MCP 和 A2A 差在哪？
MCP 處理 AI 代理人和工具、資料之間的連接；A2A 處理代理人和代理人之間的溝通與協作。官方形容 MCP 讓每個代理人更有深度，A2A 讓整個系統更有廣度，兩者是互補而非競爭關係。
比較表
| 比較項目 | MCP（模型上下文協定） | A2A（Agent2Agent 協定） |
|---|---|---|
| 連接對象 | AI 應用程式 ↔ 工具、資料來源 | 代理人 ↔ 代理人 |
| 方向比喻 | 垂直：加深單一代理人能力 | 水平：擴展跨代理人協作 |
| 互動特性 | 呼叫工具、讀取資源 | 委派任務、多輪且有狀態的對話 |
| 對方是否透明 | 工具功能與參數明確公開 | 對方代理人內部可以不公開 |
| 發起者 | Anthropic 於 2024 年推出 | Google 於 2025 年推出，現由 Linux 基金會託管 |
這些情況選模型上下文協議
- 讓 AI 助理存取資料庫、檔案或呼叫某個服務
- 要把自家功能包裝成 AI 可直接使用的工具
這些情況選A2A 代理間協定
- 多個不同廠商或團隊開發的代理人需要互相委派任務
- 要讓自家代理人被其他代理人發現並合作
常見問題
一個 AI 系統可以同時使用 MCP 和 A2A 嗎？
可以，這正是官方建議的搭配方式：代理人之間用 A2A 溝通分工，每個代理人內部再用 MCP 連接自己的工具與資料。
A2A 協定是哪一家公司的標準？
A2A 由 Google 發起，之後捐贈給 Linux 基金會以開放方式治理，官方網站為 a2a-protocol.org，並以 Apache 2.0 授權釋出。
名詞解釋
模型上下文協議：讓 AI 應用程式用統一方式連接外部資料、工具與工作流程的開放標準，常被比喻成 AI 的 USB-C。
A2A 代理間協定：讓不同廠商、不同框架做出的 AI 代理人能互相發現、溝通與分派任務的開放標準。
參考來源
查核日期：2026-09-26。API：/api/compare?id=mcp-vs-a2a