Google ADK와 Gemini 2.5를 활용한 AI 에이전트 개발 가이드: 로컬/원격 MCP 연동
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이 가이드는 Google Agent Development Kit(ADK)와 Gemini 2.5 모델을 사용하여 AI 에이전트 기반 애플리케이션을 구축하고자 하는 백엔드 개발자, AI 엔지니어, 그리고 새로운 AI 개발 프레임워크를 탐색하는 모든 개발자에게 매우 유용합니다. 로컬 및 원격 Model Context Protocol(MCP) 도구를 FastAPI와 Streamlit과 연동하는 구체적인 방법을 다루고 있어, AI 에이전트의 내부 동작 원리를 이해하고 실질적인 개발 경험을 쌓고 싶은 분들에게 적합합니다.
🔖 주요 키워드
핵심 기술: 본 문서는 Google의 오픈소스 AI 에이전트 개발 프레임워크인 Google Agent Development Kit(ADK)를 소개하며, Gemini 2.5 모델과 Model Context Protocol(MCP)을 활용하여 로컬 및 원격에서 작동하는 AI 에이전트 애플리케이션을 구축하는 방법을 설명합니다. FastAPI를 백엔드로, Streamlit을 프론트엔드로 활용하여 실용적인 예제를 제공합니다.
기술적 세부사항:
* Google ADK: "어디서든 실행되는" AI 에이전트 개발을 위한 오픈소스 프레임워크로, VSCode, Docker, CloudRun, Kubernetes 등 다양한 환경을 지원합니다.
* ADK Agent Event Loop: Runner와 Execution Logic(Agent, LLM 호출, Callback, Tool 등) 간의 양방향 통신을 촉진하는 핵심 메커니즘입니다.
* Model Context Protocol (MCP): LLM이 외부 애플리케이션, 데이터 소스, 도구와 통신하는 방식을 표준화하는 오픈 표준입니다.
* 로컬 MCP 예제: FileOps 도구를 사용하여 로컬 파일 시스템과 상호작용하는 에이전트를 구축하는 방법을 보여줍니다 (Node.js, npm, npx 필요).
* 원격 MCP 예제: Serper API를 사용하여 웹 검색 및 스크래핑 기능을 제공하는 에이전트를 구축하는 방법을 보여줍니다 (Node.js, npm, npx, Serper API 키 필요).
* 구현 스택: Google ADK, Gemini 2.5, FastAPI, Streamlit, Python, Node.js.
* 개발 단계: 종속성 설치, Gemini API 키 획득, .env 파일 설정, 프론트엔드(Streamlit) 및 백엔드(FastAPI) 코드 작성, 로컬/원격 MCP 서버 실행.
개발 임팩트: ADK 프레임워크를 통해 개발자는 복잡한 워크플로우 관리, 향상된 컨텍스트 메모리 활용, 협업 에이전트 구성, 다양한 LLM과의 연동, 원활한 도구 통합 등을 경험할 수 있습니다. 이는 AI 에이전트 개발의 생산성과 유연성을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다.
커뮤니티 반응: 본문에서는 GitHub에서 제공하는 두 개의 샘플 프로젝트를 통해 실질적인 구현을 지원합니다.