[싸피셜이 알려드림: 기술편] 핫하다 핫해 AI 에이전트

< 2025.04.30 업로드 >

 

🔌 AI 연결의 표준, MCP와 A2A를 알아보자

AI 기술이 발전함에 따라, 다양한 도구와 서비스를 효과적으로 연결하는 것이 중요해졌습니다. 오늘은 이런 연결을 도와주는 두가지 핵심 기술, MCP와 A2A에 대해 소개해드리겠습니다!

• MCP (Model Context Protocol): AI 모델과 외부 도구를 연결하는 표준 프로토콜
• A2A (Agent-to-Agent Protocol): AI 에이전트 간의 상호작용을 위한 통신 규약

 

🧩 MCP: AI와 도구를 연결하는 USB-C

2024년 11월, Anthropic에서 발표한 MCP는 AI 모델이 다양한 외부 도구와 데이터를 표준화된 방식으로 연결할 수 있도록 설계된 오픈소스 프로토콜입니다. 이를 통해 AI는 이메일, 캘린더, 데이터베이스 등 다양한 서비스와 원활하게 상호작용할 수 있습니다.
[Anthropic] Model Context Protocol

작동 방식

1. MCP 서버: 클라이언트와 도구 사이의 연결을 담당합니다.
2. 표준화된 통신 규격: 클라이언트와 서버 간의 통신을 표준화하여 일관된 데이터 교환을 가능하게 합니다.
3. 자연어 기반 접근: 사용자는 자연어 명령만으로 다양한 도구에 접근할 수 있습니다.

활용 예시

• 이메일 요약: 사용자가 "지난 주 중요한 이메일 요약해줘"라고 요청하면, AI는 MCP를 통해 Gmail API에 접근하여 해당 정보를 요약합니다.
• 업무 자동화: 캘린더 일정 조율, 문서 생성 등 다양한 업무를 자동화할 수 있습니다.

MCP는 AI가 외부 도구와 상호작용하는 방식을 혁신적으로 개선하여, 개발자와 사용자가 보다 효율적으로 AI를 활용할 수 있게 합니다.

 

🤝 A2A: 에이전트 간의 협업을 위한 표준

2025년 4월, Google에서 발표한 A2A는 서로 다른 AI 에이전트들이 상호작용하고 협업할 수 있도록 지원하는 오픈소스 프로토콜입니다. 이를 통해 다양한 에이전트들이 통합된 시스템 내에서 유기적으로 작동할 수 있습니다.
[Google] A2A

작동 방식

1. 에이전트 카드: 각 에이전트는 자신의 기능과 정보를 JSON 형식의 에이전트 카드로 공개합니다.
2. 에이전트 클라이언트: 사용자의 요청을 분석하여 적절한 에이전트를 선택하고, 해당 에이전트와 통신을 시작합니다.
3. 에이전트 서버: 선택된 에이전트는 요청을 처리하고 결과를 반환합니다.

활용 예시

• 다중 에이전트 협업: 하나의 요청에 대해 여러 에이전트가 협력하여 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.
• 에이전트 간 정보 공유: 에이전트들이 서로의 기능과 데이터를 공유하여 보다 정교한 서비스를 제공합니다.

A2A는 다양한 에이전트들이 통합된 환경에서 효율적으로 협업할 수 있는 기반을 마련하여, 복잡한 시스템에서도 유연한 AI 서비스를 구현할 수 있게 합니다.

 

🔄 MCP와 A2A의 상호보완적 관계

AI 에이전트도 Gmail, Notion 같은 외부 서비스를 사용하려면 API 연동과 권한 시스템이 필요합니다.
하지만 API마다 요청 형식과 인증 방식이 다르기 때문에, 개발자는 매번 새로운 연결 코드를 작성해야 하죠.

 

👉 MCP는 이 복잡함을 하나의 공통된 프로토콜로 단순화합니다.
즉, 다양한 도구와의 연동 과정을 표준화하여, LLM이 외부 서비스에 쉽게 접근할 수 있도록 도와줍니다.

 

👉 반면, A2A는 서로 다른 AI 에이전트들이 협업할 수 있게 해주는 구조입니다.
각 에이전트가 잘하는 일에 집중하고, 필요할 때 서로 도움을 요청하는 구조를 제공합니다.

MCP	A2A
다양한 API를 하나의 방식으로 연결	여러 AI 에이전트 간의 협업
LLM의 기능 확장을 위한 프로토콜	에이전트 간의 자율적 상호작용을 위한 프로토콜
도구 활용 중심	에이전트 협력 중심

결국 두 프로토콜은 서로의 한계를 보완합니다.

✅ MCP는 LLM이 도구를 사용할 수 있게 해주고,
✅ A2A는 도구를 사용하는 다양한 에이전트들이 협력할 수 있게 해줍니다.
즉, MCP가 “LLM의 확장”이라면, A2A는 “AI 생태계의 연결”이라 할 수 있습니다.

 

📝 마무리

요즘은 AI가 단순히 똑똑한 걸 넘어서, 다양한 도구를 잘 연결하고 다른 AI와도 협업하는 게 정말 중요해졌습니다.

그 중심에 있는 게 바로 MCP와 A2A 같은 표준 프로토콜입니다.

MCP는 LLM이 다양한 도구를 더 쉽게 쓸 수 있게 도와주고, A2A는 AI끼리 협력할 수 있는 기반을 만들어줘요.

 

앞으로 AI가 우리 삶에 더 가까이 다가오려면, 이런 기본기를 잘 다진 연결 기술이 정말 중요하겠죠?

싸피 12기 기자단 안수진이었습니다! ✍️

 

 

🗂️ References

요즘 핫한 MCP, 정체가 뭘까?
MCP는 AI 업계의 표준이 될까요?
구글의 A2A, AI 에이전트 시대의 새로운 표준이 될까? - MCP와의 비교부터 실제 사용 예시까지 한눈에 정리
A2A vs MCP: 새로운 에이전트 생태계를 위한 두 개의 보완적 프로토콜

 

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