企業環境でのA2AとMCPの多様な応用分野において、これらのプロトコルが実際のビジネス設定でどのように適用できるかを検証する。

採用プロセス自動化：

  • 候補者スクリーニングエージェント：履歴書解析と基本資格評価、MCP経由で履歴書解析ツールと資格データベースに接続
  • 面接スケジューリングエージェント：面接官と候補者間のスケジュール調整、MCP経由でカレンダーAPIとメールシステムに接続
  • 面接準備エージェント：候補者背景に基づくカスタマイズド質問準備
  • フィードバック収集エージェント：面接後の面接官フィードバック収集・要約

処理効率40%向上、候補者体験大幅改善、ROI 120%達成の実績を示す。

カスタマーサポートシステム：

  • 初期応答エージェント：顧客問い合わせ受信と基本情報収集
  • 問題診断エージェント：顧客問題の分析・診断
  • 解決策提案エージェント：診断結果に基づく適切な解決策提案
  • エスカレーションエージェント：複雑問題の人間エージェントへのエスカレーション

平均問い合わせ解決時間60%短縮、初回接触解決率25%以上向上を実現。

コードレビューと品質管理：

  • コード分析エージェント：コード構造、複雑性、コーディング標準準拠チェック
  • セキュリティレビューエージェント：セキュリティ脆弱性チェック
  • 性能最適化エージェント：性能ボトルネック特定と最適化戦略提案
  • ドキュメンテーションサポートエージェント：コードドキュメンテーション品質評価

平均35%のコード品質向上、20%以上の開発者生産性向上を達成。

開発者サポートシステム：

  • コード生成エージェント：開発者要件に応じたコード生成
  • デバッグサポートエージェント：エラー原因分析と解決策提案
  • 学習材料提供エージェント：開発者への必要な学習材料提供
  • タスク管理エージェント：開発者タスク追跡とスケジュール管理

開発者生産性最大50%向上、コード品質とドキュメンテーション標準大幅改善を実現。

4.2 実装事例研究：株式情報システム

LangChainとLangGraphを使用して構築された株式情報システムの実装事例。複数の専門エージェントが協力してユーザーの複雑な金融情報要求を処理する。

システム機能：

  • 株価検索：特定企業の現在価格、変動率、取引量等の基本株式情報提供
  • 上場企業ニュース検索：企業関連の最新ニュースと公示情報収集
  • 上場企業状況検索：企業の基本情報、財務諸表、主要指標提供
  • 企業分析：収集情報を統合したSWOT分析と投資観点分析提供

システムアーキテクチャ： 多層アーキテクチャ構造として、ユーザーインターフェースレイヤー（多言語入力モジュール）、エージェント管理レイヤー（LangGraphベースワークフローマネージャー）、コアプロトコルレイヤー（A2Aメッセージハンドラー、MCPツール呼び出しモジュール）、ツール統合レイヤー（金融API、ニューススクレイパー）、セキュリティレイヤー（OAuth 2.0ベース認証モジュール）で構成。

システム実装詳細：

  • A2Aモジュール：標準化JSONメッセージ形式によるエージェント通信、エージェントカード定義、メッセージ構造とエージェント登録
  • MCPモジュール：株式データ、ニュース収集、財務情報、分析エンジン等の外部データソースとの接続
  • LangGraphワークフロー：エージェント間のワークフロー管理とオーケストレーション

ユーザークエリ処理フロー： オーケストレーターエージェントによる分析と計画、各専門エージェントの順次呼び出し、MCP経由でのツールアクセス、統合分析と最終応答生成の段階的処理プロセス。

実装結果分析： 簡潔な実装（70%以上のコード量削減）、標準準拠（A2Aプロトコル標準準拠）、簡単なツール統合（65%の統合時間短縮）、高い拡張性（数十エージェントでも安定性能維持）を実現。

4.3 応用分野と実装事例の示唆

A2AとMCPの多様な応用分野と実装事例から得られる示唆：エージェント協力の重要性（複数専門エージェントの協力が複雑問題解決に必須）、ツール統合の必要性（実用的エージェントシステムには外部ツール接続が必須）、標準化の価値（標準化プロトコルが多様なエージェント・ツール統合を促進）、実用的実装の重要性（理論的概念を超えた実用的実装方法論提供の必要性）。

5. 議論と結論

5.1 要約と結論

本研究はGoogleのA2AプロトコルとAnthropicのMCPの技術構造と運用原理を体系的に分析し、これら2つのプロトコルが相互補完的に実用的エージェント生態系構築に貢献する方法を探索した。A2Aは異種エージェント間の標準化された通信と協力を可能にし、MCPはエージェントが多様な外部ツール・API・リソースと安全に接続するための標準化プロトコルである。LangGraphなどのフレームワークを用いた実装事例研究により、理論的概念を実世界応用に翻訳する過程を詳述した。

5.2 研究の意義と限界

研究の意義は、A2AとMCPの技術構造と運用原理の体系的分析により、これらのプロトコルの理解と実用的実装に必要な知識を提供したことである。しかし、A2AとMCPは2024-2025年にリリースされた比較的新しいプロトコルであり、大規模生産環境での長期安定性は未検証である。実装事例は主に株式情報システムに焦点を当て、他の産業への適用可能性は十分に探索されていない。

5.3 将来の研究方向

将来の研究はA2AとMCPの実用性と拡張性向上に焦点を当てるべきである。数百・数千のエージェントが協力するシステムでの拡張性問題、エージェント通信のセキュリティ強化、金融・ヘルスケア・製造業など産業別アーキテクチャと応用事例の探索、標準化団体との協力による長期開発のためのオープンガバナンスモデル確立、テキスト以外に画像・音声・動画を処理するマルチモーダルエージェントシステムの研究が必要である。