A2A MCP 통합 구현 가이드
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
개발 툴
대상자
AI 에이전트 및 프로토콜 개발자, 중급 이상 Python 개발자
핵심 요약
- A2A (Agent-to-Agent)와 MCP (Model Context Protocol)은 HTTP 기반 통신 및 LLM 기반 의사결정을 공유하는 유사한 아키텍처를 가짐
- a2a-python SDK를 사용해 서버/클라이언트 구현,
google/gemini-flash-1.5
모델을 OpenRouter에서 활용 - 단일 인터페이스를 통해 에이전트와 도구를 통합 사용 가능,
uv
도구로 의존성 관리 및 실행
섹션별 세부 요약
1. 프로젝트 설정 및 실행
- 환경 설정: Python 3.13+에서
uv
로 가상환경 생성 후OPENROUTER_API_KEY
설정 - 서버 실행:
uv run --env-file .env a2a-server
명령어로 9999포트에서 실행 - 클라이언트 실행:
uv run --env-file .env a2a-client --question "What is A2A protocol?"
명령어로 요청 보내기
2. A2A & MCP 프로토콜 비교
- 공통점:
- HTTP 기반 통신 (A2A: REST API, MCP: Server-Sent Events)
- LLM 프롬프트 기반 의사결정
- 자동 발견 메커니즘 (Agent/Tool Capability)
- 구조화된 응답 데이터 처리
- 차이점:
- A2A: 에이전트 간 통신
- MCP: 외부 도구와의 통합
3. 시스템 아키텍처 및 흐름
- 클라이언트 단계: 사용자 질문 → 에이전트 발견 → LLM 기반 에이전트 선택
- 서버 단계: 요청 수신 → 도구 발견 → LLM 기반 도구 선택 → 반복적 도구 실행
- 응답 단계: 결과 스트리밍 → 클라이언트 최종 답변 합성 → 사용자에게 전달
- MCP 통합: 외부 지식 소스 접근 시 MCP 도구와 연동
결론
- A2A와 MCP는 동일한 인터페이스 패러다임을 통해 통합 가능, 에이전트-도구 혼합 워크플로우 구현
uv
도구를 활용해 의존성 관리 및 실행,OPENROUTER_API_KEY
설정 필수- LLM 기반 의사결정과 HTTP 통신을 통해 실시간 스트리밍 및 반복적 처리 가능