A2A MCP Integration Guide: Python SDK & OpenRouter LLM Imple
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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)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 uv로 가상환경 생성 후 OPENROUTER_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