MCP와 A2A: AI 에이전트 생태계의 연결성과 협업을 위한 핵심 프로토콜 분석

핵심 기술: 본 콘텐츠는 AI 에이전트가 외부 도구와 연동(MCP)하고 다른 에이전트와 협업(A2A)하기 위한 핵심 프로토콜인 MCP(Model Context Protocol)와 A2A(Agent-to-Agent)를 심층적으로 분석합니다. 이는 LLM 기반의 AI 에이전트가 단독으로 기능하는 것을 넘어, 실제적인 생태계를 구축하고 복잡한 작업을 수행하는 데 필수적인 요소들을 설명합니다.

기술적 세부사항:
* MCP (Model Context Protocol):
* LLM이 외부 리소스나 도구를 사용할 수 있게 하는 설명서 역할을 합니다.
* HTTP나 API처럼, LLM이 외부 Tool을 호출하고 상호작용하는 방법을 정의합니다.
* LLM이 도구를 이해하고 호출할 수 있도록 JSON-RPC 기반의 구조화된 방식으로 도구를 정의합니다.
* 프레임워크 종속적이지 않아, 다양한 플랫폼에서 호환 가능합니다.
* Cursor와 같은 플랫폼에서 실제 적용 사례를 보이며 표준으로 자리 잡고 있습니다.
* 툴 정의, 실행, 공유, 협력을 아우르는 새로운 실행 언어로 진화 중입니다.
* A2A (Agent-to-Agent):
* AI 에이전트 간 협업 및 조율을 위한 대화 규칙 및 프로토콜입니다.
* 각 에이전트가 역할을 정의하고 상호 메시지를 주고받으며 협업합니다.
* 복잡한 작업을 여러 에이전트가 분산하여 처리하는 구조를 가능하게 합니다.
* Google이 2025년 초 오픈소스로 공개했으며, 다양한 테크 파트너가 참여하고 있습니다.
* MCP가 'AI ↔ 도구 간의 언어'라면, A2A는 'Agent ↔ Agent 간의 대화 문법'입니다.

개발 임팩트:
* AI 에이전트가 실제적인 '일'을 수행할 수 있도록 도구 사용 능력과 협업 능력을 부여합니다.
* 스타트업에게 단일 기능 Agent만으로도 에이전트 생태계에 참여할 기회를 제공합니다.
* 플랫폼 의존성 없이 Agent가 시장에서 유통될 수 있는 구조를 만듭니다.
* 경쟁이 치열해지겠지만, 기술력이 곧 실력으로 검증받는 시장 환경을 조성합니다.
* 향후 다양한 Agent 서비스가 MCP와 A2A를 중심으로 연결되고 상호작용하는 생태계가 구축될 것입니다.

커뮤니티 반응:
* 콘텐츠 내에 직접적인 커뮤니티 반응 언급은 없으나, Cursor와 같은 플랫폼의 MCP 도입 사례를 통해 업계의 주목도를 엿볼 수 있습니다.
* MCP, A2A 확장 프로토콜 제안 등 활발한 논의가 이루어지고 있음을 시사합니다.

톤앤매너: 기술적 설명과 함께 비유를 사용하여 복잡한 개념을 쉽게 이해시키려는 친절하고 전문적인 톤앤매너를 유지하고 있습니다.