AI 에이전트 시대의 핵심 프로토콜: MCP vs A2A 완벽 분석
AI 에이전트 시대의 핵심 프로토콜: MCP vs A2A 완벽 분석
최근 IT, 특히 AI 분야에서 'MCP'와 'A2A'라는 용어가 중요하게 다뤄지고 있습니다. 이 글에서는 각각의 개념을 자세히 설명하고, 현재 사용량과 발전 방향을 분석하여 AI 에이전트 시대의 핵심 기술 트렌드를 조망합니다.
1. MCP (Model Context Protocol): AI를 위한 만능 커넥터
MCP는 Anthropic이 개발한 개방형 표준 프로토콜로, AI 모델(특히 대규모 언어 모델, LLM)이 외부 도구, 시스템 및 데이터 소스와 효율적으로 상호작용할 수 있도록 돕는 역할을 합니다. 쉽게 말해, AI 모델이 세상의 다양한 정보와 기능을 활용할 수 있도록 연결해주는 "만능 커넥터"라고 생각할 수 있습니다.
주요 특징 및 역할:
- AI와 외부 도구/데이터 연결 표준화: AI 모델이 회사 내부 데이터베이스, CRM 시스템, 슬랙 워크스페이스, 개발 환경 등 다양한 외부 시스템에 안전하게 연결하고 정보를 주고받을 수 있도록 표준화된 인터페이스를 제공합니다.
- 컨텍스트 관리: LLM이 외부 데이터를 활용할 때 필요한 컨텍스트를 효율적으로 관리하고 제공하여, 모델이 더 정확하고 관련성 높은 추론을 할 수 있도록 돕습니다.
- 양방향 통신: AI 모델이 외부 도구에서 데이터를 가져오는 것뿐만 아니라, 외부 도구에서 특정 작업을 실행(예: 기록 업데이트, 메시지 전송, 배포 시작)할 수 있도록 양방향 통신을 지원합니다.
- 단일 모델의 능력 확장: 주로 단일 AI 모델이 외부 도구 및 데이터를 활용하여 자신의 능력을 확장하고 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 돕는 데 초점을 맞춥니다.
- 개발 용이성: 개발자들이 모델마다 별도의 커넥터를 만들 필요 없이 하나의 프로토콜로 다양한 데이터 소스와 도구를 LLM에 연결할 수 있어 개발 시간을 단축하고 유지보수를 용이하게 합니다.
- 보안: AI와 외부 시스템 간의 안전한 연결을 위해 보안 기능을 고려합니다.
비유: MCP는 마치 AI 비서가 필요한 정보를 얻거나 도구를 사용하는 표준화된 "매뉴얼" 또는 "사용 설명서"와 같다고 볼 수 있습니다.
2. A2A (Agent-to-Agent Protocol): AI 에이전트 간의 협업을 위한 공용어
A2A는 여러 AI 에이전트들 간의 통신 및 협업을 표준화하는 개방형 프로토콜입니다. 이는 Google이 주도하고 있으며, 서로 다른 모델이나 프레임워크로 구축된 AI 에이전트들이 공통된 규칙에 따라 상호작용하고 협력할 수 있도록 만듭니다.
주요 특징 및 역할:
- AI 에이전트 간 협업: 독립적인 AI 에이전트들이 서로 직접 통신하고 작업을 위임하며 결과를 교환할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 복잡한 작업을 여러 에이전트가 분담하여 처리하는 분산형 협업 시스템 구축이 가능합니다.
- 수평적 통합: MCP가 단일 AI 모델과 외부 도구 간의 "수직적" 연결에 중점을 둔다면, A2A는 여러 AI 에이전트 간의 "수평적" 협업에 중점을 둡니다.
- 분산형 구조: 각 AI 에이전트가 독립적으로 존재하며, 필요할 때 A2A 프로토콜을 통해 서로 연결되어 협력합니다.
- 유연한 통신: HTTP, JSON-RPC, SSE 등 웹 표준 기반의 통신 방식을 활용하여 기존 인프라와의 호환성을 높입니다.
- 비동기 처리: 장기 실행 작업 처리에 유용하며, 에이전트 간의 느슨한 결합을 통해 시스템의 견고성을 높입니다.
비유: A2A는 마치 여러 AI 전문가들이 모여 서로 아이디어를 주고받고 역할을 분담하여 프로젝트를 진행하는 "회의 규칙" 또는 "협업 지침"과 같다고 볼 수 있습니다.
MCP와 A2A의 관계: 상호 보완적인 협력
MCP와 A2A는 경쟁 관계라기보다는 상호 보완적인 관계에 있습니다.
- MCP는 단일 AI 에이전트가 외부 세계(도구, 데이터)와 깊이 상호작용하는 방법을 표준화하는 데 초점을 맞춥니다.
- A2A는 여러 AI 에이전트들이 서로 유기적으로 소통하고 협력하는 방법을 표준화하는 데 초점을 맞춥니다.
예를 들어, 특정 작업을 수행하는 AI 에이전트가 내부적으로 MCP를 사용하여 다양한 도구와 데이터 소스를 활용할 수 있습니다. 그리고 이 AI 에이전트가 다른 AI 에이전트와 협력해야 할 때 A2A 프로토콜을 통해 통신할 수 있습니다.
두 프로토콜 모두 AI 시스템의 능력을 향상시키고 복잡한 AI 애플리케이션 개발을 용이하게 하는 데 기여하며, 앞으로 AI 생태계의 중요한 표준으로 발전할 가능성이 높습니다.
현재 사용량 및 채택 동향
두 프로토콜 모두 아직 초기 단계이지만, 각자의 특성에 따라 채택 속도와 양상이 다릅니다.
- MCP (Model Context Protocol): 더 넓은 생태계와 단순한 구현으로 빠르게 채택되고 있습니다. 2025년 초 기준으로 1,000개 이상의 커뮤니티 MCP 서버가 생성되었으며, Block(Square), Replit, Zed, Sourcegraph 등 실제 기업들이 도입 사례를 보여주고 있습니다.
- A2A (Agent-to-Agent Protocol): Google이 주도하고 있으며, 더 풍부한 기능과 기업 환경 지원으로 복잡한 활용 사례에 강점을 보입니다. 아직은 MCP만큼 광범위한 커뮤니티 서버가 보고되지는 않지만, Google의 강력한 백업을 바탕으로 빠르게 성장 중입니다.
발전 방향
MCP와 A2A는 AI 에이전트 시대의 핵심 인프라로 자리 잡기 위해 지속적으로 발전할 것입니다.
- MCP: 표준의 고도화, 다양한 도메인별 서버 확장, 재귀적 속성 및 조합 가능성 확대 등을 통해 AI 시스템의 연결 인프라로서 더욱 중요해질 것입니다.
- A2A: 다양한 에이전트 간의 상호운용성 확보, 분산 에이전트 생태계 구축, 기업 환경의 AI 통합 가속화, 복잡한 문제 해결 능력 향상 등에 초점을 맞추어 발전할 것입니다.
결론: AI 에이전트 시대의 핵심 기술 트렌드
MCP와 A2A는 서로 다른 초점을 가지고 있지만, AI 에이전트의 능력과 활용 범위를 극대화한다는 공통된 목표를 가지고 있습니다. 이 두 프로토콜은 AI가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, 실제 세계와 상호작용하고 복잡한 작업을 수행하는 진정한 '에이전트'로 발전하는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다.