A2A vs MCP: AI 프로토콜 진화 AI 에이전트 협업의 미래 형성
AI는 추론하고, 위임하고, 협업하는 도구와 에이전트의 생태계로 나아가고 있습니다. 프로토콜이 새로운 전쟁터가 되는 시대에 A2A와 MCP가 등장하여 에이전트 상호작용의 두 가지 핵심 측면에 대한 표준을 수립하려고 시도합니다.
두 가지 주요 프로토콜: 개요
MCP: 모델 컨텍스트 프로토콜
Anthropic에서 개발했으며, 애플리케이션이 LLM에 컨텍스트(데이터 및 도구)를 제공하는 방법을 표준화하는 데 중점을 둡니다. 클라이언트-서버 모델을 통해 AI가 외부 리소스(데이터베이스, API, 파일 시스템 등)에 안전하고 동적으로 연결할 수 있도록 하며, 이는 "AI의 USB-C 포트"와 같습니다.
A2A: 에이전트 간 프로토콜
Google 및 다수의 파트너가 출시했으며, 에이전트 간의 통신 및 협업을 표준화하는 것을 목표로 합니다. 에이전트가 서로를 발견하고(Agent Card), 정보를 교환하고, 행동을 조정하는 방법을 정의하여 벤더 및 프레임워크 전반에 걸쳐 동적 다중 에이전트 시스템 구축을 지원합니다.
A2A 대 MCP: 주요 차이점 요약
MCP (모델 컨텍스트 프로토콜)
초점
에이전트 ↔ 도구 / 데이터
핵심 목적
LLM이 외부 기능 및 컨텍스트에 액세스할 수 있는 표준 방법을 제공합니다.
해결된 문제
도구/데이터 소스에 대한 M×N 통합의 복잡성.
상호 작용 범위
주로 단일 에이전트의 기능을 향상시킵니다.
비유
AI의 USB-C 포트.
개발자
Anthropic
A2A (에이전트 간 프로토콜)
초점
에이전트 ↔ 에이전트
핵심 목적
서로 다른 에이전트 간의 상호 운용성 및 조정을 가능하게 합니다.
해결된 문제
에이전트 간의 상호 운용성 및 협업 표준 부족.
상호 작용 범위
핵심은 다중 에이전트 시스템 및 협업에 있습니다.
비유
에이전트의 보편적 언어 / 외교 프로토콜.
개발자
Google 및 50개 이상의 파트너
요약: MCP는 에이전트를 도구와 연결하고, A2A는 에이전트를 에이전트와 연결합니다.
시너지와 경쟁: 미묘한 균형
공식적으로는 상호 보완적(A2A ❤️ MCP)으로 자리매김했지만 현실은 더 복잡할 수 있습니다. 경계가 명확하지 않으며 생태학적 틈새 시장을 위한 경쟁이 시작되었습니다.
이론적 상호 보완성
A2A: 수평적 협업
에이전트 간의 작업 위임, 프로세스 조정 및 통신을 담당합니다.
MCP: 수직적 통합
도구, API, 데이터베이스 등과 같은 특정 리소스에 대한 에이전트 액세스를 담당합니다.
이상적인 시나리오: 에이전트는 A2A를 통해 계획을 조정하고 MCP를 통해 도구를 호출하여 작업을 실행합니다. (예: 자동차 정비소 예: 고객 커뮤니케이션 및 부품 조정을 위한 A2A, 진단 도구 작동을 위한 MCP).
현실 세계 역학
Google은 A2A를 MCP의 보충 자료로 포지셔닝하며, 이는 "에이전트"와 "도구"를 명확하게 구분하는 것을 전제로 합니다. 그러나 이 경계는 점점 더 모호해지고 있습니다. 도구는 더욱 스마트해지고 "에이전트화"되는 경향이 있습니다. 에이전트도 도구에 크게 의존합니다.
이것은 질문을 제기합니다: 정말로 두 개의 별도 프로토콜이 필요한가? 개발자 에너지는 제한적이며 생태계 투자의 방향이 최종 환경을 결정할 것입니다. 표준 지배권을 둘러싼 "줄다리기"는 이미 시작되었을 수 있습니다.
미래 환경: 생태계, 표준 및 과제
A2A와 MCP의 등장은 AI 프로토콜이 중요한 개발 단계에 진입했음을 나타냅니다. 미래 방향은 기술적 장점, 커뮤니티 강점 및 시장 채택에 따라 결정될 것입니다.
Google의 이중 전략
A2A를 출시하면서 Google은 MCP에 대한 지원도 표명했습니다. 이는 헤징 전략으로 간주됩니다. 에이전트 통신 표준을 지배하려고 시도하는 동시에 커뮤니티에서 이미 지원하는 도구 통합 표준에도 참여합니다. 특히 A2A 출시에는 Anthropic 및 OpenAI와 같은 주요 MCP 지지자가 누락되었습니다.
역사적 교훈: 단순성이 핵심
기술 역사(예: XML/SOAP 대 JSON)를 되돌아보면 단순성, 사용 편의성 및 커뮤니티 주도가 어떤 표준이 승리하는지를 결정하는 데 종종 결정적인 요소입니다. 개발자 장벽을 더 빨리 낮추고 혁신을 자극할 수 있는 프로토콜이 우위를 점할 것입니다.
최종 전장: 생태계 채택
이론적 장점도 중요하지만 실제 결정 요인은 생태계 채택 정도입니다. 더 많은 개발자, 도구 및 서비스 제공업체를 유치하고 강력한 네트워크 효과를 형성하는 프로토콜이 궁극적으로 미래를 정의할 것입니다.
공통 과제는 여전히 심각합니다:
어떤 프로토콜이 승리하든 또는 공존하든 관계없이 보안, 표준 진화, 복잡성 관리 및 플랫폼 간 호환성과 같은 과제는 전체 생태계가 함께 직면하고 해결해야 하는 어려운 문제입니다.
생태계 예시
A2A 및 MCP를 기반으로 개발자 커뮤니티는 풍부한 에이전트, 도구 및 서비스 생태계를 구축하고 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다(설명용):
GitHub MCP 서버
리포지토리 관리, 파일 작업 및 GitHub API 통합 기능을 제공합니다.
파일 시스템 MCP 서버
구성 가능한 액세스 제어를 통해 안전한 파일 작업을 제공합니다.
Baidu Map MCP 서버
MCP 프로토콜과 호환되는 지도 서비스로 핵심 API를 제공합니다.
Cursor (MCP 클라이언트)
MCP를 통합한 AI 코드 편집기로, 서버에 연결하여 기능을 확장할 수 있습니다.
HR 온보딩 에이전트 (A2A)
직원 온보딩 프로세스를 처리하고 A2A를 통해 IT, 관리 등 에이전트와 협업합니다.
여행 계획 에이전트 (A2A)
항공권, 호텔, 활동 예약 등을 위해 여러 에이전트를 조정하여 여정을 계획합니다.
*위 내용은 개념적 예시일 뿐이며 실제 구현 및 사용 가능 여부는 다를 수 있습니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
MCP (모델 컨텍스트 프로토콜)란 무엇인가요?
MCP는 Anthropic에서 개발한 개방형 프로토콜로, AI 시스템(예: Claude)이 다양한 데이터 소스 및 도구에 안전하게 연결할 수 있도록 합니다. AI가 외부 기능에 액세스할 수 있는 표준화된 클라이언트-서버 아키텍처를 제공합니다.
A2A (에이전트 간 프로토콜)란 무엇인가요?
A2A는 Google 및 파트너가 출시한 개방형 프로토콜로, 누가 구축했는지 또는 어디에 호스팅되었는지에 관계없이 서로 다른 AI 에이전트 간의 표준화된 통신 및 협업을 가능하게 하는 것을 목표로 합니다. 에이전트 간의 상호 운용성에 중점을 둡니다.
A2A와 MCP는 경쟁 관계인가요?
공식적으로는 상호 보완적으로 자리매김했지만 실제로는 경계가 모호하고 잠재적인 경쟁이 존재합니다. A2A는 에이전트 간의 통신을 처리하고 MCP는 에이전트와 도구/데이터 간의 연결을 처리합니다. 미래에는 공존할 수도 있고 하나가 지배적일 수도 있으며 생태계 개발에 따라 달라집니다.
MCP 서버란 무엇인가요?
MCP 서버는 AI 클라이언트(MCP 통합 애플리케이션 또는 IDE 등)에 컨텍스트, 도구 또는 프롬프트를 제공하는 시스템입니다. 파일, 데이터베이스, API 등과 같은 리소스를 노출하여 AI가 안전하게 액세스할 수 있도록 합니다.
A2A는 어떻게 에이전트 협업을 가능하게 하나요?
A2A는 에이전트 검색(Agent Card), 작업 할당(Task 객체), 상태 업데이트(SSE) 및 결과 교환(Artifact)에 대한 표준 프로세스를 정의하여 서로 다른 에이전트가 팀처럼 함께 작업할 수 있도록 합니다.
이러한 프로토콜은 안전한가요?
보안은 핵심 설계 고려 사항입니다. MCP에서 서버는 자체 리소스를 제어합니다. A2A에는 엔터프라이즈급 인증 및 권한 부여 기능도 통합되어 있습니다. 그러나 궁극적인 보안은 올바른 구현 및 생태계 모범 사례에 달려 있습니다.