MCP vs A2A 통신 이해하기

MCP vs A2A: AI 에이전트 간 통신 이해하기

소개

AI 에이전트들이 어떻게 소통하는지 궁금하신가요? 그들은 어떻게 협업하고, 정보를 공유하며, 복잡한 작업을 조율할까요?

오늘날 AI가 주도하는 세상에서, 에이전트들이 어떻게 대화하는지는 그들의 지능만큼 중요해졌습니다. 이 글에서는 두 가지 흥미로운 통신 패러다임인 MCP (Model Context Protocol)와 A2A (Agent-to-Agent)에 대해 깊이 있게 알아보겠습니다. 이 글은 유튜브의 인기 영상 “MCP vs A2A: AI Agent Communication Explained!”의 내용을 바탕으로 작성되었습니다.

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MCP: Model Context Protocol

MCP는 초지능 도서관 사서를 떠올리면 됩니다. 이 MCP 서버는 방대한 지식, 프롬프트, 도구 및 리소스를 보유하고 있습니다. AI 에이전트(MCP 클라이언트)가 필요할 때 서버에 요청을 보내고, 서버는 자체적으로 처리하거나 다른 AI 시스템과 소통하여 응답을 생성합니다.

주요 특징:

• 중앙 집중형 지식 허브
• 지능형 라우팅, 리소스 관리, 프롬프트 오케스트레이션 제공
• 대규모 확장성과 일관된 에이전트 운영에 적합

예시:

AI 비서가 Slack, GitHub, 로컬 도구 등 다양한 소스로부터 데이터를 가져오기 위해 MCP 서버에 요청하고, 통합된 정보를 사용자에게 제공합니다.

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A2A: Agent-to-Agent Protocol

이번에는 도서관 사서 없이 두 명의 에이전트가 직접 대화하는 모습을 상상해 보세요. 이것이 바로 A2A입니다: 중간 매개체 없이 직접적인 통신이 핵심입니다.

주요 특징:

• 피어 투 피어 구조
• 실시간 협업에 적합
• 협상, 기능 탐색, 상태 기반 조율에 탁월

사용 사례:

• DevOps 파이프라인에서 작업 할당을 직접 조율하는 두 AI 에이전트
• 개인 AI 캘린더 간에 직접 미팅 일정을 협의

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어떤 상황에서 어떤 방식을 사용할까?

항목	MCP	A2A
구조	중앙 집중형	분산형
통신 방식	서버를 통한 간접 통신	직접적인 피어 투 피어 통신
적합한 목적	리소스 접근, 크로스 플랫폼 통합	실시간 의사결정, 협업
도구 통합 예시	Slack, GitHub, Outlook, Jira 등	맞춤형 에이전트 시스템

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두 가지 방식의 통합

현대 AI 아키텍처의 강점 중 하나는 MCP와 A2A를 함께 사용할 수 있다는 점입니다. 실제로 많은 시스템들이 MCP로 전반적인 지식 접근을 관리하고, A2A로 특정 작업을 조율합니다.

예시 시나리오:

• Agent 1이 Outlook과 Jira에서 데이터를 수집하기 위해 MCP를 사용
• 이후 Agent 1은 Agent 2와 A2A를 통해 협력 및 의사결정을 진행

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다이어그램 개요

다음은 MCP와 A2A의 차이를 단순화하여 시각적으로 표현한 예입니다:

[MCP]
Agent --> MCP Client --> MCP Server --> Tools (Slack, GitHub 등)

[A2A]
Agent 1 <-------> Agent 2

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참고 자료

• OpenAI 공식 문서
• LangChain 아키텍처
• 멀티 에이전트 시스템 개요 - 위키피디아

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결론

MCP와 A2A 같은 통신 프로토콜을 이해하면, AI 에이전트들의 소셜 다이나믹을 엿볼 수 있습니다. 중앙 집중형 지식 관리든, 직접적인 협업이든, 이러한 유연한 통신 방식은 지능형 시스템의 미래를 만들어가고 있습니다.

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