Minimalistyczna wizualizacja SaaS przedstawiająca integrację serwera A2A MCP

Agent AI dla serwera A2A MCP

Zintegruj serwer A2A MCP, aby płynnie połączyć Model Context Protocol (MCP) Anthropic i protokół Agent-to-Agent (A2A) Google. Pozwól asystentom AI, takim jak Claude, rejestrować się, komunikować i zarządzać agentami A2A przez zunifikowany, bezpieczny interfejs. Odblokuj zaawansowaną interoperacyjność agentów, wiadomości w czasie rzeczywistym i skalowalną orkiestrację agentów dla swoich przepływów AI.

PostAffiliatePro
KPMG
LiveAgent
HZ-Containers
VGD
Zwektoryzowane ikony połączonych agentów i serwerów w środowisku SaaS

Zunifikowany most protokołów dla agentów AI

Serwer A2A MCP działa jako solidny most łączący MCP Anthropic i protokoły A2A Google. Umożliwiaj swoim asystentom AI rejestrowanie, listowanie i komunikowanie się z wieloma agentami A2A za pomocą standaryzowanego interfejsu. Upraszczaj złożoną orkiestrację agentów przy zachowaniu bezpieczeństwa i skalowalności.

Rejestracja i zarządzanie agentami.
Łatwo rejestruj, listuj i wyrejestruj agentów A2A, zapewniając pełne zarządzanie cyklem życia przez jedno API.
Komunikacja w czasie rzeczywistym.
Wysyłaj wiadomości i strumieniuj odpowiedzi między asystentami AI a agentami A2A dla natychmiastowej realizacji zadań.
Elastyczne opcje transportu.
Obsługuje stdio, strumieniowanie HTTP i Server-Sent Events (SSE) dla maksymalnej elastyczności wdrożeń.
Bezpieczne łączenie protokołów.
Standaryzuj i zabezpieczaj interakcje agentów w różnych ekosystemach AI.
Minimalistyczna ilustracja przepływu zadań i orkiestracji między agentami

Zaawansowana orkiestracja zadań

Optymalizuj współpracę agentów dzięki solidnemu zarządzaniu zadaniami. Śledź, pobieraj i anuluj zadania za pomocą unikalnych identyfikatorów. Monitoruj realizację wśród wielu agentów i miej pewność, że Twoje przepływy pracy są zawsze zsynchronizowane.

Śledzenie zadań.
Śledź, który agent A2A obsługuje każde zadanie i monitoruj postęp w czasie rzeczywistym.
Pobieranie wyników.
Odbieraj wyniki zadań przy użyciu unikalnych identyfikatorów dla precyzyjnych, powtarzalnych przepływów.
Anulowanie zadań.
Anuluj bieżące zadania agentów z łatwością, by zachować kontrolę i elastyczność.
Ikony SaaS dla Claude, Cursor IDE, Windsurf i mostkowania A2A MCP

Bezproblemowa integracja z wiodącymi platformami AI

Wdrażaj serwer A2A MCP z Anthropic Claude, Cursor IDE i przeglądarką Windsurf. Szybka instalacja przez PyPI, Smithery lub lokalnie. Łatwo skonfiguruj transport i endpointy dla preferowanego środowiska oraz natychmiast skaluj możliwości agentów w swojej firmie.

Prosta instalacja.
Instaluj przez PyPI, Smithery lub bezpośrednio przez klonowanie dla bezproblemowego wdrożenia.
Obsługa wielu platform.
Integruj z Claude Desktop/Web, Cursor IDE i przeglądarką Windsurf dla maksymalnego zasięgu.
Łatwa konfiguracja.
Konfiguruj transport, endpointy i zmienne środowiskowe do dowolnego scenariusza wdrożenia.

INTEGRACJA MCP

Dostępne narzędzia integracji A2A MCP

Poniższe narzędzia są dostępne w ramach integracji A2A MCP:

register_agent

Zarejestruj agenta A2A w serwerze mostka, aby był dostępny przez klientów MCP.

list_agents

Pobierz listę wszystkich zarejestrowanych agentów A2A dostępnych przez serwer.

unregister_agent

Usuń agenta A2A z serwera mostka, gdy nie jest już potrzebny.

get_task_result

Pobierz wynik uprzednio zgłoszonego zadania przy użyciu jego unikalnego ID.

cancel_task

Anuluj uruchomione zadanie na agencie, korzystając z jego ID w celu zatrzymania wykonania.

send_message

Wyślij wiadomość do zarejestrowanego agenta i odbierz ID zadania do śledzenia odpowiedzi.

send_message_stream

Wyślij wiadomość do agenta i strumieniuj odpowiedź w czasie rzeczywistym do interaktywnego użycia.

Łącz agentów AI i narzędzia bez wysiłku

Połącz Claude, Cursor, Windsurf i inne ze swoimi agentami A2A w kilka minut. Wdróż serwer A2A MCP i odblokuj płynną współpracę między ulubionymi asystentami AI a własnymi przepływami agentów.

Zrzut ekranu strony głównej serwera A2A MCP

Czym jest serwer A2A MCP

A2A MCP Server to wyspecjalizowany, lekki most w Pythonie zaprojektowany do ułatwiania komunikacji między asystentami AI zgodnymi z Model Context Protocol (MCP), takimi jak Claude, a agentami protokołu Agent-to-Agent (A2A). Łącząc te dwa protokoły, serwer A2A MCP umożliwia płynną interakcję i integrację, pozwalając użytkownikom rejestrować serwery, listować agentów i wywoływać agentów przy minimalnej konfiguracji i bez zbędnego kodu. To czyni go idealnym wyborem do szybkiego prototypowania, integracji agentów i środowisk deweloperskich. Serwer jest open-source, konfigurowalny i skierowany do deweloperów, którzy chcą szybko i efektywnie budować, testować lub prototypować integracje MCP i A2A.

Możliwości

Co możemy zrobić z serwerem A2A MCP

Serwer A2A MCP umożliwia deweloperom i praktykom AI szybkie integrowanie, testowanie i łączenie asystentów AI zgodnych z MCP z agentami protokołu A2A. Jego lekka konstrukcja i funkcje przyjazne programistom umożliwiają szeroki zakres zastosowań wokół komunikacji agentów i orkiestracji.

Rejestracja i zarządzanie serwerami
Łatwo rejestruj serwery A2A i zarządzaj nimi przez proste żądania JSON.
Listowanie agentów i ich możliwości
Szybko odkrywaj wszystkich zarejestrowanych agentów A2A i obsługiwane przez nich funkcje.
Wywoływanie agentów i przekazywanie promptów
Wysyłaj prompt do agentów i odbieraj ich odpowiedzi w czasie rzeczywistym przez most MCP.
Szybkie prototypowanie
Integruj nowych agentów lub asystentów bez zbędnego kodu dla szybkich cykli rozwoju.
Konfigurowalny i open source
Dostosuj i rozbuduj workflow serwera do własnych potrzeb w środowisku deweloperskim i testowym.
zwektoryzowany serwer i agent AI

Czym jest serwer A2A MCP

Agenci AI mogą korzystać z serwera A2A MCP, by łatwo łączyć się między protokołami, umożliwiając płynną współpracę i komunikację z innymi agentami i asystentami. Ta interoperacyjność pozwala agentom dzielić kontekst, delegować zadania i orkiestrację złożonych przepływów. Dla deweloperów serwer A2A MCP radykalnie zmniejsza wysiłek integracyjny, umożliwiając łatwe testowanie nowych możliwości i interakcji agentów w kontrolowanym środowisku.