인공지능 기술이 빠르게 발전하면서 AI 에이전트 간 통신을 위한 표준 프로토콜의 중요성이 날로 커지고 있습니다. 최근 구글이 발표한 A2A(Agent-to-Agent)와 앤트로픽의 MCP(Model Context Protocol)는 AI 에이전트 생태계를 지배하기 위한 새로운 경쟁의 장을 열었습니다. 이 두 프로토콜은 서로 다른 접근 방식을 취하고 있지만, 궁극적으로는 차세대 AI 에이전트 생태계의 표준이 되기 위한 경쟁 관계에 있습니다. 이번 글에서는 A2A와 MCP의 특징, 차이점, 그리고 이 두 프로토콜이 AI 산업에 미칠 영향에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
MCP는 LLM 위에 에이전트와 워크플로우를 구축할 수 있도록 지원하며, 데이터베이스, API, 비즈니스 도구, 저장소, 개발 환경 등과 같은 외부 데이터 소스 및 도구와 통합하기 위한 표준을 제공합니다. LLM을 외부 데이터 시스템과 연결함으로써, 에이전트는 복잡한 AI 워크플로우에서 더 지능적이고 컨텍스트 인식이 가능한 응답을 제공할 수 있습니다.
MCP는 호스트 애플리케이션이 여러 서버에 연결할 수 있는 클라이언트-서버 모델을 따릅니다:
MCP 호스트: Claude Desktop, IDE 또는 MCP를 통해 데이터에 접근하는 AI 도구와 같은 프로그램
MCP 서버: MCP를 통해 특정 기능을 노출하는 프로그램. 파일 시스템, 개발 도구, 비즈니스 도구 등과 같은 외부 도구나 데이터 소스는 LLM이 안전하게 연결할 수 있도록 하는 MCP 프로토콜을 구현
MCP 클라이언트: MCP 서버에 연결하는 애플리케이션. MCP 클라이언트의 대표적인 예는 LLM 기반 챗봇
로컬 데이터 소스: MCP가 접근할 수 있는 컴퓨터의 파일, 데이터베이스 및 서비스
원격 서비스: 인터넷을 통해 사용할 수 있는 외부 시스템(일반적으로 API를 통해)
MCP 서버는 MCP 클라이언트가 연결하고 정보를 교환할 수 있는 API와 엔드포인트를 노출합니다. 출시 이후, MCP는 LLM에 더 넓은 도구 생태계에 대한 접근을 제공하는 표준으로서 엄청난 인기를 얻었습니다.
A2A와 MCP는 서로 다른 사용 사례를 다루고 있을까?
구글은 A2A를 MCP와 보완적인 프로토콜로 신중하게 포지셔닝하며, 각각이 멀티 에이전트 생태계에서 서로 다른 문제를 해결한다고 설명했습니다. 발표에서 구글은 “A2A는 앤트로픽의 MCP를 보완하는 오픈 프로토콜로, 에이전트에 유용한 도구와 컨텍스트를 제공합니다.”라고 언급했습니다.
A2A 문서에서는 ‘A2A ❤️ MCP’라는 제목의 페이지에서 자동차 수리점 사용 사례를 예로 들어 A2A와 MCP가 어떻게 함께 작동할 수 있는지 시연합니다:
MCP는 이러한 에이전트를 구조화된 도구(예: 플랫폼을 2미터 높이기, 렌치를 오른쪽으로 4mm 돌리기)와 연결하는 프로토콜입니다.
A2A는 최종 사용자나 다른 에이전트가 정비소 직원과 작업할 수 있게 하는 프로토콜입니다(“내 차에서 덜컹거리는 소리가 납니다”). A2A는 지속적인 의사소통과 결과를 얻기 위한 진화하는 계획을 가능하게 합니다(“왼쪽 바퀴 사진을 보내주세요”, “유체가 누출되는 것이 보입니다. 얼마나 오래 그랬나요?”). A2A는 또한 자동차 정비소 직원이 부품 공급업체와 같은 다른 에이전트와 협력할 수 있도록 돕습니다.
표면적으로 이러한 포지셔닝은 논리적으로 보입니다. 그러나 구글의 주장은 에이전트와 도구 간의 명확한 구분에 기반하고 있습니다. 우리는 정말로 두 개의 별개 사용 사례를 보고 있는 것일까요? 아니면 에이전트 간 통신과 지능형 도구 오케스트레이션 간의 차이가 그렇게 명확하지 않은 것일까요?
구글은 A2A로 MCP에 도전하고 있을까?
멀티 에이전트 시스템을 구축하기 위해 MCP와 A2A가 모두 필요할까요? 구글은 A2A를 MCP의 보완적 프로토콜로 포지셔닝했지만, 일부 업계 전문가들은 실제로 A2A와 MCP가 충돌할 수 있다고 의문을 제기합니다.
“이론적으로는 공존할 수 있지만, 실제로는 줄다리기가 예상됩니다. 개발자들은 제한된 에너지로 많은 생태계에 투자할 수 없습니다.” by 솔로몬 하이크스 (Dagger CEO, 전 Docker)
하이크스가 지적하듯, 에이전트와 도구 간의 구분은 종종 그렇게 명확하지 않습니다. 도구는 점점 더 에이전트와 같은 시스템으로 진화하고 있으며, 반대로 에이전트는 효과적으로 기능하기 위해 점점 더 도구에 의존하고 있습니다.
또한 그가 강조하듯, 채택이 사용을 유도하며, 그것이 진정한 전쟁터입니다. 두 프로토콜 모두 이론적으로는 AI 생태계에서 각자의 위치가 있을 수 있지만, 미래는 채택에 달려 있습니다.
A2A 발표 중에 구글은 생태계 지원을 보여주기 위해 많은 파트너를 포함시켰습니다. 하지만 주목할만한 점은 최근 MCP를 채택한 앤트로픽과 오픈AI가 모두 빠져 있다는 점입니다.
구글이 A2A를 개발한 이유는?
발표에 따르면, 구글이 A2A를 개발한 이유는 다음과 같습니다:
“에이전트 AI의 이점을 극대화하기 위해서는 이러한 에이전트가 분리된 데이터 시스템 및 애플리케이션 전반에 걸쳐 동적인 멀티 에이전트 생태계에서 협업할 수 있는 것이 중요합니다. 서로 다른 공급업체나 다른 프레임워크에서 구축되었더라도 에이전트가 서로 상호운용할 수 있도록 하면 자율성이 증가하고 생산성 향상이 배가되며 장기적인 비용이 절감됩니다.”
A2A(Agent-to-Agent)를 통해, 구글은 하나의 베팅을 하고 있습니다: AI의 미래는 상호운용 가능한 멀티 에이전트 시스템에 의해 주도될 것입니다.
그리고 이 베팅의 타이밍은 흥미롭습니다.
불과 2주 전, 오픈AI는 MCP를 공개적으로 채택하는 도약을 했습니다. 며칠 후, 구글의 CEO 순다르 피차이는 물었습니다:
“MCP를 할 것인가, 말 것인가?” by 순다르 피차이(구글 CEO)
그리고 A2A가 출시된 바로 하루 뒤, 구글 딥마인드의 CEO이자 공동 창업자인 데미스 하사비스는 Gemini 모델과 SDK에서 MCP를 지원할 계획이라고 밝혔습니다.
이제 두 개의 프로토콜이 두 AI 강자로부터 등장하고 있습니다. A2A를 출시하고 MCP를 공개적으로 지원함으로써, 구글은 커뮤니티가 지원하는 표준을 지원하면서도 에이전트가 조정하는 방법에 대한 자체 비전을 추진하여 베팅을 헤지하고 있는 것으로 보입니다.
커뮤니티와 기술 생태계가 A2A를 채택할지는 아직 지켜봐야 합니다.
A2A vs MCP: 단순함이 승리할 것
우리는 이전에도 유사한 기술 간의 경쟁을 본 적이 있습니다.
웹 서비스 초기에는 XML과 SOAP 같은 기술이 표준이었습니다. 이들은 기업 수준 시스템에 많은 기능을 제공했지만, 또한 다루기 어렵고 복잡했습니다.
이 분야에서 최종 승자는 JSON(JavaScript Object Notation)이었습니다. JSON은 단순하고 기능이 적음에도 불구하고 웹 데이터 교환을 위한 지배적인 형식이 되었습니다.
오픈소스 커뮤니티는 그 채택을 주도하여 SOAP나 XML보다 구현하기 훨씬 쉽게 만들었습니다. JSON의 단순함은 더 광범위한 기능을 제공하는 복잡한 대안보다 더 매력적인 옵션으로 만들었습니다.
이와 같은 기술 전쟁의 중요한 교훈은: 단순함과 사용 용이성이 승리한다는 것입니다.
AI 프로토콜과 에이전트의 미래
앤트로픽은 A2A에 어떻게 대응할까요? 시간이 말해줄 것입니다. 곧 답을 볼 수 있길 바랍니다.
두 프로토콜을 모두 수용함으로써, 구글은 에이전트 통신 공간에서 자리를 차지하기 위한 포지셔닝을 하는 것으로 보입니다. MCP 뒤에 있는 커뮤니티 주도 모멘텀과 커뮤니티에서의 강력한 채택을 고려하면, 이는 힘든 싸움이 될 것입니다.
AI 프로토콜의 진정한 전쟁터는 채택에 관한 것입니다. 승리하는 프로토콜은 사용, 도구 지원을 개발하고 생태계가 지원하는 프로토콜이 될 것입니다.
맺음말: 에이전트 생태계의 미래는 표준화된 통신에 달려 있다
AI 에이전트 생태계가 성장함에 따라, 표준화된 통신 프로토콜의 중요성은 더욱 커질 것입니다. 구글의 A2A와 앤트로픽의 MCP는 각각 다른 접근 방식을 통해 이 문제를 해결하려고 합니다. A2A는 에이전트 간의 직접적인 통신에 중점을 두고 있으며, MCP는 에이전트와 도구 간의 통합에 초점을 맞추고 있습니다.
이 두 프로토콜이 실제로 보완적인 관계가 될지, 아니면 경쟁 관계가 될지는 아직 불분명합니다. 그러나 한 가지 확실한 것은, AI 기술의 진보는 이러한 표준화된 프로토콜에 크게 의존할 것이라는 점입니다.
기술 역사가 우리에게 가르쳐 준 것처럼, 최종적으로 승리하는 프로토콜은 기능의 다양성보다는 단순함과 접근성에 의해 결정될 가능성이 높습니다. 개발자들이 쉽게 채택하고 구현할 수 있는 프로토콜이 궁극적으로 AI 에이전트 생태계의 표준이 될 것입니다.
앞으로의 발전을 지켜보면서, 어떤 프로토콜이 승리하든 인공지능 에이전트 간의 더 나은 협업과 통합을 통해 우리 모두가 승자가 될 수 있기를 바랍니다. AI 프로토콜 전쟁은 단순한 기술적 경쟁을 넘어, 인공지능의 미래가 어떻게 형성될지에 대한 비전의 경쟁이기도 합니다.
