인공지능(AI) 에이전트 세계에서 핫한 두 기술, MCP와 A2A 에 대해 알아볼게!
MCP (Model Context Protocol) 란
MCP는 앤트로픽(Anthropic)에서 개발한 오픈 프로토콜이야. 쉽게 말해서 AI 모델, 특히 LLM(Large Language Model)이 외부 데이터나 도구에 접근하기 위한 표준 인터페이스지. 마치 USB-C 포트처럼, 다양한 기기를 연결해 주는 역할을 한다고 생각하면 돼.
■ MCP가 필요한 이유
지금까지는 AI 모델이 외부 데이터나 도구를 사용하려면, 각각 다른 플러그인이나 API를 사용해야 했어. 하지만 MCP를 사용하면 하나의 통일된 방식으로 다양한 시스템을 연결할 수 있지. 효율성이 엄청나게 높아지는 거지!
■ MCP 작동 방식
MCP는 클라이언트-서버 구조로 되어 있어.
MCP 서버는 특정 기능이나 데이터를 제공하는 모듈이고, MCP 클라이언트는 AI 모델과 서버 사이를 연결하는 역할을 해.
예를 들어, AI 비서가 파일 시스템과 이메일 기능에 접근해야 한다면, 각각을 담당하는 MCP 서버에 연결해서 기능을 활용하는 거지. 통신은 JSON-RPC 2.0 형식으로 이루어져.
■ MCP 장점
- 표준화된 인터페이스: 다양한 도구와 데이터 소스를 단일 프로토콜로 연결.
- 양방향 통신: 실시간 상호작용 지원.
- 확장성: 새로운 도구를 쉽게 추가할 수 있는 모듈형 구조.
- 보안성: 데이터 암호화와 접근 제어를 통해 안전한 통신 보장.
■ MCP 활용 사례
- 코딩 도우미: Replit, Sourcegraph 같은 개발 툴에서 MCP를 통해 AI가 코드 생성 및 통합 개발 환경 지원.
- 기업 데이터 분석: Block(전 Square)은 MCP를 활용해 내부 데이터베이스와 AI를 연결해서 분석 업무용으로 활용.
- 스마트 홈 제어: 모 해커톤에서는 MCP를 통해 AI 모델이 애플 HomeKit과 연결, 음성 명령으로 스마트홈 컨트롤 시연.
A2A (Agent2Agent Protocol) 란
A2A는 구글에서 개발한 오픈 프로토콜로, 서로 다른 AI 에이전트들이 공통 언어로 대화하고 협업할 수 있게 해주는 기술.
마치 AI 에이전트들이 팀을 이루어 일하는 것처럼 만들어주는 프로토콜. Atlassian, Salesforce 등 50여 개 파트너사가 함께하고 있다고 하는데, 앞으로 파트너들이 점점 더 많아 질거 같아.
AI 기술이 발전하면서 수많은 에이전트들이 등장했지만, 이들이 서로 소통하지 못하고 개별 작업만 하는 경우가 많았어. A2A는 이러한 문제를 해결하고, 에이전트들이 함께 복잡한 업무를 처리하도록 돕기 위해 개발된 것으로 이해하면 될 거 같아.
■ A2A 작동 방식
A2A 프로토콜은 5가지 설계 원칙을 따르고 있어:
- 에이전트 고유의 능력을 최대한 활용하는 자연스러운 협업 지원.
- HTTP, SSE, JSON-RPC 등 기존 표준 웹 기술을 기반으로 구축.
- 기업용 강력한 인증/권한 관리 기본 지원.
- 장기 실행되는 작업 지원.
- 텍스트 뿐 아니라 음성, 영상 등 다양한 형태의 데이터 교환 지원.
A2A의 가장 큰 특징은 각 에이전트가 자신의 능력 목록을 JSON 형태의 "에이전트 카드"로 공개한다는 점이야. 덕분에 어떤 작업을 어떤 에이전트에게 맡길지 자동으로 찾고 연결할 수 있지. 또한 Task 객체로 업무를 정의하고 상태를 추적하며, 에이전트 간에 메시지와 파일을 주고받아 맥락을 공유하고 협력할 수 있어.
■ A2A 장점
- 에이전트 간 협업: 독립적인 에이전트들이 표준화된 방식으로 통신.
- 유연한 구조: 클라이언트-서버 모델로 다양한 에이전트 호출 및 조합 가능.
- 오픈소스 접근성: 누구나 코드 샘플 활용 가능한, 쉬운(바이브) 코딩 환경 지원.
- 상호운용성: 서로 다른 플랫폼 에이전트의 통합 지원.
■ A2A 활용 사례
A2A는 특히 기업 환경에서 여러 AI 도구들을 연결한 엔드투엔드 업무 자동화에 적합해.
예를 들어:
- 전자상거래: 재고 관리, 고객 문의 응대, 개인화 마케팅 에이전트 등이 A2A로 묶여 서로 맥락을 주고받으며 협업함으로써 일관된 플로우로 업무 처리.
- 문서 처리: OCR 전문 에이전트가 문서를 텍스트로 변환하면, NLP 에이전트가 핵심 정보를 추출하고, 마지막으로 요약 에이전트가 리포트를 작성하는 식으로 여러 AI가 단계별로 협력 가능.
실제 기업 도입 사례에서는 고객 지원 업무 처리 시간이 40% 단축되고 고객 만족도가 향상되는 효과가 보고되기도 했다고 함. ^^
MCP vs A2A | 차이점
자, 이제 핵심 질문! MCP와 A2A는 뭐가 다를까?
■ 차이점
| 구분 | MCP | A2A |
| 주요 목적 | AI 에이전트와 외부 도구/데이터 소스 간 연결 | AI 에이전트 간 직접 통신 및 협업 |
| 구조 | 클라이언트-서버 아키텍처, LLM 중심 | 클라이언트-서버 모델, 독립 에이전트 중심 |
| 초점 | LLM의 컨텍스트 관리 및 외부 도구 연동 | 에이전트 간 작업 분담 및 상호운용성 |
| 기술 기반 | Stdio, SSE 등 다양한 전송 방식 | HTTP, JSON 기반 |
| 활용 사례 | 실시간 날씨 조회, 캘린더 관리, 데이터베이스 쿼리 | 채용 프로세스 자동화, 멀티 에이전트 워크플로우 |
| 생태계 | Anthropic 주도, OpenAI 및 MS 등 채택 | Google 주도, Salesforce, SAP 등 50여 개 파트너와 협력 |
■ 차이점을 한마디로 정리하면!
- MCP: AI에게 도구 상자 제공! (AI 에이전트 ↔ 외부 도구/데이터소스 연결)
- A2A: AI들이 팀으로 일할 수 있게 해주는 소통 체계! (AI 에이전트 ↔ AI 에이전트 간의 직접 통신 및 협업)
구글도 "A2A는 MCP를 보완하는 프로토콜"이라고 언급한 것처럼, 서로 경쟁하기보다는 각각 에이전트 대 에이전트와 에이전트 대도구의 표준 역할을 담당하여 함께 쓰일 수 있다는 거로 이해하면 될듯!!
미래 전망
MCP와 A2A의 등장은 AI가 고립된 개체에서 벗어나 서로 연결되고 협력하는 생태계로 발전하고 있음을 보여줘.
앞으로 우리는 여러 AI가 자연스럽게 협력하여 복잡한 작업을 수행하거나, AI가 우리 주변의 모든 디지털 시스템과 쉽게 연결되어 작업하는 모습을 더 자주 보게 될 거라 (개인적으로) 확신해.
■ A2A와 MCP, 뭘 선택해야 할까?
개발자나 기업 입장에서 어떤 프로토콜을 선택해야 할지 고민될 수 있어. 현재로서는 두 프로토콜이 상호보완적인 관계이므로, 활용 목적에 따라 선택하거나 병행하는 것이 좋을거 같아.
- 개별 AI 서비스에 외부 기능을 빠르게 추가하려면: MCP
- 여러 AI 시스템이 협업하는 복잡한 워크플로우를 구현하려면: A2A
물론 미래에는 두 프로토콜이 통합되거나, 한쪽이 더 우세한 표준으로 자리 잡을 가능성도 있다는 점도 유의하고, 두 프로토콜(혹은 더 신박하신 기술이 또 나올지도 모르지만..;;)의 발전 방향도 쭉 같이 모니터링 해보면 좋을거 같음!!!
■ 마치며: AI 협업의 미래 🔮
MCP와 A2A는 AI 에이전트 시대의 핵심 기술이야.
이 두 프로토콜이 통합된 미래는 AI 애플리케이션의 가능성을 무한히 확장하며, 개발자와 사용자 모두 체감할 수 있는 변화를 가져올 거라고 확신해!
JSON 기반 Agent Card와 같은 혁신은 이러한 변화를 가속화하며, 진정한 Agent AI 시대를 열고 있다는 사실!
그런데,.... 너무 역시 빨라 x 100
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