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 기능...