MCP와 A2A로 보는 AI 에이전트 연결 표준의 등장

최근 AI 흐름을 보면 모델 자체의 성능만큼이나 AI가 외부 시스템과 어떻게 연결되는가가 중요해지고 있습니다. 예전에는 챗봇에게 질문을 던지고 답변을 받는 정도가 중심이었다면, 이제는 AI가 파일을 읽고, 데이터베이스를 조회하고, 깃허브 이슈를 확인하고, 다른 전문 에이전트에게 일을 넘기는 구조까지 이야기되고 있습니다.

 

이 변화가 자연스럽게 이어지는 이유는 간단합니다. AI가 아무리 똑똑해져도 실제 업무 데이터와 연결되지 못하면 할 수 있는 일이 제한됩니다. 반대로 아무 기준 없이 여기저기 연결되면 보안과 권한 관리가 복잡해집니다. 그래서 최근에는 AI 에이전트가 도구, 데이터, 다른 에이전트와 연결되는 방식을 표준화하려는 움직임이 빠르게 나타나고 있습니다.

 

그중 대표적으로 자주 언급되는 것이 MCP와 A2A입니다. MCP는 Model Context Protocol의 줄임말이고, A2A는 Agent2Agent Protocol의 줄임말입니다. 이름만 보면 둘 다 비슷해 보이지만, 실제로는 해결하려는 문제가 다릅니다. MCP는 주로 AI 에이전트가 외부 도구와 데이터를 쓰는 방식에 가깝고, A2A는 AI 에이전트끼리 서로 일을 주고받는 방식에 가깝습니다.

 

 

 

1. AI 에이전트 연결 표준

 

1.1 업무 시스템 연결

 

AI 에이전트를 실제 업무에 붙인다고 생각해보면, 생각보다 빨리 연결 문제가 드러납니다. 고객지원 에이전트는 상담 기록과 티켓 시스템을 봐야 하고, 개발 에이전트는 깃허브 저장소와 이슈를 읽어야 합니다. 데이터 분석 에이전트라면 데이터베이스, 대시보드, 문서 저장소, 슬랙 메시지까지 참고해야 할 수도 있습니다.

 

1.2 연결 코드의 중복

 

문제는 이런 연결을 서비스마다 따로 만들기 시작하면 금방 복잡해진다는 점입니다. 하나의 AI 앱이 여러 도구를 연결해야 하고, 여러 AI 앱이 같은 도구를 또 각각 연결해야 합니다. 이렇게 되면 같은 깃허브, 같은 구글 드라이브, 같은 데이터베이스를 연결하기 위해 비슷한 코드를 계속 새로 만들어야 합니다.

 

쉽게 말하면

AI 에이전트 연결 표준은 “AI가 어떤 방식으로 도구를 쓰고, 어떤 방식으로 다른 에이전트와 대화할 것인가”를 미리 정해두려는 시도입니다.

 

2. MCP의 역할과 구조

 

2.1 외부 시스템 연결

 

MCP는 Anthropic이 2024년 11월 공개한 오픈 표준입니다. 공식 발표에서는 MCP를 AI 어시스턴트가 콘텐츠 저장소, 업무 도구, 개발 환경처럼 데이터가 존재하는 시스템과 연결되도록 돕는 표준이라고 설명합니다. 핵심은 AI 애플리케이션과 외부 데이터 소스 사이의 연결 방식을 하나로 맞추자는 것입니다.

 

MCP 공식 문서에서는 MCP를 “AI 애플리케이션을 외부 시스템에 연결하는 오픈소스 표준”이라고 설명합니다. 예를 들어 로컬 파일, 데이터베이스, 검색 엔진, 계산기, 특정 워크플로 같은 것들이 MCP를 통해 AI 애플리케이션과 연결될 수 있습니다.

 

 

2.2 MCP 서버와 클라이언트

 

MCP를 이해할 때 중요한 단어는 서버와 클라이언트입니다. 외부 도구나 데이터를 제공하는 쪽은 MCP 서버가 되고, 그 서버에 접속해 데이터를 가져오거나 도구를 호출하는 AI 애플리케이션 쪽은 MCP 클라이언트가 됩니다.

 

 

2.3 공통 연결 계층

 

이 구조가 자리 잡으면 개발자는 AI 앱마다 데이터베이스 연결 코드를 따로 만드는 대신, 데이터베이스를 MCP 서버로 노출하고 여러 AI 앱이 같은 방식으로 접근하게 만들 수 있습니다. 그래서 MCP는 단순한 기능 추가라기보다 AI 에이전트와 업무 시스템 사이의 공통 연결 계층에 가깝습니다.

 

3. A2A의 역할과 구조

 

3.1 에이전트 간 협업

 

A2A는 Google이 2025년 4월 발표한 Agent2Agent Protocol입니다. Google Developers Blog에서는 A2A를 서로 다른 벤더나 프레임워크로 만들어진 AI 에이전트들이 협업할 수 있도록 돕는 오픈 프로토콜로 소개했습니다. MCP가 “에이전트와 도구의 연결”에 가깝다면, A2A는 “에이전트와 에이전트의 연결”에 가깝습니다.

 

3.2 업무 분업 시나리오

 

예를 들어 채용 업무를 생각해볼 수 있습니다. 하나의 에이전트가 채용 공고를 분석하고, 다른 에이전트가 후보자를 찾고, 또 다른 에이전트가 인터뷰 일정을 조율할 수 있습니다. 이때 각 에이전트가 같은 회사에서 만든 것이 아니거나 서로 다른 프레임워크로 만들어졌다면, 서로 대화하는 공통 규칙이 필요합니다. A2A는 바로 이 지점에 초점을 둡니다.

 

 

 

4. Agent Card

 

4.1 에이전트 명세

 

A2A에서 눈에 띄는 개념 중 하나가 Agent Card입니다. 쉽게 말하면 에이전트의 자기소개서 같은 것입니다. 어떤 이름의 에이전트인지, 어떤 일을 할 수 있는지, 어디로 요청을 보내야 하는지, 어떤 인증 방식을 요구하는지, 입력과 출력 형식은 무엇인지 등을 담습니다.

 

4.2 에이전트 발견과 위임

 

사람이 협업할 때도 상대가 어떤 역할을 하는지 알아야 일을 맡길 수 있습니다. AI 에이전트도 마찬가지입니다. 클라이언트 에이전트가 원격 에이전트에게 일을 맡기려면, 먼저 그 에이전트가 어떤 능력을 갖고 있는지 알아야 합니다. Agent Card는 이 발견 과정을 표준화하기 위한 장치입니다.

 

 

4.3 Agent Card 구성 요소

 

A2A 공식 문서에서는 Agent Card를 원격 에이전트를 위한 디지털 명함처럼 설명합니다. 에이전트의 이름, 설명, 제공자, 서비스 엔드포인트, 지원 기능, 인증 방식, 수행 가능한 스킬 등이 여기에 포함됩니다.

 

5. MCP와 A2A의 관계

 

5.1 상호 보완 관계

 

MCP와 A2A를 처음 보면 둘 중 하나가 다른 하나를 대체하는 것처럼 느껴질 수 있습니다. 하지만 공식 A2A 문서에서는 두 프로토콜이 경쟁 관계가 아니라 서로 보완 관계라고 설명합니다. MCP는 에이전트가 도구와 리소스를 쓰는 방식을 표준화하고, A2A는 독립적인 에이전트들이 서로 발견하고 일을 위임하고 결과를 주고받는 방식을 표준화합니다.

 

 

 

 

 

5.2 함께 쓰이는 구조

 

조금 더 현실적으로 표현하면, 하나의 메인 에이전트가 A2A를 통해 다른 전문 에이전트에게 일을 맡기고, 각 전문 에이전트는 내부적으로 MCP를 통해 데이터베이스나 사내 API를 호출하는 식입니다. 그래서 앞으로의 AI 에이전트 구조는 하나의 거대한 모델이 모든 일을 처리하기보다, 여러 에이전트와 도구가 표준화된 방식으로 연결되는 형태에 가까워질 수 있습니다.

 

6. 개발자 관점의 변화

 

6.1 제품 구조의 일부가 된 AI 연동

 

개발자 입장에서 MCP와 A2A가 중요한 이유는 AI 연동 방식이 점점 제품 구조의 일부가 되고 있기 때문입니다. 예전에는 “AI API를 호출해서 답변을 받는다” 정도면 충분했지만, 에이전트가 실제 업무를 수행하려면 어디까지 접근할 수 있는지, 어떤 도구를 호출할 수 있는지, 어떤 에이전트에게 일을 넘길 수 있는지까지 설계해야 합니다.

 

6.2 MCP와 A2A 비교

 

구분	MCP	A2A
핵심 역할	에이전트와 도구·데이터 연결	에이전트와 에이전트 연결
주요 대상	DB, 파일, GitHub, Slack, API	원격 에이전트, 전문 에이전트, 협업 에이전트
실무 질문	AI가 이 도구를 안전하게 호출할 수 있는가?	AI가 다른 에이전트에게 일을 맡기고 결과를 받을 수 있는가?

 

6.3 운영 설계 요소

 

앞으로는 MCP 서버를 직접 만들어 사내 데이터나 서비스를 AI 에이전트에 연결하는 일이 늘어날 수 있습니다. 동시에 A2A 기반으로 여러 에이전트를 조합해 하나의 업무 흐름을 만드는 시도도 많아질 수 있습니다. 이때 중요한 것은 단순히 연결이 되는지가 아니라, 권한, 인증, 로깅, 실패 처리, 비용 관리까지 함께 설계하는 것입니다.

 

트렌드 포인트

AI 에이전트 시대의 개발은 모델 호출 코드만 작성하는 것이 아니라, 에이전트가 접근할 수 있는 도구와 협업 범위를 설계하는 일로 확장되고 있습니다.

 

7. 데이터 분석 관점의 활용

 

7.1 에이전트 운영 로그

 

MCP와 A2A는 개발자만의 주제로 보일 수 있지만, 데이터 분석 관점에서도 꽤 흥미롭습니다. AI 에이전트가 도구를 호출하고 다른 에이전트와 협업하기 시작하면, 그 과정 자체가 로그로 남기 때문입니다.

 

7.2 분석 지표

 

분석할 수 있는 질문

• 어떤 MCP 도구가 가장 자주 호출될까요?
• 도구 호출 실패율은 어느 정도일까요?
• A2A로 위임된 작업 중 실제 완료까지 이어진 비율은 얼마나 될까요?
• 에이전트 협업을 도입한 뒤 업무 처리 시간이 줄었을까요?
• 특정 에이전트에게 과도하게 일이 몰리지는 않을까요?

7.3 도입 효과 측정

 

이런 질문은 AI 도입 효과를 측정하는 데 중요합니다. 단순히 “AI를 붙였다”로 끝나는 것이 아니라, 실제로 어떤 업무에서 호출이 많이 일어났고, 어디서 실패가 반복됐고, 어떤 연결이 병목이 되는지를 봐야 합니다. 결국 에이전트 연결 표준이 확산될수록, 에이전트 운영 로그를 분석하는 일도 함께 중요해질 가능성이 있습니다.

 

8. 정리

 

8.1 연결 표준의 의미

 

MCP와 A2A는 AI 에이전트가 실제 업무 시스템으로 들어가기 위해 필요한 연결 표준입니다. MCP는 AI 에이전트가 외부 도구와 데이터를 활용하는 방식을 정리하고, A2A는 서로 다른 에이전트가 협업하는 방식을 정리합니다.

 

8.2 에이전트 구조의 변화

 

이 흐름이 중요한 이유는 AI가 더 이상 답변만 생성하는 도구에 머물지 않기 때문입니다. 앞으로의 AI는 데이터를 조회하고, 도구를 호출하고, 작업을 위임하고, 여러 시스템을 넘나들며 업무를 처리하는 방향으로 발전할 가능성이 큽니다. 이때 연결 방식이 제각각이면 개발과 운영이 복잡해지고, 표준이 자리 잡으면 여러 시스템을 더 안정적으로 조합할 수 있습니다.

 

8.3 트렌드 관찰 포인트

 

결국 MCP와 A2A는 단순히 새로운 약어 두 개가 등장했다는 이야기가 아닙니다. AI 에이전트를 실제 제품과 업무 프로세스 안에 넣기 위해, 업계가 연결 방식 자체를 표준화하려는 움직임으로 볼 수 있습니다. 앞으로 AI 트렌드를 볼 때는 모델 성능뿐 아니라 그 모델이 어떤 도구와 연결되고, 어떤 에이전트와 협업하는지까지 함께 보는 것이 더 중요해질 것 같습니다.

 

참고 자료

• Anthropic, Introducing the Model Context Protocol: https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol
• Model Context Protocol Docs, What is MCP?: https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro
• Google Developers Blog, Announcing the Agent2Agent Protocol: https://developers.googleblog.com/en/a2a-a-new-era-of-agent-interoperability/
• A2A Protocol Docs, A2A and MCP: https://a2a-protocol.org/latest/topics/a2a-and-mcp/
• A2A Protocol Docs, Agent Discovery: https://a2a-protocol.org/latest/topics/agent-discovery/