MCP vs. A2A: Wie Modellprotokolle im Jahr 2025 tatsächlich verwendet werden

MCP (Model Context Protocol) und A2A (Agent-to-Agent) sind dabei, unsere traditionellen Annahmen über Softwarearchitekturen zu verändern. Ganz gleich, ob Sie eine Strategie verfolgen oder Lösungen entwickeln, wir werden sie klar erklären, um häufige Fehler bei der Integration neuer Technologien zu vermeiden.

Am Ende dieses Artikels werden Sie es verstehen:

• Was MCP ist und warum man es verwenden sollte
• Was A2A ist und wo es in Ihren Stack passt
• Wann ist welches Protokoll zu verwenden?
• Warum Sie in Zukunft wahrscheinlich beides verwenden werden

Was sind MCP und A2A – und warum sollten Sie sich dafür interessieren?

Wir befinden uns an der Spitze eines der größten Paradigmenwechsel der modernen Geschichte. Künstliche Intelligenz wird von fast allen Menschen in dem einen oder anderen Zusammenhang tagtäglich genutzt. In Arbeitsabläufen und in der Architektur wird ein Modell, das zur Bewältigung einer Aufgabe eingesetzt wird, als “Agent” bezeichnet.

Das Herzstück der meisten Ihrer derzeitigen Anwendungen ist das Model Context Protocol (MCP). Agent-to-Agent (A2A) ist eher ein neu entstehender Satz von Funktionen als ein klar definiertes Protokoll.

• MCP: Hier werden sowohl der Kontext als auch der interne Zustand des Modells verwaltet. Wahrscheinlich interagieren Sie jeden Tag mit MCP. Modelle wie Grok, ChatGPT und CoPilot verwenden alle MCP, um Kontext und Aufgaben für allgemeine Zwecke zu verwalten. Wenn Sie Ihren eigenen Agenten erstellen, werden Sie wahrscheinlich einen eigenen MCP schreiben.
• A2A: Wenn zwei oder mehr Modelle miteinander sprechen, handelt es sich um einen Agent-to-Agent-Prozess. Jeder Agent folgt weiterhin seinem eigenen MCP. Ihr Kommunikationsprozess wird A2A genannt. Man kann es sich wie die gesprochene und geschriebene Sprache zwischen Menschen vorstellen.

Modell-Kontext-Protokoll-Das Gehirn

Man kann sich den MCP fast wie das “Gehirn” der Maschine vorstellen. MCP umfasst alle internen Prozesse einer Aufgabe – von der Sprachinterpretation bis zum Abschluss der Aufgabe.

Auf X finden Sie einen endlosen Strom von Beiträgen, in denen Nutzer mit “@grok” antworten, gefolgt von einer Frage oder Aussage. Grok interpretiert dann die Eingabeaufforderung des Nutzers und antwortet mit einem Beitrag, der zum Thema passt. Dies ist ein MCP wie aus dem Lehrbuch, das einen echten Anwendungsfall in freier Wildbahn erfüllt.

1. Abfrage-Routing

Unser erster Schritt ist das “Query Routing”. Wenn Sie sagen: “@grok, kannst du diesen Beitrag auf Fakten überprüfen?”, führt Grok eine Suche durch und liest den relevanten Text. Wenn Sie sagen: “@grok, bitte beschreibe diesen Beitrag als Bild”, leitet Grok die Anfrage an ein anderes Aurora weiter. Mehr über Aurora können Sie hier lesen.

• Sie stellen die erste Anfrage.
• Der Agent interpretiert die Anfrage und wählt ein Modell aus, um die Anfrage zu bearbeiten.

2. Werkzeugkommissionierung

Sobald die Aufgabe an ein bestimmtes KI-Modell übergeben wurde, wählt das Modell Werkzeuge aus, um die Aufgabe zu erledigen. Wenn Sie ein Regal aufhängen müssten, würden Sie wahrscheinlich einen Hammer und Nägel oder eine Bohrmaschine und Schrauben nehmen – genau das tut das Modell auch.

Diese Werkzeuge könnten eine Suchmaschine, ein Taschenrechner, ein Python-Interpreter – buchstäblich alles – sein. Wenn Grok mit einem Faktencheck beauftragt würde, würde es wahrscheinlich zwei Tools auswählen.

• Suchmaschine: Das Modell führt eine Suche durch und wertet “vertrauenswürdige” Ergebnisse aus. Ich unterstütze hier nicht die vertrauenswürdigen Ergebnisse von Grok, sie werden nur für den Kontext verwendet.
• Taschenrechner: Wenn ein Beitrag über- oder untertrieben zu sein scheint, z. B. bei COVID-Statistiken, sollte Grok einen Rechner verwenden, um die Zahlen aus der Suche und dem Beitrag des Benutzers zu addieren.

3. Server-Weitergabe

Sobald das Modell die Aufgabe strukturiert und seine Werkzeuge ausgewählt hat, muss es die Aufgabe weitergeben. Zunächst teilt es der Suchmaschine mit, welche Abfrage durchgeführt werden soll. Sobald es die Zahlen hat, schickt es eine Reihe von Berechnungen an einen Taschenrechner.

Der Begriff “Server” ist hier sehr weit gefasst. Je nach Modell und Einrichtung kann dieser “Server” etwas sein, das in einem Rechenzentrum läuft, oder er kann sogar an einem beliebigen anderen Anschluss unter http://localhost:6000-orlaufen. Der Punkt ist einfach: Die Werkzeuge warten auf Aufträge, und das Modell sendet diese Aufträge an die Werkzeuge.

• Werkzeuge hören auf Ports: Das Modell übergibt den Auftrag an das richtige Werkzeug “Server”. Es stellt eine HTTP-Anfrage an den Server und wartet auf eine Antwort. Im Grunde sendet Grok “1+1=?” an den Server.
• Der Server sendet eine Antwort: Der Server antwortet dann mit den Daten des abgeschlossenen Auftrags. Der Server könnte sagen “1+1=2”. Grok kann nun die Antwort nehmen und sie im richtigen Kontext verwenden.

4. Kontrollpunkte (optional auch menschliche)

Bevor die Antwort zur Ausgabe an den Agenten zurückgeschickt wird, muss die Ausgabe des Modells überprüft werden. Es mag Ihnen nicht bewusst sein, aber Verzerrungen und falsche Ausgaben gibt es auch heute noch in Modellen. Um eine falsche Antwort wie “1+1=3” oder “1+1=Köder” zu vermeiden, durchläuft die Ausgabe einen oder mehrere Kontrollpunkte.

Je nach Kontext der Aufgabe kann es sich bei diesen Kontrollpunkten um Menschen oder um ein Modell handeln, das dieselbe Aufgabe ausführt. Der Punkt hier ist einfach: Lassen Sie nicht zu, dass der Benutzer eine schlechte Ausgabe erhält.

• Der Kontrollpunkt: Entweder ein Mensch oder ein Modell prüft die Ausgabe der Aufgabe doppelt. Dadurch wird verhindert, dass dumme und peinliche Ausgaben an den Benutzer gelangen.
• Berichtigung: Wenn die Ausgabe tatsächlich schlecht ist, muss der Agent den Auftrag erneut versuchen – entweder mit demselben Modell oder mit einem anderen.
• Die tatsächliche Ausgabe: Sobald die Ausgabe geprüft wurde, postet Grok sie in einer Antwort an die Person, die “@grok” verwendet hat.

Agent-zu-Agent-Protokoll – Kommunikation zwischen Gehirnen

Wenn MCP die allgemeine Gehirnfunktion des Agenten ist, ist A2A die Art und Weise, wie mehrere Gehirne miteinander kommunizieren. Im wirklichen Leben sprechen bereits mehrere Agenten miteinander. Stellen Sie sich vor, Sie befinden sich in einem Gespräch mit ChatGPT.

Sie und ChatGPT sprechen über Katzen. Es ist ein langes Gespräch und es geht um alles Mögliche. Kleine Katzen, große Katzen, intelligente Katzen… Dann beschließen Sie, ChatGPT von Ihrer Katze zu erzählen. Sie wollen ein lächerliches Bild von Ihrer Katze, die die Weltherrschaft anstrebt (weil alle Katzen das tief in ihrem Inneren wollen).

ChatGPT selbst kann das Bild nicht erstellen. ChatGPT vergibt diese Aufgabe an DALL-E, ähnlich wie Grok Aurora verwenden würde. Der Agent, auf dem ChatGPT läuft, spricht mit dem Agenten, auf dem DALL-E läuft, um die Aufgabe zu erledigen.

Agentenkarte: Das README für Ihren Agenten

Agentenkarten werden verwendet, um anderen zu zeigen, was Ihr KI-Agent tun kann. Dies sollte den Leuten zeigen, wie sie sich mit ihm verbinden können und welche Art von Ausgabe sie von ihm erwarten können. Sie müssen sich hier nicht in die Tiefen der Materie begeben. Sie führen die Benutzer nicht durch Ihren Code, sondern erklären anhand von einfachen Anwendungsbeispielen, was sie erwarten können. Wenn Sie jemals eine API-Dokumentation gelesen haben, wissen Sie, was hier angebracht ist und was nicht.

• Verbindung: Zeigen Sie genau, wie man sich sicher mit dem Agenten verbindet. Wenn Sie eine REST-API demonstrieren, verwenden Sie HTTPS-Beispiele mit der echten Domäne – nicht nacktes HTTP auf einem lokalen Host. Wenn Ihr Agent über ein SDK verwaltet wird, zeigen Sie, wie die Verbindung über das SDK hergestellt wird.
• Einfache Verwendung: Bei REST-APIs sind dies ziemlich standardmäßige Endpunkte und Ausgaben. Wenn Sie ein SDK verwenden, zeigen Sie die grundlegenden beteiligten Klassen und Methoden.
• Beispiel-Ausgabe: Unter jedem Snippet sollten Sie ein weiteres Snippet mit einer Beispielausgabe zeigen.

Wenn Sie eine A2A-Anwendung schreiben, werden Sie die Agentenkarte verwenden, um mehrere Agenten miteinander zu verbinden. Wenn Sie Ihre eigenen Agenten erstellen, werden andere sie über die Agentenkarte verwenden.

Behandeln Sie die Menschen so, wie Sie selbst behandelt werden möchten.

Aufgaben-System: Wie Aufgaben erstellt und erledigt werden

Ihr Aufgabensystem ist im Grunde nur eine einfache CRUD-Anwendung (Erstellen, Lesen, Aktualisieren, Löschen). Ein Benutzer sollte in der Lage sein, eine Aufgabe zu erstellen. Er sollte den Status der Aufgabe lesen können. Sowohl der Benutzer als auch der Agent müssen die Aufgabe aktualisieren. In diesem Fall ist das Löschen eher eine Best-Practice-Methode – wenn Sie eine ToDo-App erstellen, die immer weiter wächst, ist das Verschwendung.

• Erstellen: Benutzer (in diesem Fall andere Agenten) sollten die Möglichkeit haben, eine neue Aufgabe zu erstellen. Der Agent von ChatGPT erzählt DALL-E, dass wir eine böse Katze brauchen, die entschlossen ist, die Welt zu beherrschen.
• Lesen: Benutzer (oder andere Agenten) müssen in der Lage sein, den Status einer Aufgabe zu überprüfen. Wenn ChatGPT “Bild erstellen” sagt, ist der Status “in Bearbeitung”. Agenten sollten immer in der Lage sein, den Status einer bestimmten Aufgabe zu lesen und zu übermitteln.
• Update: Sie haben vergessen, ChatGPT mitzuteilen, dass Sie eine Fliege für Ihre Katze wünschen. Sie sollten in der Lage sein, die Eingabeaufforderung zu aktualisieren, um ein besseres Bild zu erhalten. Außerdem sollte DALL-E den Status der Aufgabe aktualisieren, während ChatGPT auf sie wartet.
• Löschen: Unternehmen ignorieren diese grundlegende Funktion mehr und mehr – sie konzentrieren sich mehr auf Data Lakes als auf Effizienz. Ihr Agent sollte in der Lage sein, eine Aufgabe zu löschen – das Festhalten an abgebrochenen Aufgaben ist nicht nur sinnlos, sondern verschwendet auch unnötig Speicherplatz.

Sicheres Messaging

Nachrichten zwischen Agenten müssen sicher sein. Gehen wir einen Schritt zurück in die allgemeine Informatik und denken wir über SSL- und HTTPS-Verbindungen nach. Wenn Sie eine Anfrage über HTTPS/SSL senden, wird der Text der Anfrage verschlüsselt. Nur der Server kann ihn lesen. Wenn der Server seine Antwort sendet, wird diese verschlüsselt, so dass nur Ihr Browser sie lesen kann.

Agenten sollten demselben Prinzip folgen. Beim Umgang mit mehreren KI-Agenten (die wahrscheinlich eine vollständig menschliche Aufgabe ersetzen) können manchmal sensible Informationen betroffen sein. Auch diese Agenten sollten ein Verschlüsselungsprotokoll verwenden.

• Verschlüsselung: Wenn Agenten kommunizieren, sollte dies Ende-zu-Ende verschlüsselt sein. Jeder, der die Nachricht abfängt, sollte nur durcheinandergewürfelten Müll sehen können.
• Authentifizierung: Mit geeigneten Authentifizierungsverfahren wie digitalen Signaturen können Agenten wissen, mit wem sie sprechen. Wenn sie an einen bestimmten Fingerabdruck gebunden sind, sind die Aufgabeninformationen auf die Personen mit dem richtigen Zugang beschränkt.

Langfristige Unterstützung für lange Aufträge

Manche Aufgaben lassen sich nicht sofort erledigen. Manchmal dauern sie Stunden oder sogar Tage! Wenn das passiert, muss Ihr Agent kommunikativ sein. Vor allem, wenn mehrere Agenten an einer Aufgabe beteiligt sind, sollte der Benutzer Statusaktualisierungen von den Agenten erhalten.

• Aktualisierungen in Echtzeit: Ihre Agenten sollten ihren Status in Echtzeit aktualisieren. So kann der Benutzer den Status nach eigenem Ermessen überprüfen.
• Benachrichtigungen und E-Mail: Ihre Agenten sollten auch schrittweise Statusaktualisierungen senden. Wenn eine Aufgabe abgeschlossen ist, senden Sie eine E-Mail oder eine Push-Benachrichtigung.

Ihre Agenten sollten die Nutzer auf dem Laufenden halten, ohne sie zu belästigen. Ihre Benutzer nutzen Ihr A2A aus Bequemlichkeit – machen Sie lang laufende Aufgaben so bequem wie möglich.

Multimodale Kommunikation

Oft, wenn A2A-Prozesse mit multimodalen Aufgaben zu tun haben. Denken Sie an das Beispiel von ChatGPT und DALL-E zurück. ChatGPT bearbeitet den eigentlichen Text-Chat, während DALL-E die Bilderstellung übernimmt.

• Freier Text und Logik: Wird oft von einem LLM bearbeitet, der sich auf die Verarbeitung natürlicher Sprache spezialisiert hat.
• Bild- und Videoerstellung: Diese Aufgaben werden von anderen spezialisierten Modellen, wie DALL-E und Sora, übernommen.

Aufgaben erfordern oft multimodale Datenformate. Bei der Bewältigung dieser multimodalen Aufgaben sollte Ihr A2A-Protokoll diese Aufgaben auf geeignete Modelle aufteilen.

Wann sollten Sie jedes Protokoll verwenden?

Jedes dieser Protokolle ist für unterschiedliche Szenarien ausgelegt. MCP befasst sich mit den internen Abläufen eines Agenten – seinem Gehirn. A2A wird verwendet, um mehrere Agenten miteinander kommunizieren zu lassen.

Schlussfolgerung: In Zukunft werden Sie beide verwenden

MCP und A2A sind keine konkurrierenden Standards, sondern sich ergänzende Systeme. MCP ist die Summe der internen Prozesse eines Agenten. A2A regelt die Kommunikation zwischen Agenten.

• MCP ermöglicht es Ihrem Agenten, sich intelligent zu verhalten.
• A2A lässt intelligente Agenten miteinander reden.

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