MCP, A2A और ACP अक्सर एक ही खाने में डाल दिए जाते हैं, जबकि ये अलग-अलग समस्याएँ हल करते हैं। यह साथ-साथ का विश्लेषण बताता है कि हर प्रोटोकॉल किसने बनाया, वायर पर क्या भेजता है, सुरक्षा में कैसे फ़र्क है, ACP A2A में क्यों मिल गया, और 2026 में किसी नए एजेंट प्रोजेक्ट के लिए कौन-सा चुनें।
AI एजेंट की हर चर्चा में तीन एक्रोनिम बार-बार आते हैं, और कई लोग इन्हें एक-दूसरे की जगह इस्तेमाल कर देते हैं। MCP, A2A और ACP सुनने में प्रतिद्वंद्वी लगते हैं, फिर भी ये स्टैक की अलग-अलग परतों पर अलग-अलग समस्याएँ हल करते हैं। एक एजेंट को टूल से जोड़ता है। एक एजेंटों को एक-दूसरे को काम सौंपने देता है। एक बेहतरीन विचार था, जिसे दूसरे में मिला दिया गया, इससे पहले कि ज़्यादातर टीमें उसकी एक भी लाइन लागू कर पातीं। गलत चुनाव करें तो कुछ महीनों बाद अपनी इंटीग्रेशन लेयर दोबारा लिखनी पड़ती है।
यह विश्लेषण तीनों को साथ रखकर उन तथ्यों के साथ दिखाता है जो अक्टूबर 2026 में मायने रखते हैं: हर प्रोटोकॉल किसने बनाया, वह वायर पर क्या भेजता है, उसे कौन नियंत्रित करता है, और आपके बिल्ड में कौन-सा सही है। कोई हाइप नहीं, बस एक नक्शा।
पूरी कहानी एक ही टेबल में है। बाकी पढ़ते समय इसे खुला रखें।
| प्रोटोकॉल | किसने बनाया | किसे जोड़ता है | शैली | 2026 में स्थिति |
|---|---|---|---|---|
| MCP | Anthropic, नवंबर 2024 | एजेंट को टूल और डेटा से | stdio या HTTP पर JSON-RPC 2.0 | Linux Foundation के Agentic AI Foundation द्वारा संचालित |
| A2A | Google, अप्रैल 2025 | एक एजेंट को दूसरे एजेंट से | स्ट्रीमिंग के साथ HTTP पर JSON-RPC, बाद में और बाइंडिंग जुड़ीं | Linux Foundation द्वारा संचालित, v1.0 जारी |
| ACP | IBM Research और BeeAI, मार्च 2025 | एक एजेंट को दूसरे एजेंट से | सादे HTTP पर REST | अगस्त 2025 में A2A में मिला, स्पेक आर्काइव हुआ |
💡 एक पंक्ति में: MCP वह तरीका है जिससे एजेंट नीचे टूल तक पहुँचता है। A2A वह तरीका है जिससे एजेंट बगल में दूसरे एजेंटों तक पहुँचता है। ACP ने बगल वाला काम करने की कोशिश की, फिर A2A में शामिल हो गया।
अगर आप एक ही बात याद रखें, तो यह कि MCP और A2A पूरक हैं, प्रतिस्पर्धी नहीं। ACP वह है जो अब अपने दम पर खड़ा नहीं है।
Anthropic ने नवंबर 2024 में Model Context Protocol को ओपन-सोर्स किया, ताकि एक नीरस लेकिन महँगी समस्या हल हो सके। हर AI ऐप को उसके छुए हर टूल के लिए अलग ग्लू कोड चाहिए था, इसलिए दस ऐप और बीस टूल का मतलब दो सौ इंटीग्रेशन था। MCP उस ग्रिड की जगह एक मानक प्लग रखता है।
हर कोई सबसे पहले जिस तुलना का सहारा लेता है वह USB-C है, और वह टिकती भी है। टूल बनाने वाला एक MCP सर्वर लिखता है। कोई भी ऐप जो MCP बोलता है उसे इस्तेमाल कर सकता है, चाहे वह कोड एडिटर हो, चैट क्लाइंट हो, या पिछले सप्ताहांत लिखा गया आपका कस्टम एजेंट।
आंकड़े बताते हैं कि यह टूल्स की परत में क्यों जीता। Anthropic, OpenAI, Google DeepMind, Microsoft और AWS सहित हर बड़े AI प्रदाता ने इसे अपनाया। 2026 की शुरुआत तक SDK लगभग 97 मिलियन मासिक डाउनलोड तक पहुँच रहे थे, और 10,000 से ज़्यादा सार्वजनिक सर्वर सक्रिय थे। 9 दिसंबर 2025 को Anthropic ने MCP को Agentic AI Foundation को दान कर दिया, जो Linux Foundation के तहत एक डायरेक्टेड फ़ंड है और जिसे Anthropic, Block और OpenAI ने मिलकर बनाया। अब इस पर किसी एक विक्रेता का स्वामित्व नहीं है।
एक MCP सर्वर तीन तरह की चीज़ें दे सकता है:
होस्ट ऐप (आपका IDE या चैट क्लाइंट) हर सर्वर के लिए एक MCP क्लाइंट चलाता है और मैसेज JSON-RPC 2.0 में आगे-पीछे भेजता है। लोकल सर्वर stdio पर बात करते हैं। रिमोट सर्वर Streamable HTTP इस्तेमाल करते हैं। एक टूल कॉल कुछ ऐसा दिखता है:
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "search_orders",
"arguments": { "customer_id": "C-1042" }
}
}
एक व्यावहारिक पेच है। हर टूल का विवरण ऐसा टेक्स्ट है जिसे मॉडल कार्रवाई से पहले पढ़ता है, इसलिए साठ टूल वाला सर्वर बातचीत शुरू होने से पहले ही कॉन्टेक्स्ट विंडो खा जाता है। जो टीमें MCP अच्छी तरह चलाती हैं, वे सर्वर छोटे रखती हैं, टूल्स के नाम साफ़ रखती हैं, और केवल वही लोड करती हैं जो कार्य को चाहिए।
💡 MCP कहाँ रुकता है: MCP सर्वर निष्क्रिय होता है। बुलाए जाने पर जवाब देता है। वह न योजना बनाता है, न बातचीत करता है, न आपत्ति करता है, न चार घंटे का काम चलाकर खत्म होने पर आपको सूचना देता है। यही खाई ठीक वहाँ है जहाँ से A2A शुरू होता है।
Google ने अप्रैल 2025 में Agent2Agent protocol की घोषणा की, जिसके लॉन्च पार्टनर 50 से ज़्यादा थे, और जून 2025 में इसे Linux Foundation को सौंप दिया। लक्ष्य था कि अलग-अलग विक्रेताओं, अलग-अलग फ़्रेमवर्क पर बने एजेंट अजनबियों की तरह नहीं, बल्कि बराबर के साथियों की तरह मिलकर काम करें।
हर A2A एजेंट एक Agent Card प्रकाशित करता है, जो एक जाना-पहचाना URL पर रखा छोटा JSON दस्तावेज़ है। उसमें एजेंट का नाम, वह क्या कर सकता है, उस तक कैसे पहुँचें, और वह कौन-सा प्रमाणीकरण अपेक्षित करता है, यह लिखा होता है। क्लाइंट एजेंट पहले कार्ड पढ़ता है, फिर तय करता है कि यह रिमोट एजेंट इस काम के लिए सही है या नहीं।
काम एक टास्क के रूप में चलता है। टास्क को एक ID मिलती है और वह स्टेट्स से होकर गुज़रता है: सबमिटेड, वर्किंग, कभी-कभी और इनपुट का इंतज़ार करते हुए रुका हुआ, फिर पूरा, विफल, या रद्द। मैसेज में टेक्स्ट, फ़ाइलें या स्ट्रक्चर्ड डेटा होता है, और अंतिम आउटपुट artifacts के रूप में लौटता है।
यहाँ वह डिज़ाइन-चुनाव है जो सबसे ज़्यादा मायने रखता है। A2A एजेंट अपारदर्शी रहते हैं। वे अपनी मेमोरी, आंतरिक प्रॉम्प्ट या टूल सूचियाँ साझा नहीं करते। कॉलर को केवल Agent Card और नतीजे दिखते हैं, और कुछ नहीं। एक कंपनी का प्योरचेज़ एजेंट किसी दूसरी कंपनी के लॉजिस्टिक्स एजेंट को काम सौंप सकता है, बिना एक भी आंतरिक सिस्टम उजागर किए।
लंबे कामों को भी पूरा समर्थन मिलता है। A2A सर्वर-सेंट इवेंट्स पर स्ट्रीमिंग और उन कामों के लिए पुश नोटिफ़िकेशन सपोर्ट करता है जो मिनटों या घंटों चलते हैं। संस्करण 1.0 2026 में आया, और Technical Steering Committee में Google, Microsoft, AWS, Cisco, Salesforce, ServiceNow और SAP शामिल हैं। यह सूची मायने रखती है, क्योंकि जिस प्रोटोकॉल के पीछे प्रतिस्पर्धी खड़े हों, उस पर दाँव लगाया जा सकता है।
IBM Research और BeeAI टीम ने मार्च 2025 में Agent Communication Protocol पेश किया, जिसका डिज़ाइन जानबूझकर सादा था। यह आम REST एंडपॉइंट पर चलता था। आप cURL या Postman से एजेंट को बुला सकते थे, किसी SDK की ज़रूरत नहीं थी। इसे पहले से असिंक्रोनस बनाया गया था, जो लंबे चलने वाले एजेंट कामों के लिए उपयुक्त था, और यह BeeAI प्लेटफ़ॉर्म में सफ़ाई से फ़िट होता था।
एक ही साइडवेज़ समस्या पर दो प्रोटोकॉल होना एक ज़्यादा था। अगस्त 2025 में IBM Research और Google ने घोषणा की कि ACP Linux Foundation की LF AI & Data छत्रछाया के तहत A2A में शामिल होगा। ACP का नेतृत्व करने वाली Kate Blair IBM Research से A2A Technical Steering Committee में शामिल हुईं। ACP का विकास बंद हो गया, स्पेक आर्काइव कर दिया गया, और BeeAI उपयोगकर्ताओं को A2A के माइग्रेशन रास्ते मिले।
ACP के स्टेटफ़ुल, असिंक्रोनस विचार अब A2A के भीतर रहते हैं। अगर 2026 की कोई विक्रेता स्लाइड ACP को अब भी जीवित तीसरे विकल्प के रूप में दिखाती है, तो स्लाइड की तारीख जाँच लें।
💡 नाम के टकराव पर ध्यान दें। अन्य प्रोजेक्ट भी वही तीन अक्षर इस्तेमाल करते हैं। Zed का Agent Client Protocol कोड एडिटर को कोडिंग एजेंट से जोड़ता है। OpenAI और Stripe का Agentic Commerce Protocol AI चैट के भीतर चेकआउट संभालता है। इनमें से कोई IBM का ACP नहीं है, और न ही कोई MCP या A2A से प्रतिस्पर्धा करता है।
| सवाल | MCP | A2A | ACP |
|---|---|---|---|
| यह किसे जोड़ता है? | एजेंट और टूल | एजेंट और एजेंट | एजेंट और एजेंट |
| नियंत्रण किसके पास है? | क्लाइंट मॉडल सर्वर को कॉल करता है | बराबर के साथी, कोई भी पक्ष शुरू कर सकता है | क्लाइंट REST एंडपॉइंट को कॉल करता है |
| मैसेज फ़ॉर्मेट | JSON-RPC 2.0 | HTTP पर JSON-RPC, बाद में और बाइंडिंग | JSON और multipart के साथ REST |
| लंबे चलने वाले काम | सीमित | टास्क, स्ट्रीमिंग, पुश नोटिफ़िकेशन | पहले से असिंक्रोनस |
| आंतरिक बातें उजागर? | टूल और स्कीमा सार्वजनिक हैं | अपारदर्शी, केवल कार्ड और नतीजे | एजेंट मैनिफ़ेस्ट |
| शासन | Agentic AI Foundation | Linux Foundation | A2A में विलीन |
| 2026 में नया प्रोजेक्ट? | हाँ | हाँ | नहीं, A2A इस्तेमाल करें |
पहली पंक्ति दो बार पढ़ें। टूल एक्सेस और एजेंट सहयोग अलग-अलग काम हैं, और हर प्रोटोकॉल इनमें से एक का मालिक है।
हर परत पर सुरक्षा अलग दिखती है।
MCP के लिए जोखिम इस बात में है कि टूल क्या छू सकता है। रिमोट सर्वर OAuth-आधारित अधिकरण इस्तेमाल करते हैं, लेकिन असली खतरा वे अनुमतियाँ हैं जो बहुत चौड़ी हैं, और वह टूल आउटपुट जिसमें छिपे निर्देश हों, जिन्हें प्रॉम्प्ट इंजेक्शन कहा जाता है। जो सर्वर फ़ाइलें पढ़ सकता है और ईमेल भेज सकता है, वह हेरफेर किए गए मॉडल को लीक तक का छोटा रास्ता दे देता है।
A2A के लिए जोखिम भरोसे का है। Agent Card बताता है कि वह कौन-सी प्रमाणीकरण योजनाएँ स्वीकारता है, और कॉल मानक HTTP सुरक्षा पर चलती हैं। खुला सवाल यह है कि इंटरनेट पर मिले किसी कार्ड पर भरोसा करना चाहिए या नहीं। हर रिमोट कार्ड को असत्यापित इनपुट मानें।
दोनों के लिए एक छोटी चेकलिस्ट काम करती है:
तीनों HTTP और JSON के किसी न किसी रूप में बात करते हैं, इसलिए डीबगिंग एक्रोनिम के सुझाव से कहीं कम विदेशी है। stdio पर MCP आज़माना सबसे आसान है: एक लोकल सर्वर चलाइए, JSON भीतर डालिए, JSON बाहर पढ़िए। MCP Inspector उसी ट्रैफ़िक का विज़ुअल दृश्य देता है। A2A को थोड़ा और तामझाम चाहिए, क्योंकि क्लाइंट को टास्क भेजने से पहले कार्ड लाना पड़ता है। IBM का ACP तीनों में सबसे सरल था जिसे बेयर cURL कमांड से छेड़ा जा सकता था, और यही एक वजह थी कि डेवलपर्स को यह पसंद आया।
एक ट्रैवल-प्लानिंग असिस्टेंट की कल्पना करें। एक उपयोगकर्ता उससे लिस्बन में एक वीकेंड बुक करने को कहता है। प्रवाह कुछ ऐसा चलता है:
MCP हर एजेंट के भीतर चलता है। A2A एजेंटों के बीच चलता है। यही परतबंदी है जिसकी वजह से इन दोनों को लड़ाई नहीं, बल्कि एक स्टैक के रूप में वर्णित किया जाता है।
ऐसे मानक उसी कारण जीतते हैं जिस कारण शिपिंग कंटेनर जीते। जब हर बंदरगाह, ट्रक और क्रेन एक ही डिब्बे पर सहमत हो जाएँ, तो किसी को परवाह नहीं रहती कि डिब्बा किसने बनाया। मूल्य उन सब चीज़ों की ओर चला जाता है जो उसके भीतर फ़िट होती हैं। MCP ने टूल्स के लिए यही किया। A2A एजेंट सहयोग के लिए वही चाल चलने की कोशिश कर रहा है, और ACP के साथ विलय ने इंतज़ार का सबसे बड़ा कारण हटा दिया।
तटस्थ शासन भी मदद करता है। MCP Agentic AI Foundation के तहत है और A2A Linux Foundation के तहत, इसलिए दोनों किसी एक कंपनी के रोडमैप पर निर्भर नहीं हैं। किसी बहु-वर्षीय बिल्ड पर हस्ताक्षर करने वाली टीम के लिए यह स्पेक शीट की किसी भी सुविधा से ज़्यादा कीमती है।
शुरुआत एक्रोनिम से नहीं, काम से करें।
ACP के बारे में क्या? किसी नए बिल्ड के लिए इसे छोड़ दें। अगर आप BeeAI प्रोजेक्ट में IBM का ACP पहले से चला रहे हैं, तो A2A पर माइग्रेशन की योजना बनाएँ और पुराने एंडपॉइंट को गंतव्य नहीं, बल्कि पुल मानें।
ज़्यादातर असली सिस्टम को दोनों प्रोटोकॉल चाहिए। टूल्स के लिए MCP से शुरू करें, क्योंकि यह ज़रूरत पहले ही दिन सामने आती है। जब दूसरा एजेंट आए, तब A2A जोड़ें।
प्रोटोकॉल का काम ज़्यादातर लिखने का होता है: Agent Cards, टूल स्कीमा, स्पेक और डायग्राम। एक मज़बूत लैंग्वेज मॉडल इनमें से हर एक को तेज़ करता है।
Claude Sonnet 5 मल्टी-स्टेप कोडिंग और टूल-उपयोग के कामों को संभालता है, जिससे यह प्रोटोकॉल के काम में ड्राफ़्टिंग के लिए एक उपयोगी साथी बनता है। इसे इस्तेमाल करने का एक तेज़ तरीका यह है:
low है, जो सबसे तेज़ और सस्ते जवाबों के लिए थिंकिंग बंद रखता है। स्कीमा समीक्षा के लिए medium या high इस्तेमाल करें, और जब कोई बग कई फ़ाइलों में फैला हो तो xhigh या max इस्तेमाल करें।कोई और मॉडल पसंद है? Kimi K2.6 AI एजेंट बनाने और कोड लिखने के लिए ट्यून किया गया है, और GPT 5.6 Sol कठिन कोडिंग कार्यों के लिए बना है।
इस लेख की हर फ़ोटो एक टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से बनी। वर्कफ़्लो सीधा था: सब्जेक्ट, रोशनी, लेंस और टेक्सचर का वर्णन करें, फिर मॉडल को उसे रेंडर करने दें। आप यही ब्लॉग हेडर, प्रोडक्ट शॉट, या अगले लॉन्च के मूड बोर्ड के लिए कर सकते हैं।
Picasso IA पर इनमें से कोई एक आज़माएँ:
Picasso IA खोलें, एक मॉडल चुनें, और इन फ़ोटो के पीछे के प्रॉम्प्ट जैसा प्रॉम्प्ट चिपकाएँ: विषय, सेटिंग, रोशनी, लेंस, टेक्सचर। तीन वेरिएशन चलाएँ, सबसे अच्छा रखें, और उसे अगले डॉक या डेक में डालें। आपकी पहली इमेज बस एक प्रॉम्प्ट दूर है।
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