A2A MCP: 인공지능 프로토콜 진화에서의 승자 예측

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• 인공지능 프로토콜 개발자, 시스템 아키텍처 설계자, AI 기술 평가자
• 중급~고급 수준의 기술 이해가 필요 (분산 네트워크, 프로토콜 설계 원칙 등)

핵심 요약

• A2A 프로토콜은 분산 P2P 네트워크 기반의 인터애전트 상호운용성을 강조하며, JWT 인증, 세션 기반 상태 관리를 특징으로 함
• MCP 프로토콜은 클라이언트-서버 모드의 모델-도구 통합을 지원하며, Claude 등 주요 AI 어시스턴트와의 호환성이 뛰어남
• A2A는 고확장성과 강력한 보안 메커니즘을 제공하지만, 학습 곡선이 가파름; MCP는 낮은 진입 장벽과 빠른 시장 확장 가능

섹션별 세부 요약

1. 프로토콜 개요

• A2A는 Agent-to-Agent 통신 표준으로, AI 에이전트 간 자원 공유 및 협업을 가능하게 함
• MCP는 모델-도구 통합 인터페이스로, 외부 데이터/도구에 대한 안전한 접근을 지원함
• A2A는 P2P 네트워크, MCP는 클라이언트-서버 모드의 아키텍처 패턴을 채택

2. 기술적 차이점

• A2A

- JWT 내장 인증 및 엔드투엔드 암호화 지원

- 동적 에이전트 발견 기능 제공

- 세션 기반 상태 관리로 높은 보안성 유지

• MCP

- JSON-RPC + Server-Sent Events 기반 통신

- 외부 인증 기반으로 보안성 약화 가능성

- 무상태 설계로 저 메모리 사용량 제공

3. 성능 비교

• A2A

- 분산 아키텍처로 높은 동시 처리 능력

- 최초 응답 시간은 발견 단계로 인해 상대적으로 길음

• MCP

- 중앙 집중형 통신으로 저 네트워크 오버헤드

- 무상태 설계로 저 메모리 소비 가능

4. 실무 코드 예시

• A2A 예시:

from a2a_sdk import A2AClient
async def main():
    client = A2AClient()
    agents = await client.discover_agents(...)
    results = [await client.send_message(...) for agent in agents]
    return await client.synthesize_responses(results)

• MCP 예시:

from mcp_sdk import MCPClient
async def main():
    client = MCPClient(...)
    tools = await client.list_tools()
    analysis = await client.call_tool("data_analyzer", ...)
    report = await client.call_tool("report_generator", ...)
    return report

5. 미래 전망

• 단기(1-2년): MCP가 도구 통합에서 우위, A2A는 분산 아키텍처 완성도 집중
• 중기(3-5년): 표준화 기관의 통합 표준 수립 가능성, 성능/보안이 결정 요소
• 장기(5년 이상): 분산 AI 시스템 수요 증가로 A2A 발전, 프로토콜 수렴 또는 새 표준 가능성

결론

• A2A는 장기적 분산 AI 생태계에서 우위를 차지할 가능성이 높으나, MCP는 즉시 사용성과 시장 확장에서 강점
• 선택 시 사용 사례에 따라 결정: 다중 에이전트 협업이 필요한 경우 A2A, 도구 통합이 필요한 경우 MCP
• 표준화 추이를 지속 모니터링하고, 보안 및 확장성을 고려한 프로토콜 선택이 중요