Agent2Agent(A2A)와 MCP: AI 에이전트 프로토콜의 비교 분석
구글과 안트로픽이 각자 발표한 AI 프로토콜 Agent2Agent, MCP. 경쟁하는걸까, 아니면 서로 다른 문제를 해결하는 보완적 관계일까? 두 기술의 공통점과 차이점을 깊이 들여다보는 시간입니다.
안녕하세요, AI 기술 트렌드를 함께 분석하는 블로그에 오신 것을 환영합니다! 최근 Google Cloud Next 2025 행사에서 발표된 Agent2Agent(A2A) 프로토콜이 화제가 되고 있습니다. 저는 이 소식을 접하고 바로 관련 자료를 찾아보며 밤을 새웠답니다. 특히 이미 존재하는 안트로픽의 MCP(Model Context Protocol)와의 관계가 어떻게 될지 궁금했거든요. 두 프로토콜이 비슷한 것 같으면서도 미묘하게 다른 점이 있어서, "이건 AI 프로토콜 전쟁의 시작인가?"라는 생각도 들었습니다. 하지만 자세히 알아보니 상황은 더 복잡하고 흥미롭더군요. 오늘은 제가 심층 분석한 A2A와 MCP의 공통점과 차이점, 그리고 활용 사례를 정리해 보았습니다. AI 에이전트의 미래가 어떻게 펼쳐질지 함께 살펴보시죠!
A2A와 MCP의 기본 개념과 목적
AI 기술의 발전에 따라 다양한 AI 에이전트가 등장하면서, 이들이 서로 효과적으로 협력하고 외부 도구와 통합하는 방식에 대한 표준이 필요해졌습니다. 이러한 배경에서 구글의 Agent2Agent(A2A)와 안트로픽의 Model Context Protocol(MCP)이 각각 다른 문제를 해결하기 위해 등장했습니다.
Agent2Agent(A2A)는 구글이 2025년 4월 9일 Google Cloud Next 행사에서 발표한 오픈 프로토콜로, 50개 이상의 기술 파트너(세일즈포스, SAP, 랭체인, 딜로이트 등)와 협력하여 개발했습니다. A2A의 주요 목적은 서로 다른 개발자, 프레임워크, 벤더가 만든 AI 에이전트들이 서로 안전하게 협업하고 소통할 수 있도록 하는 것입니다. 기업 환경에서 부서별로 다양한 AI 에이전트가 도입됨에 따라, 이들이 마치 팀원처럼 함께 일할 수 있는 표준 방식이 필요했고, A2A는 이러한 요구에 부응하기 위해 탄생했습니다.
Model Context Protocol(MCP)은 안트로픽이 개발한 오픈 프로토콜로, 애플리케이션이 LLM(대규모 언어 모델)에 맥락을 제공하는 표준 방식을 정의합니다. MCP의 주요 목적은 AI 모델이 외부 도구 및 데이터 소스(파일 시스템, 데이터베이스, API 등)와 안전하게 연결될 수 있도록 하는 것입니다. USB-C가 모든 장치를 연결하는 표준 커넥터인 것처럼, MCP는 AI 애플리케이션과 서비스를 위한 표준 연결 방식을 제공합니다.
본질적으로, A2A는 에이전트 간의 '협업'에 초점을 맞추는 반면, MCP는 AI 모델과 외부 '도구' 및 '데이터 소스' 간의 '통합'에 중점을 둡니다. 이러한 차이는 각 프로토콜이 해결하고자 하는 문제의 성격에서 기인합니다. A2A는 여러 에이전트가 함께 일하는 방식을 표준화하고, MCP는 단일 모델이 필요한 도구와 정보를 안전하게 접근하는 방식을 표준화합니다.
기술적 아키텍처와 설계 원칙 비교
A2A와 MCP는 모두 클라이언트-서버 모델을 기반으로 하지만, 설계 원칙과 아키텍처에는 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 두 프로토콜의 기술적 아키텍처와 설계 원칙을 비교해 보겠습니다.
| 비교 요소 | Agent2Agent (A2A) | Model Context Protocol (MCP) |
|---|---|---|
| 개발사 | Google (Salesforce 등 50개 이상의 파트너와 협력) | Anthropic (Microsoft와 Google 툴킷의 지원을 받음) |
| 기본 아키텍처 | 클라이언트-서버 모델 (HTTP/JSON-RPC/SSE) | 클라이언트-서버 모델 (JSON-RPC) |
| 설계 접근 방식 | 수평적 오케스트레이션 - 플랫폼 간 에이전트 통신 | 수직적 통합 - 도구 및 데이터 접근 표준화 |
| 핵심 설계 원칙 | 에이전틱-퍼스트, 기존 표준 활용, 보안 중심, 장기 작업 지원, 모달리티에 구애받지 않음 | 도구 통합 단순화, 플러그 앤 플레이 통합, 벤더 유연성, 내장된 보안 |
| 주요 구성 요소 | 에이전트 카드, 작업, 메시지/파트, 아티팩트 | MCP 호스트, MCP 서버, MCP 클라이언트, 로컬/원격 데이터 소스 |
| 통신 방식 | 양방향 비구조화된 통신, 실시간 상태 업데이트 | 구조화된 두 방향 통신, API 호출 중심 |
A2A는 HTTP, JSON-RPC, Server-Sent Events(SSE)와 같은 널리 채택된 웹 기술을 기반으로 구축되었습니다. 특히 SSE를 활용하여 실시간 상태 업데이트를 지원하며, 이를 통해 장기 실행 작업의 진행 상황을 추적할 수 있습니다. 반면 MCP는 JSON-RPC를 중심으로 한 클라이언트-서버 모델을 사용하며, 구조화된 API 호출을 통해 외부 도구와 데이터에 접근합니다.
A2A의 설계 원칙은 에이전트의 자율성을 존중하는 "에이전틱-퍼스트" 접근 방식을 취합니다. 에이전트는 공유 메모리나 도구 없이 독립적으로 작동하며, 필요할 때만 명시적인 통신을 통해 협업합니다. 또한 A2A는 처음부터 보안을 핵심 요소로 설계했으며, 다양한 형식의 콘텐츠를 지원합니다.
MCP는 "플러그 앤 플레이" 통합을 강조하며, AI 모델이 다양한 외부 도구와 데이터 소스에 쉽게 연결될 수 있도록 합니다. 이를 통해 개발자는 각 도구에 맞는 커스텀 연결 방식을 개발할 필요 없이, 표준화된 방식으로 모델과 도구를 연결할 수 있습니다.
아주 간단하게 요약하자면, A2A는 협업을, MCP는 통합을 지향하는 프로토콜이라 할 수 있습니다.
주요 기능 및 특징 차이점
A2A와 MCP는 각각 고유한 기능과 특징을 가지고 있으며, 이는 두 프로토콜이 해결하고자 하는 문제의 차이를 반영합니다. 주요 기능과 특징의 차이점을 자세히 살펴보겠습니다.
- A2A의 핵심 기능:
- 에이전트 발견: "에이전트 카드"를 통해 에이전트의 기능을 발견하고 적합한 에이전트를 찾을 수 있습니다.
- 작업 조정: 에이전트 간 작업 할당, 진행 상황 추적, 결과 반환을 위한 구조화된 프레임워크를 제공합니다.
- 멀티모달 지원: 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형식의 데이터 교환을 지원합니다.
- 메시징 기반 협업: 에이전트 간에 자유로운 형식의 메시지 교환을 통해 풍부한 상호작용을 지원합니다.
- 불투명한 실행: 에이전트는 내부 로직을 노출하지 않고 입력과 출력만 공유하여 보안과 독립성을 유지합니다.
- MCP의 핵심 기능:
- 안전한 연결: AI 모델과 외부 도구 및 데이터 소스 간의 보안 연결을 제공합니다.
- 도구 통합: Slack, Google Drive 등 외부 서비스와의 통합을 단순화합니다.
- 컨텍스트 관리: AI 모델에 제공되는 컨텍스트를 구조화하고 관리합니다.
- 동적 도구 발견: 런타임에 사용 가능한 도구를 발견하고 액세스할 수 있습니다.
- 엔터프라이즈급 보안: 네트워크 통합 및 데이터 손실 방지를 위한 보안 기능을 제공합니다.
- 주요 차이점:
- 협업 vs 통합: A2A는 에이전트 간 협업에 중점을 두는 반면, MCP는 모델과 도구 간의 통합에 초점을 맞춥니다.
- 통신 유연성: A2A는 더 자유로운 형식의 메시징을 지원하는 반면, MCP는 더 구조화된 API 호출에 중점을 둡니다.
- 범위: A2A는 여러 에이전트 간의 워크플로우에 초점을 맞추는 반면, MCP는 단일 모델의 기능 향상에 중점을 둡니다.
- 데이터 액세스: MCP는 더 넓은 범위의 데이터 소스(로컬 파일, 데이터베이스, API 등)에 대한 직접 액세스를 제공하는 반면, A2A는 에이전트 간의 정보 교환에 중점을 둡니다.
이러한 기능적 차이는 A2A와 MCP가 서로 다른 문제를 해결하도록 설계되었음을 보여줍니다. A2A는 여러 에이전트가 마치 팀처럼 함께 일할 수 있게 하는 데 중점을 두고, MCP는 단일 에이전트가 필요한 도구와 데이터에 접근할 수 있도록 하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 이러한 차이로 인해 두 프로토콜은 경쟁 관계라기보다는 상호 보완적인 관계에 있다고 볼 수 있습니다.
실제 활용 사례와 적용 분야
A2A와 MCP는 각각 다른 유형의 문제를 해결하도록 설계되었기 때문에 활용 사례와 적용 분야도 서로 다릅니다. 각 프로토콜이 어떻게 실제 비즈니스 환경에서 활용될 수 있는지 살펴보겠습니다.
A2A의 주요 활용 사례:
1. 기업 프로세스 자동화: IT 운영 분야에서 자산 관리 에이전트가 조달 에이전트에게 "신입 직원을 위한 노트북 주문"과 같은 작업을 자동으로 요청하고 완료할 수 있습니다. 이는 여러 부서와 시스템에 걸친 작업 흐름을 자동화하여 업무 효율성을 크게 향상시킵니다.
2. HR 채용 프로세스: 채용 담당자가 에이전트에게 특정 직무 요구 사항, 지리적 선호도, 기술 세트에 맞는 후보자를 찾는 작업을 할당하면, 이 에이전트는 다른 전문 에이전트와 협력하여 적합한 후보자를 발견합니다. 이력서 심사, 면접 일정 조율, 후보자 질문 응답, 배경 확인 등을 담당하는 각각의 에이전트가 A2A를 통해 진행 상황을 서로 알리고 정보를 공유할 수 있습니다.
3. 콘텐츠 현지화: 한 AI 에이전트가 소스 텍스트 분석을 담당하여 톤과 용어를 식별하고, 다른 에이전트가 언어별 규칙을 사용하여 기계 번역을 수행하며, 세 번째 에이전트가 전달 전 언어 품질 검사를 실행할 수 있습니다. A2A 프로토콜을 통해 이러한 에이전트들은 실시간으로 업데이트를 교환하고 조정할 수 있습니다.
4. 자동차 수리점 사례: 고객이 "내 차에서 딸랑거리는 소리가 난다"는 문제를 제기하면, 여러 전문 에이전트(진단 에이전트, 부품 주문 에이전트, 수리 일정 에이전트 등)가 협력하여 문제를 해결할 수 있습니다. A2A는 이들 에이전트 간의 지속적인 양방향 통신과 진화하는 계획을 가능하게 합니다.
MCP의 주요 활용 사례:
1. 개인화된 AI 어시스턴트: AI 어시스턴트가 사용자의 파일 시스템, 이메일, 캘린더에 안전하게 접근하여 맥락에 맞는 개인화된 지원을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자가 "다음 회의 자료를 준비해줘"라고 요청하면, 어시스턴트는 MCP를 통해 캘린더에서 다음 회의 정보를 가져오고, 관련 문서에 접근하여 준비할 수 있습니다.
2. 실시간 데이터 액세스: 금융 분석 AI가 MCP를 통해 실시간 시장 데이터, 회사 재무 정보, 뉴스 피드에 접근하여 최신 정보를 바탕으로 투자 분석을 제공할 수 있습니다.
3. 코드 개발 지원: 개발자 IDE에 통합된 AI 코딩 어시스턴트가 MCP를 통해 코드베이스, 문서, 라이브러리에 접근하여 맥락에 맞는 코드 제안, 버그 수정, 문서화를 제공할 수 있습니다.
4. 자동차 수리 도구 액세스: 앞서 A2A 사례에서 언급한 자동차 수리점 시나리오에서, MCP는 개별 에이전트가 구조화된 도구(예: "플랫폼을 2미터 올리기", "렌치를 오른쪽으로 4mm 돌리기")에 연결하는 프로토콜로 활용될 수 있습니다.
각 프로토콜의 활용 사례를 비교해보면, A2A는 여러 에이전트가 함께 작업하여 복잡한 업무 프로세스를 처리하는 데 초점을 맞추는 반면, MCP는 단일 AI 모델이 다양한 도구와 데이터 소스에 접근하여 더 지능적인 결과를 제공하는 데 중점을 둡니다. 이 두 프로토콜은 함께 사용될 때 더욱 강력한 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.
두 프로토콜의 상호 보완적 관계
Google은 A2A를 발표하면서 이 프로토콜이 Anthropic의 MCP와 상호 보완적인 관계에 있다고 신중하게 포지셔닝했습니다. 구글에서 애초에 A2A와 MCP가 충돌없이 병행 운영될 수 있또록 계층적으로 구조를 설계했다고 밝힌만큼 둘을 함께 사용했을때의 긍정적 효과가 기대됩니다. A2A Github 문서에는 "A2A ❤️ MCP"라는 제목의 페이지가 있으며, 여기서 두 프로토콜이 함께 작동하는 방식을 설명합니다. 이러한 상호 보완적 관계를 더 자세히 살펴보겠습니다.
https://google.github.io/A2A/#/topics/a2a_and_mcp.md
Agent2Agent Protocol
google.github.io
| 비교 측면 | A2A와 MCP의 관계 | 통합 사용 시 이점 |
|---|---|---|
| 역할 구분 | A2A는 '팀 코디네이터' 역할, MCP는 '데이터 제공자' 역할 | 에이전트 간 협업과 도구 접근을 모두 지원하는 완전한 솔루션 |
| 통합 방향 | A2A는 수평적 통합(에이전트-에이전트), MCP는 수직적 통합(에이전트-도구) | 다방향 통합으로 더 복잡한 AI 생태계 구성 가능 |
| 워크플로우 예시 | 고객 서비스에서 A2A로 에이전트 간 업무 할당, MCP로 CRM 데이터 접근 | 고객 문의부터 데이터 검색, 해결책 제시까지 원활한 흐름 |
| 확장성 | A2A는 여러 에이전트로 확장, MCP는 더 많은 도구 연결로 확장 | 에이전트와 도구 모두 유연하게 확장 가능한 생태계 |
| 보안 측면 | A2A는 에이전트 간 통신 보안, MCP는 도구 접근 보안에 초점 | 전체 시스템의 종합적인 보안 체계 구축 가능 |
| 기업 채택 | MCP는 단일 모델 강화 먼저 적용, A2A는 다중 에이전트 협업에 적용 | 점진적 도입으로 기업의 AI 성숙도에 맞는 구현 가능 |
Google이 A2A 문서에서 제시한 자동차 수리점 예시를 통해 두 프로토콜의 상호 보완적 관계를 명확히 이해할 수 있습니다. 이 예시에서 MCP는 수리점 직원(에이전트)이 구조화된 도구(플랫폼 높이기, 렌치 돌리기 등)에 연결하는 프로토콜로 사용됩니다. 반면, A2A는 최종 사용자나 다른 에이전트가 수리점 직원과 소통할 수 있게 하는 프로토콜입니다. 고객이 "내 차에서 딸랑거리는 소리가 난다"라고 말하면, A2A를 통해 에이전트 간의 지속적인 양방향 통신이 이루어져 문제 해결을 위한 계획이 발전합니다.
그러나 일부 업계 전문가들은 에이전트와 도구의 구분이 항상 명확하지 않다고 지적합니다. 도구는 점점 에이전트와 유사한 시스템으로 발전하고 있으며, 반대로 에이전트는 효과적으로 기능하기 위해 도구에 의존하는 경우가 많습니다. 이는 현실 세계에서 A2A와 MCP 사이의 경계가 이론적으로 설명된 것보다 더 모호할 수 있음을 시사합니다.
그럼에도 불구하고, 두 프로토콜이 함께 작동할 때의 잠재적 가치는 매우 큽니다. A2A를 통해 여러 전문 에이전트가 협력하고, 각 에이전트는 MCP를 사용하여 필요한 도구와 데이터에 접근할 수 있습니다. 이는 마치 인간 조직에서 다양한 전문가가 협력하고, 각자가 자신의 특수 도구와 데이터베이스를 사용하는 것과 유사합니다. 이러한 통합적 접근 방식은 더 복잡하고 고도화된 AI 시스템을 구축하는 데 필수적입니다.
AI 생태계에 미치는 영향과 미래 전망
A2A와 MCP 같은 표준화된 프로토콜의 등장은 AI 시스템이 단일 시스템에서 상호 운용 가능한 네트워크로 진화하고 있음을 보여줍니다. 이러한 발전이 AI 생태계에 미칠 장기적인 영향과 미래 전망을 살펴보겠습니다.
- 벤더 중립적인 AI 생태계 조성: A2A와 MCP는 모두 오픈 프로토콜로 설계되어, 특정 벤더에 종속되지 않는 AI 생태계를 조성할 수 있습니다. 이는 기업이 여러 공급업체의 최고 솔루션을 조합하여 사용할 수 있게 함으로써, 벤더 종속성을 줄이고 혁신을 촉진합니다. 미래에는 다양한 AI 공급업체의 솔루션이 원활하게 통합되는 생태계가 형성될 것입니다.
- 전문화된 AI 에이전트 마켓플레이스 성장: 표준화된 프로토콜은 특정 작업에 최적화된 전문 AI 에이전트의 개발과 유통을 촉진합니다. 앱 스토어가 모바일 생태계를 변화시킨 것처럼, A2A는 AI 에이전트를 위한 마켓플레이스를 활성화할 것입니다. 개발자들은 틈새 영역에 특화된 에이전트를 개발하여 판매할 수 있고, 기업은 필요에 따라 이러한 에이전트를 구독하거나 구매할 수 있습니다.
- 기업 워크플로우의 혁신적 변화: A2A와 MCP가 함께 사용되면 기업 워크플로우가 획기적으로 변화할 것입니다. 인사, 재무, IT 등 다양한 부서의 업무가 자동화되고, 부서 간 협업이 원활해질 것입니다. 인간 작업자는 반복적인 작업에서 벗어나 더 창의적이고 전략적인 활동에 집중할 수 있게 됩니다.
- AI 투자 ROI 가속화: 표준화된 프로토콜을 통해 기업은 AI 시스템을 더 빠르게 구축하고 통합할 수 있어, AI 투자의 수익을 더 빠르게 실현할 수 있습니다. 모든 것을 처음부터 구축하는 대신, 기업은 즉시 사용 가능한 솔루션을 활용하여 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
- 인간-AI 협업의 새로운 패러다임: 에이전트 간 협업이 원활해지고 도구 접근이 표준화됨에 따라, 인간과 AI의 협업 방식도 진화할 것입니다. 인간은 여러 AI 에이전트를 통해 업무를 위임하고 조정하는 새로운 방식으로 일하게 될 것이며, 이는 생산성과 창의성을 크게 향상시킬 것입니다.
- 프로토콜 전쟁 또는 통합?: 현재 Google과 Anthropic은 A2A와 MCP를 상호 보완적인 관계로 포지셔닝하고 있지만, 미래에는 이 두 프로토콜이 경쟁하거나 하나로 통합될 가능성도 있습니다. 결국 시장 채택과 개발자 생태계의 지원이 승부를 가를 것이며, 이는 AI 인프라의 미래 표준을 결정하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
흥미로운 점은 Google이 A2A를 발표한 직후, Google DeepMind의 CEO 데미스 하사비스가 Gemini 모델과 SDK에서 MCP를 지원할 계획이라고 밝혔다는 것입니다. 이는 Google이 두 프로토콜을 모두 지원함으로써 커뮤니티가 지지하는 표준을 지원하면서도 자체적인 에이전트 협업 비전을 추진하는 전략적 결정을 내렸음을 보여줍니다.
단기적으로 A2A와 MCP는 각자의 영역에서 채택을 확대하면서 상호 보완적으로 발전할 것으로 예상됩니다. 장기적으로는 두 프로토콜이 더욱 밀접하게 통합되거나, 더 포괄적인 새로운 표준으로 진화할 가능성이 있습니다. 어떤 형태로든, 이러한 프로토콜은 AI 시스템의 개발 및 배포 방식에 있어 패러다임 전환을 가져올 것이며, 기업과 개발자에게 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 새로운 기회를 제공할 것입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
A2A와 MCP의 가장 근본적인 차이점은 각 프로토콜이 해결하려는 문제의 성격에 있습니다. A2A는 서로 다른 AI 에이전트 간의 '협업'에 중점을 두는 반면, MCP는 단일 AI 모델과 외부 '도구' 및 '데이터 소스' 간의 '통합'에 초점을 맞춥니다. A2A는 마치 팀원들이 협력하여 복잡한 프로젝트를 수행하는 것과 유사하게, 여러 전문 에이전트가 함께 일할 수 있는 표준을 제공합니다. 반면 MCP는 한 전문가가 다양한 도구와 정보 소스에 접근하여 더 효과적으로 작업할 수 있게 하는 것과 유사합니다. 기술적으로는 A2A가 에이전트 간의 메시징과 작업 조정에 중점을 두는 반면, MCP는 외부 시스템과의 구조화된 연결에 초점을 맞춥니다. 이러한 차이로 인해 A2A는 다중 에이전트 워크플로우에, MCP는 단일 에이전트의 능력 향상에 각각 더 적합합니다.
기업이 A2A와 MCP 중 어떤 프로토콜을 우선적으로 도입해야 할지는 현재 해결하려는 문제와 AI 성숙도에 따라 달라집니다. 이미 개별 AI 애플리케이션을 활용하고 있으며 이들의 기능을 향상시키고자 하는 기업은 MCP부터 시작하는 것이 좋습니다. MCP를 통해 기존 AI 모델이 더 많은 데이터 소스와 도구에 접근할 수 있게 되어 즉각적인 가치를 창출할 수 있습니다. 반면, 여러 부서나 기능 영역에 걸쳐 자동화된 워크플로우를 구축하려는 기업은 A2A를 우선적으로 도입하는 것이 유리할 수 있습니다. 이상적으로는 두 프로토콜을 점진적으로 모두 도입하는 것이 장기적인 전략이 될 수 있습니다. 먼저 MCP를 도입하여 개별 AI 시스템의 기능을 강화하고, 이후 A2A를 통해 이러한 향상된 시스템들을 연결하는 전략은 가장 균형 잡힌 접근법이라고 할 수 있습니다. 궁극적으로 기업의 특정 요구사항, 기존 기술 스택, 그리고 AI 전략의 우선순위에 따라 결정해야 합니다.
A2A와 MCP가 함께 작동하는 실제 시나리오를 살펴보면, 각 프로토콜이 서로 다른 역할을 담당하면서 상호 보완적으로 기능합니다. 예를 들어, 고객 서비스 자동화 시스템에서 여러 전문 에이전트(접수 에이전트, 문제 해결 에이전트, 에스컬레이션 에이전트 등)가 A2A를 통해 협업합니다. 각 에이전트는 자신의 작업을 수행하는 동안 MCP를 활용하여 필요한 도구와 데이터에 접근합니다. 접수 에이전트는 MCP를 통해 CRM 시스템에 접근하여 고객 정보를 검색하고, 문제 해결 에이전트는 지식 베이스와 티켓팅 시스템에 접근하여 해결책을 찾고 기록합니다. A2A는 이러한 에이전트들이 서로 정보를 주고받으며 작업을 조율할 수 있게 하고, MCP는 각 에이전트가 자신의 작업에 필요한 도구에 접근할 수 있게 합니다. 이처럼 A2A가 에이전트 간의 수평적 통합을 담당하고, MCP는 각 에이전트의 수직적 통합(도구 접근)을 담당함으로써, 복잡한 워크플로우가 원활하게 자동화될 수 있습니다.
A2A와 MCP는 보안 관점에서도 서로 다른 접근 방식을 취합니다. A2A는 여러 에이전트 간의 안전한 통신과 데이터 교환에 중점을 두고 있으며, 이를 위해 OAuth 2.0, JWT(JSON Web Tokens), 상호 TLS와 같은 엔터프라이즈급 인증 방법을 지원합니다. 또한 A2A는 '불투명한 실행' 원칙을 따르는데, 이는 에이전트가 내부 알고리즘이나 데이터를 노출하지 않고 작업별 입력과 출력만 공유한다는 의미입니다. 이 접근 방식은 특히 여러 조직의 에이전트가 협업할 때 독점 기술과 민감한 데이터를 보호하는 데 중요합니다. 반면, MCP는 단일 모델이 외부 도구와 데이터 소스에 안전하게 접근하는 데 중점을 둡니다. MCP는 네트워크 통합 및 데이터 손실 방지를 위한 보안 기능을 제공하고, 모델이 접근할 수 있는 도구와 데이터의 범위를 제한하여 권한 있는 작업만 수행할 수 있도록 합니다. 두 프로토콜은 모두 기업 환경에서의 보안을 중요시하지만, A2A는 여러 주체 간의 통신 보안에, MCP는 도구 접근 권한 관리에 각각 중점을 둡니다.
네, 중소기업도 규모와 리소스에 맞게 A2A와 MCP를 활용할 수 있습니다. 두 프로토콜 모두 오픈 소스로 제공되어 진입 장벽이 낮으며, 널리 채택된 표준 기술(HTTP, JSON-RPC 등)을 사용하므로 대부분의 개발자가 쉽게 접근할 수 있습니다. 중소기업은 MCP를 통해 기존의 AI 모델(예: ChatGPT, Claude, Gemini 등)을 자사의 데이터와 도구에 연결하여 맞춤형 AI 솔루션을 구축할 수 있습니다. 이는 복잡한 AI 인프라를 구축하지 않고도 AI의 이점을 누릴 수 있게 해줍니다. 또한 AI Agent Marketplace를 통해 특화된 기능을 제공하는 에이전트를 구독하거나 구매함으로써 A2A의 이점을 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 마케팅 에이전트, 고객 서비스 에이전트, 일정 관리 에이전트 등을 구독하여 이들이 A2A를 통해 협업하도록 할 수 있습니다. 중소기업은 처음에는 작은 규모로 시작하여 필요에 따라 점진적으로 확장할 수 있으며, 이를 통해 대기업만이 누릴 수 있던 AI 자동화의 이점을 경제적으로 활용할 수 있습니다.
A2A와 MCP 같은 표준화된 프로토콜은 AI 개발의 미래에 여러 중요한 영향을 미칠 것입니다. 첫째, 모듈화된 AI 개발 접근 방식을 촉진할 것입니다. 개발자들은 모든 기능을 갖춘 대형 AI 시스템을 구축하는 대신, 특정 작업에 특화된 소규모 에이전트를 개발하고 이들이 표준 프로토콜을 통해 협업하도록 할 수 있습니다. 이는 마이크로서비스 아키텍처가 소프트웨어 개발을 변화시킨 것과 유사한 패러다임 전환입니다. 둘째, AI 솔루션의 재사용성과 상호운용성이 크게 향상될 것입니다. 표준 프로토콜을 따르는 AI 컴포넌트는 다양한 환경과 시스템에서 쉽게 재사용될 수 있습니다. 셋째, AI 개발 속도가 빨라질 것입니다. 표준화된 인터페이스를 통해 개발자는 기존 구성 요소를 활용하여 더 빠르게 새로운 AI 솔루션을 구축할 수 있습니다. 넷째, AI 생태계가 더욱 다양해질 것입니다. 표준화된 프로토콜은 더 많은 개발자와 기업이 AI 개발에 참여할 수 있게 하여, 다양한 배경과 전문성을 가진 사람들이 기여할 수 있는 포용적인 생태계를 조성합니다. 마지막으로, 기업 환경에서의 AI 채택 장벽을 낮춰 AI 기술의 보편화를 가속화할 것입니다.
지금까지 Google의 Agent2Agent(A2A)와 Anthropic의 Model Context Protocol(MCP)에 대해 깊이 있게 알아보았습니다. 두 프로토콜은 서로 다른 문제를 해결하기 위해 설계되었지만, 함께 사용될 때 더욱 강력한 AI 생태계를 구축할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 개인적으로는 이러한 표준화된 프로토콜의 등장이 AI의 실질적인 활용을 가속화할 것이라고 생각합니다. 특히 다양한 AI 에이전트가 서로 협력하고 외부 도구와 원활하게 통합되는 미래는 정말 흥미진진하지 않나요? 여러분은 A2A와 MCP 중 어떤 프로토콜이 더 먼저 널리 채택될 것이라고 생각하시나요? 또는 이러한 프로토콜이 여러분의 비즈니스나 개발 프로젝트에 어떤 영향을 미칠지 생각해보셨나요? 댓글로 여러분의 생각을 공유해주시면 함께 이야기 나누고 싶습니다.