Minimalistisch SaaS-stijlbeeld dat A2A MCP Server-integratie weergeeft

AI-agent voor A2A MCP Server

Integreer de A2A MCP Server om Anthropic’s Model Context Protocol (MCP) en Google’s Agent-to-Agent (A2A) protocol naadloos te overbruggen. Maak het mogelijk dat AI-assistenten zoals Claude A2A-agenten kunnen registreren, communiceren en beheren via één uniforme, veilige interface. Ontgrendel geavanceerde agent-interoperabiliteit, realtime berichtenverkeer en schaalbare agentorkestratie voor je AI-gedreven workflows.

PostAffiliatePro
KPMG
LiveAgent
HZ-Containers
VGD
Vectoriconen van verbonden agenten en servers in een SaaS-omgeving

Uniforme protocolbrug voor AI-agenten

De A2A MCP Server fungeert als een robuuste brug die Anthropic's MCP en Google's A2A-protocollen verbindt. Geef je AI-assistenten de mogelijkheid om zich te registreren, op te sommen en te communiceren met meerdere A2A-agenten via een gestandaardiseerde interface. Vereenvoudig complexe agentorkestratie met behoud van veiligheid en schaalbaarheid.

Agentregistratie & Beheer.
Registreer, som op en deregistreer eenvoudig A2A-agenten en beheer het volledige levenscyclusbeheer via één API.
Realtime berichten.
Stuur berichten en stream reacties tussen AI-assistenten en A2A-agenten voor directe taakuitvoering.
Flexibele transportopties.
Ondersteunt stdio, HTTP streaming en Server-Sent Events (SSE) voor maximale implementatieflexibiliteit.
Veilige protocolbrug.
Standaardiseer en beveilig agentinteracties over meerdere AI-ecosystemen.
Minimalistische illustratie van taakstroom en orkestratie tussen agenten

Geavanceerde taakorkestratie

Optimaliseer agentensamenwerking met robuust taakbeheer. Volg, haal op en annuleer taken met unieke taak-ID's. Monitor uitvoering over meerdere agenten en zorg dat je workflows altijd gesynchroniseerd zijn.

Taakvolging.
Volg welke A2A-agent elke taak afhandelt en monitor de voortgang van taken in realtime.
Resultaat ophalen.
Haal taakresultaten op met unieke taak-ID's voor nauwkeurige en herhaalbare workflows.
Taakannulering.
Annuleer lopende agenttaken eenvoudig om controle en flexibiliteit te behouden.
SaaS-iconen voor Claude, Cursor IDE, Windsurf en A2A MCP bridging

Moeiteloze integratie voor toonaangevende AI-platforms

Implementeer de A2A MCP Server met Anthropic Claude, Cursor IDE en Windsurf-browser. Snel opzetten met PyPI, Smithery of lokale installatieopties. Configureer eenvoudig transport en eindpunten voor je gewenste omgeving en schaal direct de agentmogelijkheden voor je bedrijf.

Eenvoudige installatie.
Installeer via PyPI, Smithery of directe clone voor een soepele onboarding.
Multi-platformondersteuning.
Integreer met Claude Desktop/Web, Cursor IDE en Windsurf-browser voor maximale reikwijdte.
Eenvoudige configuratie.
Configureer transport, eindpunten en omgevingsvariabelen passend bij elk implementatiescenario.

MCP-INTEGRATIE

Beschikbare A2A MCP-integratietools

De volgende tools zijn beschikbaar als onderdeel van de A2A MCP-integratie:

register_agent

Registreer een A2A-agent bij de bridge server zodat deze toegankelijk is via MCP-clients.

list_agents

Ontvang een lijst van alle geregistreerde A2A-agenten die momenteel via de server beschikbaar zijn.

unregister_agent

Verwijder een A2A-agent van de bridge server wanneer deze niet meer nodig is.

get_task_result

Haal het resultaat op van een eerder ingediende taak met behulp van de unieke taak-ID.

cancel_task

Annuleer een lopende taak op een agent met de taak-ID om de uitvoering te stoppen.

send_message

Stuur een bericht naar een geregistreerde agent en ontvang een taak-ID om de reactie te volgen.

send_message_stream

Stuur een bericht naar een agent en stream de reactie in realtime voor interactieve toepassingen.

Overbrug AI-agenten en tools moeiteloos

Verbind Claude, Cursor, Windsurf en meer met je A2A-agenten in enkele minuten. Implementeer de A2A MCP Server en ontgrendel naadloze samenwerking tussen je favoriete AI-assistenten en aangepaste agentworkflows.

A2A MCP Server landingspagina screenshot

Wat is A2A MCP Server

A2A MCP Server is een gespecialiseerde, lichtgewicht Python-brug die is ontworpen om communicatie mogelijk te maken tussen Model Context Protocol (MCP)-compatibele AI-assistenten, zoals Claude, en Agent-to-Agent (A2A)-protocolagenten. Door deze twee protocollen te overbruggen, maakt A2A MCP Server naadloze interactie en integratie mogelijk, waardoor gebruikers servers kunnen registreren, agenten kunnen opsommen en agenten kunnen aanroepen met minimale setup en zonder overbodige code. Dit maakt het een ideale keuze voor snelle prototyping, agentintegratie en ontwikkelomgevingen. De server is open source, aanpasbaar en gericht op ontwikkelaars die snel en efficiënt MCP- en A2A-integraties willen bouwen, testen of prototypen.

Mogelijkheden

Wat we kunnen doen met A2A MCP Server

A2A MCP Server stelt ontwikkelaars en AI-professionals in staat om snel MCP-compatibele AI-assistenten met A2A-protocolagenten te integreren, testen en verbinden. Het lichtgewicht ontwerp en de gebruiksvriendelijke functies maken diverse toepassingen rondom agentcommunicatie en orkestratie mogelijk.

Registreer en beheer servers
Registreer eenvoudig A2A-servers en beheer ze via eenvoudige JSON-verzoeken.
Som agenten en hun mogelijkheden op
Ontdek snel alle geregistreerde A2A-agenten en de functies die ze ondersteunen.
Roep agenten aan en geef prompts door
Stuur prompts naar agenten en ontvang hun reacties in realtime via de MCP-bridge.
Snelle prototyping
Integreer nieuwe agenten of assistenten zonder overbodige code voor snelle ontwikkelcycli.
Aanpasbaar en open source
Pas de workflow van de server aan en breid deze uit naar wens voor ontwikkel- en testomgevingen.
gevectoriseerde server en ai-agent

Wat is A2A MCP Server

AI-agenten kunnen A2A MCP Server benutten om eenvoudig protocollen te overbruggen, waardoor naadloze samenwerking en communicatie met andere agenten en assistenten mogelijk wordt. Deze interoperabiliteit stelt agenten in staat context te delen, taken te delegeren en complexe workflows te orkestreren. Voor ontwikkelaars vermindert A2A MCP Server de integratie-inspanning drastisch, waardoor het eenvoudig wordt om nieuwe agentmogelijkheden en interacties te testen in een gecontroleerde omgeving.