MCP와 A2A 이해: 두 프로토콜이 지능형 에이전트의 흥미로운 시대를 촉진하는 방식
다중 에이전트 시스템은 협업, 조정 및 커뮤니케이션 기능을 갖춘 전문적인 AI 모델을 활용하여 복잡한 작업을 해결하는 데 큰 잠재력을 보여주었습니다. 그러나 표준화된 프로토콜이 역사적으로 부족하여 시스템 상호 운용성이 저해되었고, 지능형 에이전트가 협업하여 실제 문제를 해결하는 데 어려움을 겪었습니다. 최근 두 가지 주요 프로토콜이 등장했습니다. Anthropic의 Model Context Protocol(MCP)과 Google의 Agent-to-Agent Protocol(A2A)입니다. 그들은 서로 다른 각도에서 과제에 접근하지만, 연결성을 향상시켜 지능형 에이전트를 더욱 유용하게 만드는 동일한 비전을 공유합니다.
이 글에서는 MCP와 A2A를 포괄적으로 살펴보고, 그 중요성을 설명하며, 잠재적 영향을 분석합니다. 이러한 프로토콜이 다중 에이전트 상호 운용성, 구조화된 커뮤니케이션, 컨텍스트 교환에 대한 표준을 도입하여 기존 AI 아키텍처의 기능을 확장하는 방식을 보여드리고, 이를 통해 차세대 고급 실제 AI 애플리케이션을 추진하겠습니다.
- AI 에이전트와 다중 에이전트 시스템의 진화
- 최근 몇 년 동안, 대규모 언어 모델(LLM)의 등장으로 인해 인공지능(AI)이 상당한 진전을 이루었습니다. 많은 조직이 이미 에이전트 기반 AI를 실험하고 있습니다. 에이전트 기반 AI는 서로 다른 역량을 갖춘 전문 에이전트가 협업하거나 경쟁하여 문제를 해결하는 시스템입니다. 이러한 업무에는 공급망 예측, 고객 서비스 자동화, 비즈니스 인텔리전스를 위한 타겟 데이터 분석 등 다양한 시나리오가 포함될 수 있습니다.
이전에는 멀티 에이전트 솔루션을 구축하려면 일반적으로 AI 구성 요소, 데이터 소스 및 외부 도구 간의 맞춤형 임시 통합이 필요했습니다. 이러한 접근 방식은 상당한 개발 장벽을 야기합니다.
복잡한 커뮤니케이션: 상호 작용하는 AI 하위 시스템의 각 쌍에는 전용 통합 솔루션이 필요합니다.
일관되지 않은 상황적 제공: 에이전트는 종종 신뢰할 수 있고 통합된 상황적 데이터나 결과 공유 메커니즘이 부족합니다.
높은 유지 관리 비용: 단일 하위 시스템을 변경하면 전체 지능형 생태계가 중단될 수 있습니다.
간단히 말해서, 다음과 같은 구성으로 다국적 기업을 운영한다고 가정해 보겠습니다.
• 고객 서비스 로봇
• 가격 엔진
• 물류 데이터 처리를 위한 Python 스크립트
• 지식 기반 검색 도구
공통 표준이 없으면 다음과 같은 문제에 직면하게 됩니다.
N×M 통합 문제 - 새로운 도구(M)마다 모든 에이전트(N)에 대한 직접 작성한 어댑터가 필요합니다.
숨겨진 컨텍스트 - "도구 기능" 또는 "에이전트 지식"의 공유 의미론 부족
보안 위험 - 스크립트는 전체 파일 시스템 액세스 권한을 가지고 있지만 감사 불투명한 로그만 볼 수 있습니다.
느린 반복 - GPT-4를 Claude Sonnet로 교체하면 기본 코드의 절반을 다시 작성해야 합니다.
결과? 엔지니어링 시간의 60~80%는 혁신보다는 기본 도킹에 소모됩니다.
Anthropic의 Model Context Protocol(MCP)과 Google의 Agent-to-Agent Protocol(A2A)이라는 두 가지 새로운 개방형 표준은 공통적인 통신 및 컨텍스트 공유 프로토콜을 정의하여 이러한 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이러한 프로토콜을 통해 AI 에이전트는 다음을 수행할 수 있습니다.
• 서로의 역량과 전문성을 알아보세요
• 작업 분할 및 위임 방법 협상
• 중간 결과, 구조화된 프롬프트 또는 관련 데이터 교환
• 복잡한 다단계 목표를 달성하기 위해 안전하고 효율적으로 협업합니다.
기업의 경우, 이러한 발전은 비용이 많이 드는 중단 없이 다양한 공급업체와 기술의 여러 기능을 통합하는 더욱 강력한 AI 기반 워크플로를 구축할 수 있는 새로운 기회를 열어줍니다.
- 인류 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)
- Anthropic은 대규모 모델을 실제 애플리케이션에 통합할 때 발생하는 단편화 문제를 해결하기 위해 MCP(Model Context Protocol)를 출시했습니다. 전통적으로 AI 시스템을 외부 데이터 소스(예: 데이터베이스, 파일 시스템)나 도구(예: API, 엔터프라이즈 서비스)에 연결하려면 사용자 지정 코드와 독점 로직이 필요했습니다. MCP는 표준화된 대화와 기능 교환을 통해 "N×M 통합" 문제를 해결합니다. (N은 대규모 모델에 기반한 애플리케이션 수를 나타내고 M은 외부 데이터 소스 수를 나타냄)
주요 통찰력: MCP를 사용하면 기업은 각 데이터 소스 또는 도구에 대해 MCP 호환 서버를 한 번씩 구축할 수 있습니다. 원하는 수의 AI 애플리케이션이 서버를 호출할 수 있으므로 반복적인 개발 및 통합 비용이 크게 줄어듭니다.
기본적으로 MCP는 AI 시스템("호스트" 프로세스)이 다양한 MCP 서버와 통신하는 데 사용되는 클라이언트-서버 프로토콜입니다. 각 서버는 대규모 언어 모델에서 호출할 수 있는 "도구" 또는 "리소스" 세트를 캡슐화합니다. 이 프로토콜은 JSON-RPC 또는 유사한 메시지 형식을 사용하여 기능을 요청하고, 콘텐츠를 교환하거나 명령을 실행합니다.
MCP 서버:
• 필요한 외부 도구 또는 데이터 소스(Google Drive, GitHub, Postgres 등)를 감싸는 래퍼 역할을 하며 MCP 인터페이스를 통해 기능을 노출합니다.
• 리소스(읽기 전용 데이터), 도구(실행 가능한 서비스/기능) 및 팁(재사용 가능한 템플릿)을 제공합니다.
• 요청을 수신하고 구조화된 응답을 반환하기 위한 표준 인터페이스를 구현합니다.
MCP 클라이언트:
• 호스트 AI 애플리케이션 또는 환경(예: Anthropic의 Claude Desktop) 내에 내장됨
• 각 MCP 서버 인스턴스와 일대일 연결을 유지합니다.
• 요청, 인증 및 세션 수명 주기 관리
MCP 호스트:
• 사용자가 실행하는 주요 AI 애플리케이션은 일반적으로 채팅 기반 시스템, IDE 어시스턴트 또는 접근성 기능이 있는 코드 편집기와 같은 LLM 애플리케이션입니다.
• MCP 클라이언트 생성 및 관리
• 여러 서버에서 컨텍스트를 집계하고 각 서버에 대한 저수준 호출을 조정합니다.
주요 구성 모듈:
• 리소스: 가져온 데이터(예: 스프레드시트 행 또는 문서)
• 도구: 트리거될 수 있는 작업(이메일 보내기, 쿼리 실행)
• 팁: 일관성을 위해 스크립트 또는 워크플로를 미리 설정하세요.
MCP는 JSON-RPC 2.0 프로토콜을 사용하며 HTTP/SSE 또는 로컬 파이프라인을 통해 실행할 수 있습니다.
AI 실무자에게 의미하는 바:
• 상호 운용성 및 확장성: MCP에 따라 개발자는 각 도구 또는 데이터 소스에 대해 일회성 통합 코드를 작성할 필요가 없습니다.
• 실시간 데이터 가용성: 에이전트는 최신 실시간 컨텍스트를 얻어 더욱 관련성 있는 응답을 생성하고 모델 "환각"을 줄일 수 있습니다.
• 보안 및 거버넌스: MCP 제약 조건을 엔터프라이즈 수준 제어와 통합하여 LLM 세션이 승인된 서버(도구, 데이터)에만 액세스할 수 있도록 할 수 있습니다.
기업에 대한 의미:
• 통합 비용 절감: 단일 표준화된 프로토콜을 통해 AI를 사용하여 데이터 사일로를 연결하는 데 드는 비용이 절감됩니다.
• 전략적 유연성: 엔터프라이즈 서버가 MCP를 따르는 경우 공급업체에 대한 종속을 피하기 위해 AI 모델을 쉽게 교체하거나 업그레이드할 수 있습니다.
• 혁신 가속화: 개발 비용이 감소함에 따라 비기술자도 새로운 사용 사례를 더 빠르게 구상할 수 있습니다.
MCP 적용의 실제 사례:
• GitHub 또는 파일 시스템(Zed, Replit, Codeium)에 연결되는 AI 프로그래밍 어시스턴트
• 채팅 인터페이스에서 Salesforce CRM 봇을 직접 업데이트합니다.
• Zoom 및 Jira와 동시에 작동하는 회의록 생성기
• 자연어로 데이터베이스 쿼리를 허용하는 SQL 챗봇
• 전자 건강 기록(EHR)에 대한 접근 권한이 있는 의료 보조원
• Puppeteer의 자동화된 웹 크롤러를 백그라운드에서 사용하세요.
Python, Java, Rust, Kotlin, C#, Swift에 대한 SDK 지원과 주요 플랫폼에 대한 사전 구축된 서버를 통해 MCP 생태계는 빠르게 성장하고 있습니다.
3. Google 에이전트 간 프로토콜(A2A)
Google은 Anthropic의 MCP와 함께 AI 에이전트 간의 P2P 협업을 용이하게 하기 위해 A2A(Inter-Agent Protocol)를 출시했습니다. MCP는 AI 에이전트를 외부 도구/데이터에 연결하는 데 중점을 두는 반면, A2A는 여러 독립 에이전트가 직접 안전하게 통신하는 시나리오, 즉 분산 AI 시스템의 "네트워크 계층"을 처리합니다.
주요 통찰력: A2A를 사용하면 기업은 여러 개의 전문 AI 에이전트(예: 판매 분석, 리스크 평가, 일정 관리 등을 위한 에이전트)를 배포하고 각 에이전트 쌍에 대한 사용자 정의 파이프라인 논리를 요구하지 않고도 작업을 조정할 수 있습니다.
A2A는 스트리밍을 위해 HTTP, JSON-RPC, SSE(Server Push Events)와 같은 널리 사용되는 표준을 사용합니다. 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다.
1. 지능형 카드
에이전트의 기능과 인증 체계를 공개적으로 선언하는 JSON 파일입니다. 즉, 에이전트의 기술, 엔드포인트 및 기능을 자세히 설명합니다.
모든 클라이언트 에이전트가 다른 에이전트에게 관련 기술이 있는지 확인할 수 있도록 "발견" 메커니즘을 구현합니다.
2. 작업 지향적 메시지
• 핵심 커뮤니케이션은 한 에이전트가 다른 에이전트에게 할당한 "작업"을 중심으로 구성됩니다.
• 각 작업에는 여러 메시지(명확화 요청, 진행 상황 업데이트 등과 같이 에이전트 간에 교환되는 구조화된 페이로드)가 포함될 수 있으며 "성과물"(최종 또는 중간 성과물 - 보고서, 데이터 세트 등)을 생성할 수 있습니다.
3. 협상된 상호작용 모드
• 에이전트는 텍스트나 보다 전문적인 데이터(이미지, 오디오, 양식)를 교환할 수 있습니다.
• 에이전트는 서로의 지원되는 입력 및 출력 형식을 검색할 수 있습니다.
4. 기본 보안 메커니즘
• 관리자는 엔터프라이즈 수준의 에이전트 인증을 시행할 수 있습니다.
• 민감한 데이터나 임무 수행에 중요한 시스템이 외부 AI 서비스에 노출되는 리스크 최소화합니다.
AI 실무자에게 의미하는 바
1. 원활한 다중 에이전트 협업: 개발자는 단일 대규모 시스템을 구축하는 대신 여러 전문 에이전트 서비스를 결합할 수 있습니다.
2. 장기 작업 지원: 지능형 본체는 몇 시간 또는 며칠이 걸리는 작업을 추적하고 진행 상황에 따라 상태 업데이트를 제공할 수 있습니다(예: R&D, 장기 데이터 분석).
3. 복잡성 감소: 범용 "에이전트 핸드셰이크" 메커니즘은 다양한 AI 서비스를 연결할 때 코딩 오버헤드가 줄어든다는 것을 의미합니다.
기업에 미치는 영향
• 생산성 향상: 여러 AI 솔루션이 서로 "대화"하고 부서 간 워크플로를 자동화할 수 있습니다(예: HR 담당자와 급여 담당자가 협업).
• 크로스 플랫폼 생태계: A2A 표준을 채택함으로써 기업은 모든 솔루션이 상호 운용 가능한 상태를 유지하는 동시에 전문 AI 공급업체에 투자할 수 있습니다.
• 미래의 적응성: 새로운 AI 기능이 등장하면 기업은 이를 보다 원활하게 통합하고 기존 에이전트와 "플러그 앤 플레이"할 수 있습니다.
일반적인 응용 프로그램 시나리오
• 복잡한 문제를 찾고 진단 담당자에게 전화를 걸고 자동화된 로봇이 수리를 완료하도록 지원하는 로봇
• 여행 계획 담당자는 백그라운드에서 항공편, 호텔 및 번역 담당자를 조정합니다.
• HR 시나리오: 이력서 검토 → 면접 준비 → 후보자 Q&A 에이전트 체인
• IT 운영: HR, 조달 및 권한 관리 인텔리전스 전반에 걸친 신규 직원 온보딩 프로세스
4. MCP와 A2A 비교
Anthropic의 MCP와 Google의 A2A는 모두 다중 에이전트 또는 다중 서비스 상호 운용성을 장려하지만 AI 기술 스택의 서로 다른 계층을 타겟으로 합니다.
이론상으로는 프로토콜이 독립적으로 작동할 수 있지만 실제로는 종종 보완적으로 사용됩니다. LLM 에이전트는 MCP를 사용하여 새로운 데이터/도구를 통합한 다음 A2A를 통해 데이터 분석, 지식 검색 또는 기업 자원 계획을 전문으로 하는 두 번째 에이전트와 협업할 수 있습니다. 이 두 가지 프로토콜을 혼합하여 사용하면 기업은 최소한의 사용자 정의 연결로 강력한 다층 AI 생태계를 구축할 수 있습니다. 일반적인 조합 시나리오는 다음과 같습니다.
5. 기술적 고려 사항 및 과제
- 프로토콜 오버헤드 및 성능
모든 추상화 계층은 네트워크 대역폭과 데이터 직렬화 오버헤드를 증가시킵니다. MCP와 A2A는 모두 가벼운 JSON 프로토콜을 사용하지만, 지연 시간이 매우 짧아야 하는 조직에서는 대규모 성능 벤치마크를 실시할 때 신중해야 합니다.
- 보안 및 거버넌스
각 프로토콜이 보안 기능을 강조하더라도 "에이전트 간" 또는 "에이전트와 도구 간" 상호 작용의 보안을 보장하려면 여전히 신중하게 배포해야 합니다. 예를 들어, MCP 서버를 통해 LLM에 기밀 데이터를 노출하는 경우 규제 표준 및 회사 정책을 준수하도록 인증, 권한 부여, 로깅 및 감사 메커니즘을 강화해야 합니다.
- 도구 및 데이터 품질
이 프로토콜은 통합의 복잡성을 줄여주지만, 외부 데이터의 정확성을 보장하지는 않습니다. 데이터 신뢰성과 도구의 안정성은 여전히 중요하며, 기업 배포에는 자동화된 검증 단계나 '인간이 참여하는' 프로세스가 필요할 수 있습니다. 블록체인의 기본 검증 가능성이 역할을 할 수 있습니다.
- 개발자 기술 격차
고급 지능형 에이전트 시스템을 구현하거나 사용자 정의하려면 동시성, 네트워킹 및 보안에 능숙한 엔지니어가 필요합니다. 광범위한 채택을 위해서는 잘 훈련된 개발자의 개발이나 복잡성을 캡슐화하는 상용 솔루션에 대한 의존이 필요합니다.
6. 잠재적 산업 영향
사업적 관점에서 볼 때, 이러한 에이전트 프로토콜의 표준화는 상당한 변화를 예고합니다.
1. 멀티벤더 지능형 생태계
• 기업은 다양한 제조업체의 최고의 AI 모듈 보다 자유롭게 결합할 수 있습니다.
• 전문 에이전트를 발견하고 낮은 마찰로 통합할 수 있는 "에이전트 마켓플레이스"가 등장할 것입니다.
2. 수직 산업 솔루션
• A2A/MCP를 준수하는 전문적인 지능형 솔루션이 금융 및 의료와 같은 산업에 등장하여 수직 분야에서 빠른 상호 운용성을 가능하게 합니다.
• 중소기업은 표준화된 프로토콜을 지원하는 즉시 사용 가능한 AI 솔루션을 사용할 수 있습니다.
3. AI 스타트업 열풍
• 새로운 지능형 에이전트 솔루션 구축에 대한 진입 장벽이 낮아져 전문 지능형 에이전트 공급업체 생태계가 형성될 수 있습니다.
• 스타트업은 틈새 작업(예: 전문 데이터 변환)에 초점을 맞춘 마이크로 에이전트 역량을 개발하고 표준화를 활용하여 광범위한 채택을 얻을 수 있습니다.
4. AI 기반 혁신 가속화
• 새로운 AI 기능 도입 시 마찰이 줄어들어 업무 프로세스 자동화를 달성하기가 더 쉬워졌습니다.
• 부서 또는 SME 수준의 롱테일 사용 사례가 더욱 실행 가능해졌습니다.
7. 미래 방향
- 오픈소스 라이브러리가 성숙해지다
MCP 및 A2A 관련 라이브러리는 빠르게 발전하고 있으며, 더욱 강력한 개발자 도구, CLI 유틸리티, 대시보드 및 진단 도구가 등장하여 다중 에이전트 워크플로를 보다 효과적으로 디버깅하고 조정할 수 있을 것으로 예상됩니다.
- 완전 자율 에이전트를 향해
이 프로토콜은 명확하게 정의된 메시지 교환을 보장하지만 오류 수정, 우아한 장애 복구, 에이전트 내성(예: 원격 에이전트가 응답하지 않을 때의 의사 결정 메커니즘)에 대한 추가 연구가 필요합니다. 향후 개선을 통해 진정한 오류 복구형 다중 에이전트 시스템이 구축될 수 있습니다.
- 실시간으로 외부 IoT 스트림과 상호 운용
AI가 IoT와 엣지 컴퓨팅으로 확장됨에 따라 지능형 에이전트는 거의 실시간으로 센서 데이터에 응답해야 합니다. MCP와 A2A는 모두 물리적 장치에서 발생하는 빠른 데이터 흐름을 처리하고 이러한 통찰력을 전문 에이전트에게 분배하기 위한 새로운 전략이 필요합니다.
- 표준화 기구 및 거버넌스
프로토콜 업그레이드를 관리하기 위해 제휴 관계나 업계 위원회가 생길 수도 있습니다. 주류 AI 공급업체, 오픈 소스 유지 관리자, 학계 및 규제 기관 간의 협업을 통해 생태계 분열을 방지할 수 있습니다.
8. 결론
Anthropic의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 Google의 에이전트 간 프로토콜(A2A)은 AI 에이전트가 외부 시스템과 상호 작용하고, 컨텍스트를 공유하고, 복잡한 작업에 협업하는 방식을 표준화하는 데 있어 획기적인 진전을 이루었습니다. 기술적으로 이러한 프로토콜은 구조화되고 안전하며 공급업체에 중립적인 인터페이스를 제공하여 맞춤형 통합에 드는 높은 비용을 제거합니다. MCP와 A2A 간의 시너지 효과는 AI 환경을 재편할 것입니다. 전문화된 자율 에이전트 간의 상황적 연속성과 작업 조정을 가능하게 함으로써 이러한 프로토콜은 고급 엔터프라이즈 자동화, 다중 공급업체 협업 및 AI 기반 변환의 새로운 지평을 열어줄 것입니다.
