AI Agent 프로토콜 : MCP와 A2A에 대한 이해

인공지능(AI) 기술이 급속도로 발전하면서 AI 에이전트의 역할은 단순한 정보 처리기를 넘어 더욱 복잡하고 자율적인 존재로 진화하고 있습니다.

이러한 AI 에이전트(Agent)들이 실제 비즈니스 환경에서 효과적으로 작동하고 협업하기 위해서는 표준화된 통신 프로토콜이 필수적입니다.

최근 이러한 흐름 속에서 주목받는 두 가지 프로토콜이 바로 Anthropic의 MCP(Model Context Protocol)과 Google의 A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜입니다.

이 두 프로토콜은 AI 에이전트 생태계의 중요한 구성 요소이지만, 그 목적과 작동 방식에는 명확한 차이가 있습니다.

오늘은 MCP와 A2A가 무엇인지, 각각 어떤 역할을 하는지, 그리고 어떻게 상호 보완적으로 작용하여 AI 에이전트의 미래를 만들어가는지에 대해 자세히 알아보겠습니다.

MCP(Model Context Protocol)

Anthropic이 제시한 MCP는 AI 에이전트, 특히 초거대 언어 모델(LLM)이 외부 도구 및 데이터 소스와 상호작용하는 방식을 표준화하는 데 중점을 둡니다.

MCP의 핵심 아이디어는 AI 에이전트에게 필요한 "도구"와 "맥락"을 제공하여 에이전트가 더 지능적이고 유능하게 작업을 수행할 수 있도록 하는 것입니다.

1. MCP의 주요 특징

* 에이전트-도구 통합: MCP는 AI 에이전트가 외부 애플리케이션, 데이터베이스, API 등 다양한 도구를 호출하고 활용할 수 있도록 합니다. 예를 들어, AI 에이전트가 재고 데이터베이스에 접근하여 특정 상품의 재고를 확인하거나, 고객 관계 관리(CRM) 시스템에 새로운 고객 정보를 추가하는 등의 작업을 MCP를 통해 수행할 수 있습니다.

* 맥락 제공: 단순히 도구만 제공하는 것이 아니라, 에이전트가 작업을 수행하는 데 필요한 관련 맥락(Context)을 전달합니다. 이는 에이전트가 특정 상황에 맞는 적절한 도구를 선택하고, 해당 도구를 효과적으로 사용하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 고객 문의를 처리하는 AI 에이전트에게 고객의 이전 구매 내역이나 상담 기록을 맥락으로 제공하여 더 개인화된 응대를 가능하게 합니다.

* JSON-RPC 기반: MCP는 JSON-RPC를 통신 메커니즘으로 사용하여, 에이전트와 도구 간의 표준화된 상호작용을 보장합니다. 이는 개발자가 다양한 도구를 MCP에 연결하고, AI 에이전트가 이를 쉽게 활용할 수 있도록 합니다.

* 수직적 통합: MCP는 AI 에이전트의 기능을 ‘수직적으로’ 확장하는 데 초점을 맞춥니다. 즉, 하나의 AI 에이전트가 더 많은 기능과 정보에 접근하여 자체적인 능력을 향상시키도록 돕습니다. 이는 마치 하나의 전문가가 다양한 전문 서적을 읽고 여러 전문 도구를 사용하여 자신의 역량을 심화하는 것과 유사합니다.

2. MCP가 필요한 이유

기존에는 LLM이 외부 도구를 사용하려면 복잡한 프롬프트 엔지니어링이나 별도의 코드 작성이 필요했습니다.

MCP는 이러한 과정을 표준화하고 간소화하여, 개발자가 LLM에 외부 기능을 쉽게 ‘플러그인’ 할 수 있도록 만듭니다.

이는 AI 에이전트가 실제 비즈니스 환경에서 훨씬 더 유용하고 실용적인 존재가 될 수 있도록 하는 중요한 기반을 제공합니다.

예를 들어, 금융 분야의 AI 에이전트가 실시간 주식 데이터를 조회하거나, 법률 분야의 에이전트가 특정 법률 문서 데이터베이스를 검색하는 등의 작업이 MCP를 통해 효율적으로 이루어질 수 있습니다.

A2A (Agent-to-Agent)

Google이 제안한 A2A 프로토콜은 이름에서 알 수 있듯이, 서로 다른 AI 에이전트들이 원활하게 통신하고 협력할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다.

MCP가 에이전트와 외부 자원 간의 연결을 다룬다면, A2A는 에이전트와 에이전트 간의 ‘대화’를 위한 표준을 제시합니다.

1. A2A의 주요 특징

* 에이전트 간 상호 운용성: A2A는 다양한 공급업체, 프레임워크, 또는 심지어 다른 조직에서 개발된 AI 에이전트들이 서로 정보를 교환하고 작업을 위임하며 협력할 수 있도록 합니다. 이는 AI 에이전트 생태계의 파편화를 방지하고, 모듈화되고 유연한 시스템 구축을 가능하게 합니다.

* 수평적 통합: A2A는 AI 에이전트의 기능을 "수평적으로" 확장하는 데 초점을 맞춥니다. 즉, 여러 AI 에이전트가 팀을 이루어 더 복잡한 문제를 해결하고, 각자의 전문성을 바탕으로 시너지를 창출하도록 돕습니다. 이는 마치 다양한 분야의 전문가들이 모여 하나의 프로젝트를 성공적으로 수행하는 것과 유사합니다.

* 작업 위임 및 조율: A2A는 에이전트들이 서로에게 작업을 위임하고, 진행 상황을 공유하며, 필요한 경우 개입하여 작업을 조율할 수 있는 메커니즘을 제공합니다. 이를 통해 복잡한 다단계 워크플로우를 여러 에이전트가 분담하여 처리할 수 있습니다.

* 에이전트 카드: A2A는 각 에이전트가 자신의 기능, 기술, API 엔드포인트 및 인증 요구 사항을 설명하는 "에이전트 카드"라는 JSON 메타데이터 문서를 게시하도록 합니다. 다른 에이전트들은 이 에이전트 카드를 통해 자신에게 필요한 협력 에이전트를 발견하고 선택할 수 있습니다.

2. A2A가 필요한 이유

현실 세계의 복잡한 문제들은 단일 AI 에이전트의 능력만으로는 해결하기 어려운 경우가 많습니다.

예를 들어, 고객 서비스 과정에서 단순 문의는 챗봇 에이전트가 처리하지만, 복잡한 기술 지원이 필요하면 전문 기술 지원 에이전트에게 인계해야 할 수 있습니다.

또한, 공급망 관리에서는 재고 예측 에이전트, 물류 계획 에이전트, 조달 에이전트 등이 서로 협력해야 효율적인 운영이 가능합니다.

A2A는 이러한 다중 에이전트 시스템을 구축하고 관리하는 데 필수적인 통신 표준을 제공합니다.

MCP와 A2A: 경쟁이 아닌 상호 보완 관계

MCP와 A2A는 서로 다른 문제를 해결하지만, 궁극적으로는 AI 에이전트의 역량을 극대화하기 위해 상호 보완적인 관계를 가집니다.

* MCP는 에이전트에게 ‘개별적인 능력’을 부여
MCP는 각 AI 에이전트가 필요한 도구와 데이터를 활용하여 자신의 역할을 수행할 수 있도록 ‘무장’ 시킵니다. 이는 에이전트가 더 똑똑하고 유능하게 단일 작업을 처리할 수 있게 합니다.

* A2A는 에이전트들이 ‘함께 협력’ 할 수 있게 지원
A2A는 개별적으로 능력을 갖춘 에이전트들이 팀을 이루어 더 크고 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 ‘조율’합니다.

MCP와 A2A 관계에 대한 예시

여행 계획 에이전트

* MCP 역할: 여행 계획 에이전트가 항공편 예약 시스템(도구), 호텔 예약 시스템(도구), 날씨 정보 API(데이터), 여행자 후기 데이터베이스(데이터) 등에 접근하여 정보를 얻고 예약하는 기능을 수행합니다. MCP는 이러한 외부 시스템과의 원활한 연동을 담당합니다.

* A2A 역할: 여행 계획 에이전트가 고객의 요구사항(예: "낭만적인 휴가 계획")을 접수했을 때, 자체적으로 모든 정보를 처리하기 어렵다면 "추천 장소 에이전트"에게 최적의 여행지를 추천해달라고 요청하고, "예산 관리 에이전트"에게 예상 경비를 계산해달라고 요청하며, "여행 보험 에이전트"에게 적절한 보험 상품을 찾아달라고 위임할 수 있습니다. 이 과정에서 각 에이전트 간의 통신과 작업 위임이 A2A를 통해 이루어집니다.

즉, MCP는 에이전트가 개별적으로 뛰어난 능력을 가질 수 있도록 돕고, A2A는 이러한 능력 있는 에이전트들이 마치 인간 팀원들처럼 유기적으로 협력하여 더 큰 목표를 달성할 수 있도록 하는 것입니다.

MCP와 A2A는 AI agent 생태계의 두 기둥

MCP와 A2A는 AI agent가 비즈니스 환경에서 더욱 강력하고 유연하며 확장 가능하게 작동할 수 있도록 하는 두 가지 핵심 프로토콜입니다.

이들은 경쟁 관계가 아닌 상호 보완적인 관계로, AI agent 시스템을 구축하는 데 필수적인 "도구 상자"와 "협업 언어"를 제공합니다.

기업과 개발자들은 이 두 프로토콜의 특성을 이해하고, 자신들의 AI 에이전트 전략에 맞춰 적절하게 통합해야 합니다.

MCP를 통해 개별 에이전트의 역량을 강화하고, A2A를 통해 여러 에이전트 간의 시너지를 극대화함으로써, 우리는 더욱 지능적이고 효율적인 AI 기반 솔루션을 구축하고 AI 에이전트의 무한한 잠재력을 현실화할 수 있을 것입니다.


AI agent의 미래는 바로 이러한 프로토콜들이 만들어갈 연결과 협업의 시대에 달려 있습니다.