AI-Powered Development의 원활한 멀티 에이지런 협업

A2AMCP는 Google의 Agent-to-Agent (A2A) 통신 개념을 Model Context Protocol (MCP) 생태계에 가져오고 AI 에이전트가 통신, 좌표를 전달하고 병렬 개발 작업을하면서 실시간 협업을 가능하게 합니다.

SplitMind를 위해 원래 생성 된 A2AMCP는 서로의 변화에 대한 인식없이 동일한 코베이스에서 작동하는 고립 된 AI 에이전트의 중요한 문제를 해결합니다.

** ✅ 서버 상태: 작동! 모든 17 도구 구현 및 테스트. 현대 MCP SDK 1.9.3을 사용합니다.**

⭐ 빠른 시작

Docker 사용 (추천)

에이전트 구성

클로드 코드 (CLI)

Claude 데스크탑

구성 파일에 추가 (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json] macOS에서):

문제 A2AMCP 해결?

여러 AI 에이전트가 같은 codebase에서 작동 할 때:

• **A2AMCP **: 에이전트는 충돌 코드, 중복 노력, 합병 충돌 발생
• A2AMCP: 에이전트 좌표, 공유 인터페이스, 충돌 방지, 팀으로 작업

Generic 사용 케이스 Beyond SplitMind

A2AMCP는 다중 시약 시나리오를 조정할 수 있습니다:

A2AMCP - Agent-to-Agent Model Context Protocol

Enabling Seamless Multi-Agent Collaboration for AI-Powered Development

A2AMCP brings Google’s Agent-to-Agent (A2A) communication concepts to the Model Context Protocol (MCP) ecosystem, enabling AI agents to communicate, coordinate, and collaborate in real-time while working on parallel development tasks.

Originally created for SplitMind, A2AMCP solves the critical problem of isolated AI agents working on the same codebase without awareness of each other’s changes.

✅ Server Status: WORKING! All 17 tools implemented and tested. Uses modern MCP SDK 1.9.3.

🚀 Quick Start

Using Docker (Recommended)

# Clone the repository
git clone https://github.com/webdevtodayjason/A2AMCP
cd A2AMCP

# Start the server
docker-compose up -d

# Verify it's running
docker ps | grep splitmind

# Test the connection
python verify_mcp.py

Configure Your Agents

Claude Code (CLI)

# Add the MCP server using Claude Code CLI
claude mcp add splitmind-a2amcp \
  -e REDIS_URL=redis://localhost:6379 \
  -- docker exec -i splitmind-mcp-server python /app/mcp-server-redis.py

Claude Desktop

Add to your configuration file (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json on macOS):

{
  "mcpServers": {
    "splitmind-a2amcp": {
      "command": "docker",
      "args": ["exec", "-i", "splitmind-mcp-server", "python", "/app/mcp-server-redis.py"],
      "env": {
        "REDIS_URL": "redis://redis:6379"
      }
    }
  }
}

🎯 What Problem Does A2AMCP Solve?

When multiple AI agents work on the same codebase:

• Without A2AMCP: Agents create conflicting code, duplicate efforts, and cause merge conflicts
• With A2AMCP: Agents coordinate, share interfaces, prevent conflicts, and work as a team

Generic Use Cases Beyond SplitMind

A2AMCP can coordinate any multi-agent scenario:

• Microservices: Different agents building separate services
• Full-Stack Apps: Frontend and backend agents collaborating
• Documentation: Multiple agents creating interconnected docs
• Testing: Test writers coordinating with feature developers
• Refactoring: Agents working on different modules simultaneously

🏗️ Architecture

┌─────────────────┐
│   A2AMCP Server │ ← Persistent Redis-backed MCP server
│   (Port 5050)   │   handling all agent communication
└────────┬────────┘
         │ STDIO Protocol (MCP)
    ┌────┴────┬─────────┬─────────┐
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