A2A MCP Server

“A2A” MCP Server làm gì?

A2A MCP Server đóng vai trò là cầu nối giữa Model Context Protocol (MCP) và giao thức Agent-to-Agent (A2A). Sự tích hợp này cho phép các trợ lý AI tương thích MCP, như Claude, có thể tương tác mượt mà với các agent A2A. Là chất keo nối hai giao thức này, A2A MCP Server giúp các ứng dụng AI truy cập vào nhiều khả năng dựa trên agent hơn. Server chuẩn hóa giao tiếp giữa các trợ lý sử dụng LLM và hệ thống agent bên ngoài, từ đó nâng cao quy trình phát triển. Lập trình viên có thể tận dụng server để tự động hóa tác vụ, phân công hành động cho agent, và mở rộng phạm vi hoạt động của AI vào các môi trường do A2A quản lý.

Các trường hợp sử dụng MCP Server này

• Kết nối giao thức Agent-to-Agent: Cho phép nhà phát triển liên kết trợ lý AI tương thích MCP với mạng lưới agent A2A, mở rộng khả năng điều phối đa agent cho trợ lý.
• Quy trình tự động hóa AI: Dễ dàng tự động hóa bằng cách cho phép trợ lý AI phân công công việc cho nhiều agent A2A khác nhau, tối ưu hóa quy trình kinh doanh hoặc nghiên cứu.
• Hệ sinh thái agent tương tác: Hỗ trợ xây dựng hệ thống nơi nhiều agent AI, công cụ và dịch vụ làm việc cùng nhau dưới một giao thức chung.
• Tăng cường công cụ cho LLM: Bổ sung bộ công cụ cho các mô hình ngôn ngữ lớn bằng cách cấp quyền truy cập vào hành động và dữ liệu agent mà MCP không tự cung cấp.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo bạn đã cài đặt Node.js.
2. Mở file cấu hình Windsurf của bạn.
3. Thêm A2A MCP Server vào phần mcpServers như bên dưới.
4. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
5. Xác minh rằng server đã được đăng ký và sẵn sàng.

{
  "mcpServers": {
    "a2a-mcp": {
      "command": "a2a_mcp_server",
      "args": []
    }
  }
}

Lưu ý: Để bảo mật API key, hãy dùng biến môi trường:

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

Claude

1. Đảm bảo các điều kiện tiên quyết như Node.js đã được cài đặt.
2. Tìm và mở file cấu hình của Claude.
3. Thêm A2A MCP Server bằng đoạn JSON sau.
4. Lưu thay đổi và khởi động lại Claude.
5. Xác nhận server đã xuất hiện trong danh sách công cụ.

{
  "mcpServers": {
    "a2a-mcp": {
      "command": "a2a_mcp_server",
      "args": []
    }
  }
}

Lưu ý: Bảo mật thông tin đăng nhập bằng biến môi trường như trên.

Cursor

1. Cài đặt các phụ thuộc (như Node.js).
2. Mở phần cài đặt cấu hình của Cursor.
3. Thêm A2A MCP Server dưới phần mcpServers.
4. Lưu và khởi động lại Cursor.
5. Kiểm tra tích hợp bằng cách chạy lệnh thử.

{
  "mcpServers": {
    "a2a-mcp": {
      "command": "a2a_mcp_server",
      "args": []
    }
  }
}

Lưu ý: Sử dụng biến môi trường để giữ an toàn cho API key.

Cline

1. Cài đặt các phụ thuộc cần thiết (Node.js).
2. Chỉnh sửa file cấu hình Cline.
3. Thêm thông tin A2A MCP Server như bên dưới.
4. Lưu và khởi động lại Cline.
5. Xác minh đăng ký server.

{
  "mcpServers": {
    "a2a-mcp": {
      "command": "a2a_mcp_server",
      "args": []
    }
  }
}

Lưu ý: Bảo vệ thông tin đăng nhập với biến môi trường.

Cách sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp MCP Server vào quy trình FlowHunt, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối với agent AI của bạn:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, nhập thông tin MCP server theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, agent AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng và khả năng. Hãy nhớ thay “a2a-mcp” thành tên MCP server thực tế của bạn và thay URL bằng địa chỉ MCP server của bạn.

Tổng quan

Có license, hướng dẫn cài đặt rõ ràng, chức năng kết nối là điểm mạnh, nhưng thiếu prompt/tài nguyên/công cụ trong tài liệu nên MCP này chỉ ở mức hữu ích trung bình, chưa đầy đủ cho plug-and-play ngay lập tức. Cần nhiều chi tiết hơn để sử dụng hiệu quả. Đánh giá: 5/10

MCP Score