A2A MCP-server

A2A MCP-server

Koppla ihop dina AI-assistenter med agent-till-agent-protokoll. A2A MCP-servern möjliggör AI-arbetsflöden genom att förena MCP- och A2A-agenter för avancerad automation och interoperabilitet.

Vad gör “A2A” MCP-servern?

A2A MCP-servern fungerar som en brygga mellan Model Context Protocol (MCP) och Agent-to-Agent (A2A)-protokollet. Denna integration gör det möjligt för MCP-kompatibla AI-assistenter, såsom Claude, att sömlöst interagera med A2A-agenter. Genom att fungera som limmet mellan dessa två protokoll gör A2A MCP-servern det möjligt för AI-applikationer att komma åt ett bredare utbud av agentbaserade funktioner. Den standardiserar kommunikationen mellan LLM-drivna assistenter och externa agentsystem, vilket förbättrar utvecklingsarbetsflöden. Utvecklare kan använda servern för att automatisera uppgifter, skicka åtgärder till agenter och utöka sin AI:s räckvidd till miljöer som hanteras av A2A-protokollet.

Användningsområden för denna MCP-server

  • Brygga agent-till-agent-protokoll: Gör det möjligt för utvecklare att koppla sina MCP-kompatibla AI-assistenter till ett nätverk av A2A-agenter och därigenom utöka assistentens kapacitet till orkestrering av flera agenter.
  • AI-automationsarbetsflöden: Underlättar automation genom att AI-assistenter kan delegera uppgifter till olika A2A-agenter, vilket effektiviserar affärsprocesser eller forskningsflöden.
  • Interoperabla agentekosystem: Stödjer skapandet av interoperabla system där flera AI-agenter, verktyg och tjänster kan samarbeta under ett enhetligt protokoll.
  • Förbättrad LLM-verktygslåda: Utökar verktygen för stora språkmodeller genom att ge tillgång till agentåtgärder och data som annars inte vore tillgängliga via enbart MCP.

Hur du installerar den

Windsurf

  1. Kontrollera att du har Node.js installerat.
  2. Öppna din Windsurf-konfigurationsfil.
  3. Lägg till A2A MCP-servern i avsnittet mcpServers enligt nedan.
  4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf.
  5. Kontrollera att servern är registrerad och tillgänglig.
{
  "mcpServers": {
    "a2a-mcp": {
      "command": "a2a_mcp_server",
      "args": []
    }
  }
}

Observera: För att skydda API-nycklar, använd miljövariabler:

{
  "mcpServers": {
    "a2a-mcp": {
      "command": "a2a_mcp_server",
      "args": [],
      "env": {
        "A2A_API_KEY": "${A2A_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${A2A_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

  1. Kontrollera att förutsättningar såsom Node.js är installerat.
  2. Lokalisera och öppna Claudes konfigurationsfil.
  3. Lägg till A2A MCP-servern med följande JSON-utdrag.
  4. Spara ändringarna och starta om Claude.
  5. Kontrollera att servern listas bland tillgängliga verktyg.
{
  "mcpServers": {
    "a2a-mcp": {
      "command": "a2a_mcp_server",
      "args": []
    }
  }
}

Observera: Säkra känsliga autentiseringsuppgifter med miljövariabler som visas ovan.

Cursor

  1. Installera beroenden (såsom Node.js).
  2. Öppna Cursors konfigurationsinställningar.
  3. Lägg till A2A MCP-servern under mcpServers.
  4. Spara och starta om Cursor.
  5. Kontrollera integrationen genom att köra ett testkommando.
{
  "mcpServers": {
    "a2a-mcp": {
      "command": "a2a_mcp_server",
      "args": []
    }
  }
}

Observera: Använd miljövariabler för att hålla API-nycklar säkra.

Cline

  1. Installera nödvändiga beroenden (Node.js).
  2. Redigera Cline-konfigurationsfilen.
  3. Lägg in detaljerna för A2A MCP-servern enligt nedan.
  4. Spara och starta om Cline.
  5. Validera serverregistreringen.
{
  "mcpServers": {
    "a2a-mcp": {
      "command": "a2a_mcp_server",
      "args": []
    }
  }
}

Observera: Skydda autentiseringsuppgifter med miljövariabler.

Hur du använder denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationsavsnitt lägger du in din MCP-serverinformation med följande JSON-format:

{
  "a2a-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

När den är konfigurerad kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att byta ut “a2a-mcp” mot det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.


Översikt

SektionTillgänglighetDetaljer/Kommentarer
Översikt
Lista över promptsSaknas i repo
Lista över resurserSaknas i repo
Lista över verktygSaknas i repo
Säkra API-nycklarSe installationsinstruktioner
Stöd för sampling (mindre viktigt vid bedömning)Ej specificerat

Med närvaron av en licens, tydlig installation och bryggfunktionen, men avsaknad av prompts/resurser/verktyg i dokumentationen, är denna MCP måttligt användbar men inte fullt utrustad för omedelbar plug-and-play. Behöver mer detaljer för bästa användning. Betyg: 5/10

MCP-poäng

Har en LICENS
Har minst ett verktyg
Antal förgreningar10
Antal stjärnor38

Vanliga frågor

Vad är A2A MCP-servern?

A2A MCP-servern fungerar som en brygga mellan Model Context Protocol (MCP) och Agent-to-Agent (A2A)-protokollet, vilket gör det möjligt för MCP-kompatibla AI-assistenter att interagera med A2A-agenter för utökad automation och interoperabilitet.

Vilka är de främsta användningsområdena?

Servern möjliggör bryggning av agent-till-agent-protokoll, stödjer orkestrering med flera agenter, automatiserar arbetsflöden genom att delegera uppgifter till A2A-agenter och förbättrar LLM-verktyg genom att ge tillgång till agentåtgärder och data utöver enbart MCP.

Hur konfigurerar jag A2A MCP-servern i FlowHunt?

Lägg till MCP-komponenten i ditt flöde, öppna dess konfiguration och infoga MCP-serverns uppgifter i JSON-format (t.ex. med 'a2a-mcp' som transport och din server-URL). Detta gör att din AI-agent får tillgång till alla funktioner i A2A MCP-servern.

Hur skyddas API-nycklar?

Använd miljövariabler i dina konfigurationsfiler för att lagra och komma åt API-nycklar på ett säkert sätt så att känsliga uppgifter inte exponeras i klartext.

Vad händer om jag når begränsningar eller behöver fler verktyg?

Den nuvarande dokumentationen saknar inbyggda prompts, resurser eller verktyg. För avancerade scenarier, överväg att utöka servern eller integrera ytterligare agenter vid behov för ditt arbetsflöde.

Integrera A2A MCP-servern idag

Förbättra dina AI-arbetsflöden med A2A MCP-servern. Brygg MCP- och A2A-agenter för kraftfulla, automatiserade och interoperabla lösningar.

Lär dig mer

LiveAgent MCP Server-integration
LiveAgent MCP Server-integration

LiveAgent MCP Server-integration

Integrera FlowHunt med LiveAgent MCP Server för att möjliggöra AI-driven automatisering av helpdesk-flöden, inklusive hantering av ärenden, agenter, kontakter o...

3 min läsning
AI Helpdesk +5
Agentset MCP Server
Agentset MCP Server

Agentset MCP Server

Agentset MCP Server är en öppen plattform som möjliggör Retrieval-Augmented Generation (RAG) med agentiska funktioner, vilket låter AI-assistenter ansluta till ...

4 min läsning
AI Open Source +5
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration

ModelContextProtocol (MCP) Server-integration

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...

3 min läsning
AI Integration +4