MCP 와 A2A 비교

Model Context Protocol(MCP): AI 모델과 외부 도구 간의 연결

개요: MCP는 Anthropic이 개발한 개방형 표준으로, 대형 언어 모델(LLM)이 외부 데이터 소스 및 도구와 상호작용할 수 있도록 설계되었습니다. 이를 통해 AI 모델이 다양한 리소스에 접근하고 작업을 수행할 수 있습니다.​

주요 특징:

• 표준화된 인터페이스: MCP는 JSON-RPC 기반의 메시징 프로토콜을 사용하여, 모델이 외부 도구와 통신할 수 있는 구조를 제공합니다.
• 모델 독립성: OpenAI, Google DeepMind, Claude 등 다양한 LLM에서 사용할 수 있도록 설계되었습니다.
• 보안 및 확장성: MCP는 안전하고 확장 가능한 통합을 지원하며, 기업 애플리케이션과의 안전한 통합을 가능하게 합니다.

적용 예시:

• AI 모델이 Google Drive, GitHub, PostgreSQL 등 외부 데이터 소스에 접근하여 정보를 검색하거나 작업을 수행할 수 있습니다.​
• Claude Desktop 앱은 로컬 MCP 서버를 실행하여 사용자 파일을 읽거나 시스템 도구와 상호작용할 수 있습니다.

 

Agent2Agent(A2A): AI 에이전트 간의 협업을 위한 프로토콜

개요: A2A는 Google이 주도하는 개방형 표준으로, 서로 다른 프레임워크나 벤더에서 개발된 AI 에이전트들이 상호작용하고 협업할 수 있도록 설계되었습니다.

주요 특징:

• 에이전트 간 통신: A2A는 AI 에이전트들이 서로의 기능을 발견하고, 상호작용 모드를 협상하며, 공동 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다.
• 에이전트 카드: 각 에이전트는 자신의 기능, 기술, 엔드포인트 URL 및 인증 요구 사항을 설명하는 메타데이터 파일(agent.json)을 제공하여, 다른 에이전트들이 이를 발견하고 상호작용할 수 있도록 합니다.
• 개방형 생태계: A2A는 다양한 벤더와 프레임워크의 에이전트들이 협업할 수 있는 개방형 생태계를 지향합니다.

적용 예시:

• 채용 프로세스에서, 한 에이전트가 후보자 탐색을, 다른 에이전트가 인터뷰 일정 관리를, 또 다른 에이전트가 이력 조회를 담당하여 협업할 수 있습니다.

 

MCP와 A2A의 비교 요약

항목Model Context Protocol(MCP)Agent2Agent(A2A)

개발 주체	Anthropic	Google
주요 목적	AI 모델과 외부 도구 간의 통합 표준화	AI 에이전트 간의 협업 및 상호운용성 확보
통신 대상	AI 모델 ↔ 외부 도구/데이터 소스	AI 에이전트 ↔ AI 에이전트
데이터 형식	JSON-RPC 기반 메시징	에이전트 카드(agent.json) 기반 메타데이터 공유
적용 사례	Claude Desktop, GitHub 연동, Google Drive 통합 등	채용 프로세스 자동화, 다양한 에이전트 간 협업 등
보안 및 확장성	안전하고 확장 가능한 통합 지원	다양한 벤더와 프레임워크의 에이전트 협업 지원

 

결론

MCP와 A2A는 각각 AI 시스템의 통합과 협업을 위한 표준 프로토콜로, 서로 다른 초점과 적용 범위를 가지고 있습니다. MCP는 AI 모델이 외부 도구 및 데이터 소스와 효과적으로 통합될 수 있도록 지원하며, A2A는 다양한 AI 에이전트들이 상호작용하고 협업할 수 있는 환경을 제공합니다. 이러한 프로토콜의 발전은 AI 생태계의 확장성과 상호운용성을 높이는 데 기여할 것으로 기대됩니다.