Zen7支払いエージェントは、最初のDePA分散型支払いエージェントの実践的な実装であり、マルチエージェント協調アーキテクチャを採用し、A2AおよびMCPプロトコルをサポートし、AIエージェントおよびDappアプリケーションにマルチチェーン・マルチ通貨の支払いソリューションを提供し、自動化された暗号支払いとLLM駆動の意図認識を実現します。

A2AMCPはRedisベースのAIエージェント間のリアルタイム協調プロトコルで、複数のAIエージェントが並行して開発する際のコード衝突問題を解決し、ファイルロック、インターフェース共有、タスク調整などの機能を提供します。Dockerによるデプロイと主流のAIフレームワークの統合をサポートしています。

AIエージェントプロジェクトはGoogle ADK開発キットを統合し、A2Aプロトコルをサポートしてエージェント間の通信を実現し、MCPプロトコルを通じて機能を拡張し、Docker化されたデプロイとPhoenix監視を提供します。

A2A MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)とエージェント間プロトコル(A2A)を橋渡しするサービスで、MCP互換のAIアシスタント（Claudeなど）がA2Aエージェントとシームレスにやり取りできるようにします。

ピエールフィットネスAPIは、複数のプロトコルに対応したフィットネスデータAPIで、StravaやFitbitなどのプロバイダーから安全にフィットネスデータを取得し、MCP、A2A、REST APIを通じてAIアプリケーションにインテリジェントな分析を提供します。企業レベルのAPI管理、リアルタイム分析、複数の運動タイプのインテリジェント分析機能を備えています。

MCPプロトコルとKafkaに基づく本番レベルのタスク管理システムで、タスク管理、リアルタイム通知、イベントフロー処理をサポートし、AIエージェントにインタラクションインターフェースを提供します。

Pythonを使用してMCPとA2Aプロトコルを学ぶチュートリアルプロジェクトで、複数のMCPサービスサンプルと開発チュートリアルが含まれています。

このプロジェクトは、手動、MCP、A2Aの3つの方法でNginxをインストールすることをシミュレートすることで、将来のDevOpsエンジニアがMCPとA2Aプロトコルを利用して作業フローを簡素化し、効率を向上させ、複雑なタスクを自動化する方法を示しています。

A2A - MCPの公式ウェブサイトは、マルチエージェント協調プロトコルの技術的ビジョン、核心的な利点、および適用シナリオを展示し、現代的なフロントエンド技術スタックを用いて構築されています。