AIエージェント連携プロトコル比較　MCP・ACP・A2A・ANPの仕組みと使いどころ

本記事では、MCP、ACP、A2A、ANPという4つの主要なエージェント連携プロトコルを論文ベースで紹介します。

LLMエージェントを本格的に活用する場面が増える中で、ツールや外部サービスとのつながり方にも一定の設計が求められるようになってきました。

それぞれのプロトコルには、得意とする連携のスタイルや前提とする運用環境に違いがあります。どれをどう使えばよいのかを考えるうえで、比較の視点を持って整理しておくとよいかもしれません。

背景

LLMエージェントを業務に組み込む流れが進むにつれ、単体で完結するチャット形式の活用から、複数の機能や外部サービスを連携させるようなエージェント構成へと関心が広がってきました。そうした中で注目を集めているのが、MCP（Model Context Protocol）です。ツールとの接続や情報の取り込み方に便利な仕組みとして、技術者の間で徐々に知られるようになってきました。

しかし、MCPの活用が模索されはじめたタイミングで、A2A、ACP、ANPといった新たなプロトコルも次々に登場し、全体像の把握が難しくなっています。どのプロトコルがどんな用途に向いているのか、そもそも何がどう違うのかが見えにくくなっており、開発現場では「導入の手がかりがないまま、複雑さだけが増している」と言っても過言ではありません。

このような混乱を整理する助けになるよう、本記事では論文をもとに各エージェント通信プロトコルを取り上げ、それぞれの設計思想や想定ユースケース、セキュリティモデルなどを横断的に比較していきます。MCP、ACP、A2A、ANPのそれぞれが、どのような連携を目指しているのかを整理した上で、どの段階でどの技術を選ぶべきかといった導入の参考を示します。

LLMエージェントを本格的に検討する今、技術の選択肢が広がること自体は歓迎すべき動きです。まずは、判断軸を明確化していきましょう。