A2A vs MCP: ¿Herramientas o Agentes? La diferencia que cambiará cómo construimos sistemas de IA : AntonioCortes.com

Dos protocolos, dos filosofías

En los últimos meses han aparecido dos protocolos que van a cambiar cómo construimos sistemas de IA: Agent2Agent Protocol (A2A) de Google y Model Context Protocol (MCP) de Anthropic. Pero aquí está el tema: no compiten entre sí.

Es más, tras analizar ambos durante semanas, me he dado cuenta de que entender la diferencia entre A2A y MCP es crucial para cualquiera que esté construyendo sistemas de IA más allá de simples chatbots.

La clave está en una pregunta: ¿Estás conectando una IA con herramientas, o estás coordinando múltiples inteligencias?

La diferencia fundamental: Herramientas vs Agentes

MCP: “Préstame tu martillo”

Model Context Protocol es fundamentalmente sobre acceso a herramientas. Permite que un modelo de IA use recursos externos de manera estandarizada: APIs, bases de datos, sistemas de archivos, servicios web.

// MCP en acción
const mcpClient = new MCPClient();
await mcpClient.callTool('database', 'query', {
  sql: 'SELECT * FROM users WHERE active = true',
  timeout: 5000
});

📚 Especificación completa de MCP

A2A: “Trabajemos juntos”

Agent2Agent Protocol va de colaboración entre agentes. Define cómo múltiples sistemas de IA pueden descubrirse, comunicarse y coordinar trabajo conjunto para resolver tareas complejas.

// A2A en acción  
const agent = new A2AAgent('data-analyst');
const response = await agent.collaborate({
  task: "analizar patrones de ventas Q2",
  with: ["market-research-agent", "forecast-agent"],
  mode: "conversational"
});

📚 Documentación de A2A Protocol

Una metáfora que lo clarifica

Imagínate un taller de reparación de coches autónomo:

MCP es la organización del taller:

“La llave inglesa está en el cajón 3”
“Para levantar el coche, usa el comando lift_car(height: 2m)”
“Los manuales están en el sistema de documentación”

A2A es la comunicación entre mecánicos:

“Hay una fuga de aceite, ¿puedes revisar el motor mientras yo chequeo los frenos?”
“Necesito el historial de este modelo, ¿tienes acceso al agente de base de datos?”
“El cliente pregunta por tiempo de reparación, ¿cuánto te queda en tu parte?”

Comparación técnica que importa

Aspecto	MCP	A2A
Propósito	Modelo → Herramienta	Agente ↔ Agente
Comunicación	Llamadas estructuradas	Conversacional
Duración	Request/Response	Sesiones largas
Complejidad	Baja (APIs conocidas)	Alta (coordinación dinámica)
Estado	Sin estado	Con estado
Casos de uso	Acceso a datos, automatización	Colaboración compleja, resolución multi-paso

Dónde usar cada uno (casos reales)

MCP brillante para:

1. Integrar IA con sistemas existentes

# Servidor MCP para tu CRM
npx @company/mcp-crm-server --config production

Claude Desktop ahora puede acceder a datos de clientes, crear tickets, actualizar registros.

🔧 Servidores MCP oficiales | MCP para GitHub

2. Automatización de tareas definidas

Procesar facturas → extraer datos → actualizar contabilidad
Analizar logs → detectar errores → crear tickets de soporte
Revisar código → ejecutar tests → generar reportes

3. Acceso controlado a recursos

# Configuración MCP para equipo de desarrollo
mcp_servers:
  - name: github
    permissions: [read_repos, create_issues]
  - name: database  
    permissions: [read_only]
  - name: monitoring
    permissions: [read_metrics]

A2A ideal para:

1. Tareas que requieren múltiples especialidades

// Análisis de mercado complejo
const marketAnalysis = await coordinator.orchestrate({
  agents: [
    'financial-analyst',    // Números y tendencias
    'social-sentiment',     // Análisis de redes sociales  
    'competitive-intel',    // Análisis de competencia
    'economic-forecaster'   // Predicciones macroeconómicas
  ],
  task: "evaluar viabilidad de expansión a mercado asiático"
});

🔧 Implementación Python de A2A | Ejemplos de A2A

2. Resolución de problemas complejos

Debugging distribuido donde cada agente analiza un componente
Investigación científica con especialistas en diferentes áreas
Planificación estratégica empresarial

3. Sistemas adaptativos Agentes que pueden descubrir nuevos servicios, adaptarse a cambios en el entorno, formar equipos dinámicos según las necesidades.

¿Por qué no compiten? Se complementan

En sistemas reales, necesitas ambos:

// Un agente A2A que usa herramientas MCP
class DataAnalysisAgent extends A2AAgent {
  
  async analyzeUserBehavior(request) {
    // Usa MCP para acceder a datos
    const userData = await this.mcpClient.callTool('analytics-db', 'query', {
      timeframe: request.period,
      metrics: ['sessions', 'conversion', 'retention']
    });
    
    // Usa A2A para colaborar con otros agentes
    const insights = await this.collaborate({
      with: ['ml-insights-agent', 'business-context-agent'],
      data: userData,
      task: 'generate_actionable_insights'
    });
    
    return insights;
  }
}

Los retos que vienen

MCP: Madurez operacional

Gestión de permisos a escala empresarial
Monitoring y debugging de integraciones complejas
Versionado y backwards compatibility

A2A: Coordinación distribuida

Consistencia de estado entre agentes
Manejo de fallos parciales en colaboraciones
Seguridad en comunicaciones entre agentes no confiables

Mi experiencia implementando ambos

He estado experimentando con ambos protocolos en proyectos reales. Lo que he aprendido:

MCP es production-ready hoy

La integración con sistemas existentes es directa. En una semana tuvimos Claude Desktop accediendo a nuestro GitLab, base de datos de métricas y sistema de documentación.

# Setup que funcionó desde el primer día
docker-compose up mcp-gitlab mcp-postgres mcp-docs

🚀 Quickstart de MCP | MCP Inspector para debugging

A2A necesita más madurez

Los conceptos son sólidos, pero la implementación actual requiere mucho código boilerplate. La coordinación entre agentes es compleja de debuggear.

Pero el potencial es enorme. Veo equipos usando A2A para casos que antes requerían semanas de coordinación manual.

📖 Guía completa de A2A

Recomendaciones prácticas

Empieza con MCP si…

Tienes sistemas existentes que necesitan integración con IA
Quieres automatizar tareas bien definidas
Necesitas resultados rápidos con inversión mínima

Experimenta con A2A si…

Trabajas en problemas complejos que requieren múltiples especialidades
Tienes tiempo para experimentar con tecnología emergente
Tu caso de uso no se resuelve con simple acceso a herramientas

Combina ambos cuando…

Construyes sistemas de IA avanzados para producción
Cada agente necesita acceso a recursos específicos (MCP) pero también colaboración (A2A)
Quieres la flexibilidad máxima

El futuro: IA distribuida

Estos protocolos señalan hacia donde vamos: sistemas de IA distribuidos donde múltiples agentes especializados colaboran, cada uno con acceso a las herramientas que necesita.

No es ciencia ficción. Ya está pasando:

Walmart está experimentando con agentes colaborativos para logística
Google usa A2A internamente para research assistants
Anthropic usa MCP para conectar Claude con infraestructura interna

Conclusión: La pregunta correcta

La pregunta no es “¿A2A vs MCP?” sino “¿Qué tipo de inteligencia estoy construyendo?”

¿Una IA que necesita acceso a herramientas? → MCP
¿Múltiples IAs que necesitan colaborar? → A2A
¿Un sistema inteligente completo? → Ambos

Estamos en un momento único donde podemos elegir cómo estructurar los sistemas de IA del futuro. La decisión correcta hoy determinará qué tan flexibles y potentes serán nuestros sistemas mañana.

Recursos para empezar

Model Context Protocol (MCP)

Agent2Agent Protocol (A2A)

Herramientas y comunidad

🔍 MCP Inspector - Debugging de conexiones MCP
💬 Discord de MCP
🐙 Awesome MCP - Lista curada de recursos
📹 Videos tutoriales

¿Qué opináis? ¿Habéis experimentado con alguno de estos protocolos? ¿Veis casos de uso donde ambos sean necesarios?

Mi siguiente experimento: Un sistema de análisis de código donde agentes especializados (security, performance, architecture) colaboran vía A2A, pero cada uno accede a herramientas específicas (Git, IDEs, bases de conocimiento) vía MCP.

Si estáis experimentando con esto, me encantaría conocer vuestros casos de uso y lecciones aprendidas.