Agentenprotokolle im Vergleich Wie KI-Agenten strukturiert auf Tools zugreifen

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Die Integration von KI-Agenten mit realen Datenquellen ist ein zentrales technisches Problem moderner Systeme. Mit dem Model Context Protocol (MCP) liegt ein Standard vor, der diese Verbindung strukturiert regelt. Doch Alternativen wie A2A oder ACP verfolgen andere Ansätze mit eigenen Vor- und Nachteilen.

Künstliche Intelligenz wird zunehmend durch autonome Agenten repräsentiert, die nicht nur auf Eingaben reagieren, sondern eigenständig Entscheidungen treffen, Aufgaben zerlegen und Aktionen ausführen. Damit diese Agenten zuverlässig mit Datenquellen und Anwendungen interagieren können, braucht es standardisierte Schnittstellen. Genau hier kommen Protokolle wie MCP (Model Context Protocol), A2A (Agent-to-Agent) und ACP (Agent Communication/Connect Protocol) ins Spiel. Sie alle zielen darauf ab, die Interaktion von LLM-basierten Anwendungen mit externen Ressourcen zu vereinfachen, unterscheiden sich jedoch deutlich in Funktion, Reifegrad und strategischer Ausrichtung.

MCP als Standard für Tool-Integration

Das Model Context Protocol wurde primär dafür entwickelt, KI-Anwendungen mit strukturierten Werkzeugen und Datendiensten zu verbinden. Im Zentrum steht ein Client-Server-Modell, bei dem ein MCP-Client innerhalb der Host-Anwendung über das MCP-Protokoll mit einem oder mehreren MCP-Servern kommuniziert. Diese Server stellen Funktionen (Tools), Datenobjekte (Resources) oder Prompt-Vorlagen (Prompts) bereit. Der große Vorteil liegt in der Standardisierung. Egal ob Datenbank, API oder Datei, die Zugriffsmuster bleiben konsistent, während sich die konkrete Implementierung hinter dem Server verbirgt.

Damit wird es möglich, dass ein LLM dynamisch zur Laufzeit abfragt, welche Funktionen verfügbar sind, welche Parameter gefordert sind und wie der Rückgabewert strukturiert ist. Die Fähigkeit zur Reflexion („tools/list“, „resources/list“) erlaubt flexible, kontextabhängige Entscheidungen. Klassische APIs bieten dieses Maß an Transparenz nicht. Die JSON-RPC-basierte Kommunikation über HTTP oder Standard-IO senkt zusätzlich die Einstiegshürde für Implementierungen, selbst wenn keine Webinfrastruktur verfügbar ist.

A2A ergänzt MCP um agentische Kommunikation

Während MCP vor allem den Zugriff auf externe Tools regelt, bleibt die Koordination zwischen mehreren Agenten dort außen vor. Genau für diesen Bereich wurde das A2A-Protokoll konzipiert. Es setzt auf dem JSON-RPC-Standard auf, nutzt HTTP und Server-Sent Events und definiert eine vollständige Interaktionsstruktur für Aufgabenverteilung, Statusabfragen, Kontextübergabe und artefaktbasiertes Ergebnisrouting. Jeder Agent identifiziert sich über eine „Agent Card“, die Fähigkeiten, Version, unterstützte Formate und Authentifizierungsanforderungen beschreibt. Das erlaubt es Agenten, gezielt geeignete Partner auszuwählen, ohne dass zentrale Steuerung oder manuelle Konfiguration nötig sind.

Anders als MCP ist A2A vollständig auf asynchrone, mehrstufige Interaktionen ausgelegt. Tasks können delegiert, aufgeteilt, verzögert oder iterativ bearbeitet werden. Besonders in Multi-Agenten-Setups wie der Personalplanung, Reisebuchung oder automatisierten Produktionssteuerung zeigt sich hier das Potenzial: Ein Planungsagent ruft spezialisierte Subagenten auf, aggregiert deren Ergebnisse und orchestriert daraus eine ganzheitliche Lösung. Die Verbindung zu MCP-Servern erfolgt dabei indirekt, der Agent nutzt MCP, um auf Tools zuzugreifen, und A2A, um mit anderen Agenten zu interagieren.

ACP als inkonsistenter Mittelweg

Cisco und IBM haben mit ACP (Agent Connect Protocol bzw. Agent Communication Protocol) jeweils eigene Varianten veröffentlicht, die A2A ähneln, aber mit zusätzlichen Zielsetzungen ausgestattet sind. ACP-Connect etwa erlaubt das Herunterladen, Starten und Verwalten von Agenteninstanzen direkt über das Protokoll. Zudem ist ein globales, verteiltes Agenten-Registry-System vorgesehen, das wie ein Marktplatz für Agentenfunktionen funktioniert. ACP-Communication (IBM BAI) wiederum ist ein Fork von MCP mit erweiterter Kommunikationslogik, nähert sich aber funktional stark dem A2A-Ansatz an.

Problematisch ist dabei die Überlappung. Beide ACP-Varianten duplizieren Funktionen aus MCP und A2A, ohne konzeptionelle Klarheit oder funktionale Vorteile. Gerade in heterogenen Umgebungen erhöhen solche Parallelstrukturen die Integrationskomplexität, ohne echten Mehrwert zu bieten. Die starke Zentralisierungsidee, die ACP-Registries implizieren, steht zudem im Widerspruch zur dezentralen Philosophie von MCP und A2A.

Stärken, Schwächen, Einsatzgrenzen

MCP überzeugt durch Reife, Einfachheit und Verbreitung. Zahlreiche Open-Source-Projekte wie LlamaIndex, mcpservers.org und MCP-Demoinfrastrukturen zeigen, wie produktionsreif der Standard bereits ist. Die klaren Schnittstellen und strukturierte Selbstbeschreibung erleichtern nicht nur die Tool-Integration, sondern reduzieren auch den Codeaufwand auf Seiten der Anwendung. Schwächen zeigen sich dort, wo Langzeitinteraktionen, agentische Kommunikation oder komplexe Workflows erforderlich sind. Auch Autorisierungsmechanismen und ein einheitliches Registry-Konzept sind noch in Entwicklung.

A2A punktet mit einem vollständigen Modell für Agenteninteraktion inklusive Task Lifecycle, UI-Fähigkeitsverhandlung, Authentifizierung (OAuth, OIDC) und multimodalen Datenformaten. Schwächen zeigen sich beim aktuellen Reifegrad. Implementierungen sind rudimentär, Tooling noch unausgereift, die Community klein. Auch der konzeptionelle Mehraufwand durch Agent Cards, Aufgabenverfolgung und Messaging-Formate muss organisatorisch abgefedert werden. In produktionsnahen Szenarien dominieren heute deshalb hybride Architekturen, in denen MCP für Tools und A2A für Agentenkommunikation zuständig ist.

ACP leidet unter mangelnder Verbreitung, konzeptioneller Unschärfe und technischer Fragmentierung. Die Spezifikationen sind teils widersprüchlich, Implementierungen schwer zugänglich und die Protokollarchitektur inkonsistent. Die Zusatzfunktionen wie Agenten-Hosting und -Start aus dem Protokoll heraus erscheinen in vielen Anwendungen übergriffig und wenig sicherheitskonform.

Warum MCP aktuell dominiert

Trotz seiner begrenzten Ambitionen bei interagentischer Kommunikation ist MCP heute der Standard mit der höchsten Akzeptanz. Der Grund liegt in seiner Konzentration auf ein klar umrissenes Problem, nämlich das strukturierte, dynamisch abfragbare Bereitstellen von Kontexten, Werkzeugen und Daten für LLMs. Die Entscheidung, auf Reflexion, Lesbarkeit und JSON-RPC zu setzen, erleichtert Integration, Testbarkeit und Erweiterung. Selbst Google hat in seinen A2A-Diagrammen MCP als Standard für Tool-Aufrufe eingezeichnet und keine Alternative eingeführt. Projekte wie mcpservers.org bieten direkt nutzbare Beispiele für Dateisysteme, Docker, GitHub, Google Maps oder Spotify. Die standardisierte Struktur erlaubt es Unternehmen, interne APIs in MCP-Server zu kapseln, ohne bestehende Systeme umzustellen. Auch A2A- und ACP-Agenten können MCP-Server intern aufrufen, was den Standard zusätzlich festigt.

Langfristiger Ausblick: Kombinierte Architekturen und offene Fragen

Die Realität wird auf absehbare Zeit aus hybriden Systemen bestehen. Agenten nutzen MCP, um Daten und Funktionen zu erschließen, und kommunizieren über A2A miteinander. Wichtig ist dabei die klare Trennung der Aufgaben, MCP als Abstraktionsschicht für Systemintegration, A2A als Kommunikationsprotokoll für autonome, kollaborierende Entitäten. Damit diese Vision skalierbar wird, fehlen noch zentrale Bausteine. Dazu gehören eine globale, föderierte Registry mit Reputationssystem, einheitliche Autorisierungsmechanismen für Tool-Nutzung, robuste Fehlerbehandlung für Langzeitinteraktionen und granulare Zugriffskontrolle.

Auch rechtliche und wirtschaftliche Fragen sind offen. Wer betreibt die Registry? Wie werden Agenten zertifiziert? Wie erfolgt die Abrechnung bei Dienstnutzung? Welche Sicherheitsanforderungen gelten für öffentlich zugängliche MCP-Server? Der Weg zur produktionsreifen Agenteninfrastruktur ist komplex, aber mit MCP existiert bereits ein funktionierendes Fundament. Wer heute KI-Anwendungen entwickelt, kommt um MCP nicht mehr herum. Wer morgen kollaborative Agentensysteme plant, wird A2A dazunehmen müssen. Wer beides zusammen denkt, baut die Grundlage für eine neue Softwarearchitektur.

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