(테크) AI 에이전트의 미래 - MCP와 A2A의 확산

 

인공지능(AI) 기술은 빠르게 발전하며 우리의 삶과 산업 전반을 변화시키고 있습니다.

 

특히 AI 에이전트와 관련된 기술은 복잡한 작업을 자동화하고, 데이터를 활용해 더 나은 의사결정을 지원하며, 기업의 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

 

이 과정에서 Model Context Protocol(MCP)와 Agent to Agent(A2A) 프로토콜은 AI 에이전트의 상호 운용성과 통합을 위한 핵심 표준으로 주목받고 있습니다.

source : Newsnine

이 블로그에서는 MCP와 A2A의 개념, 중요성, 산업 내 채택 현황, 그리고 기술 및 투자 관점에서의 의미를 심층적으로 탐구하여, 기술과 투자에 관심 있는 독자들에게 흥미롭고 정확한 인사이트를 확인하고자 합니다.

 

1. MCP와 A2A란 무엇인가?

 

1.1. Model Context Protocol(MCP)

 

MCP는 Anthropic에서 개발한 오픈 표준 프로토콜로, AI 어시스턴트가 다양한 데이터 소스와 도구에 연결되도록 지원합니다.

 

이 프로토콜은 AI 모델이 콘텐츠 저장소, 비즈니스 도구, 개발 환경 등 외부 시스템에서 데이터를 표준화된 방식으로 가져와 더 정확하고 관련성 높은 응답을 생성할 수 있게 합니다.

 

MCP는 마치 AI 애플리케이션의 "USB-C 포트"와 같다고 비유되며, 기존의 복잡한 개별 통합 대신 단일 프로토콜을 통해 다양한 시스템과의 연결을 간소화합니다.

 

MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 기반으로 작동하며, 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

• MCP 호스트 : Claude Desktop, IDE, AI 도구 등 데이터를 MCP를 통해 접근하려는 프로그램.
• MCP 서버 : 특정 기능을 표준화된 방식으로 제공하는 경량 프로그램.
• MCP 클라이언트 : 서버와 1:1 연결을 유지하는 프로토콜 클라이언트.
• 데이터 소스 : 로컬 파일, 데이터베이스, 또는 인터넷을 통해 접근 가능한 외부 서비스.

예를 들어 Google Maps, Slack, GitHub 등이 MCP를 지원하며, 이를 통해 AI 모델이 다양한 외부 도구와 상호작용할 수 있도록 합니다.

 

예를 들어, MCP를 사용하면 AI가 GitHub의 코드 리포지토리나 Notion의 노트에 접근하여 작업을 수행할 수 있습니다.

 

MCP의 활용 및 장점

 

MCP는 AI 모델이 최신 정보를 실시간으로 접근하고, 외부 시스템에서 작업을 수행할 수 있도록 함으로써 기업의 효율성과 확장성을 크게 향상시킵니다. 예를 들어, 사용자가 AI 애플리케이션을 통해 실시간 일정 조회를 하거나 데이터베이스 검색을 할 수 있도록 지원합니다.

 

결과적으로, MCP는 기업이 더 나은 의사 결정을 내리고, 생산성을 높이며, 디지털 환경에서의 경쟁력을 유지하는 데 필요한 필수 도구로 자리잡고 있습니다.

 

1.2. Agent to Agent(A2A)

 

A2A는 Google이 주도하는 오픈 프로토콜로, 서로 다른 AI 에이전트 간의 통신과 상호 운용성을 가능하게하고 협력할 수 있도록 설계된 통신 프레임워크입니다.

 

이 프로토콜은 에이전트들이 서로의 기능을 파악하고, 정보를 교환하며, 작업을 조정할 수 있도록 설계되었습니다.

A2A는 HTTP, SSE(Server-Sent Events), JSON-RPC 표준을 활용하여 텍스트, 오디오, 비디오 스트리밍 상호작용을 지원하며, 기업 보안 요구사항을 충족합니다.

 

A2A의 주요 특징은 다음과 같습니다.

• 상호운용성 : A2A프로토콜은 서로 다른 기술 또는 공급업체에 의해 개발된 에이전트 시스템 간의 원활한 상호작용을 가능하게 합니다.이는 기업이 여러 소스에서 독립적인 AI에이전트를 통합하여 협력할 수 있는 기반을 마련합니다.
• 에이전트 간 협력 : A2A는 에이전트가 서로를 발견하고 안전한 통신 세션을 설정하며 요청, 제안, 확인 또는 오류 보고를 전달하는 방법을 표준화합니다. 이를 통해 에이전트가 공통의 목표를 향해 작업을 조정하고 협력할 수 있습니다.
• 보안성 : 민감한 정보를 보호하며 안전한 데이터 교환을 지원. 예를 들어, 소매업체가 구매하는 봇과 실제 사용자 간의 구분을 용이하게 하는 데도 사용될 수 있습니다.
• 확장성 : 복잡한 워크플로우를 처리할 수 있는 유연한 구조. 

예를 들어, 여행 계획에서 A2A를 사용하면 항공편 예약, 호텔 추천, 현지 활동 계획을 각각 담당하는 에이전트들이 협력하여 통합된 솔루션을 제공할 수 있습니다.

 

2. MCP와 A2A의 상호보완적 역할

 

MCP와 A2A는 AI 에이전트 생태계에서 서로 다른 역할을 수행하며 상호보완적으로 작동합니다.

source : Medium

 

MCP는 AI 모델이 외부 도구와 데이터 소스에 접근하는 데 초점을 맞추고, A2A는 에이전트 간의 협력과 통신에 중점을 둡니다.

Google은 A2A를 MCP와 경쟁이 아닌 보완적인 프로토콜로 포지셔닝하며, 두 프로토콜이 함께 완전한 에이전트 애플리케이션 생태계를 구축한다고 강조합니다.

 

예를 들어, 자동차 수리점에서 MCP는 AI 에이전트가 부품 데이터베이스나 고객 기록에 접근하도록 돕고, A2A는 예약 관리 에이전트와 재고 관리 에이전트 간의 협력을 가능하게 합니다.

 

그러나 일부 전문가들은 에이전트와 도구의 구분이 모호할 수 있으며, 두 프로토콜 간의 채택 경쟁이 발생할 가능성을 제기하고 있습니다. 예를 들어, Solomon Hykes(Dagger CEO)는 X에서 이 구분의 명확성에 의문을 제기했습니다.

 

3. 산업 내 채택 현황

 

MCP와 A2A는 모두 오픈소스 프로젝트로, 산업계와 개발자 커뮤니티에서 빠르게 채택되고 있습니다.

 

3.1. MCP 채택

 

MCP는 Anthropic이 2024년 11월에 공개한 이후 GitHub에서 활발한 활동을 보이고 있습니다. 특히, MCP 서버 리포지토리는 38,728개의 스타를 기록하며 높은 관심을 받고 있으며, Python SDK(9,953 스타)와 TypeScript SDK도 널리 사용되고 있습니다.

 

다음 표는 주요 MCP 리포지토리의 인기 지표를 보여줍니다.

리포지토리	스타 수	포크 수	기여자 수 (이슈 + 풀 리퀘스트)
servers	38,728	4,187	237 + 340
python-sdk	9,953	1,032	175 + 66
typescript-sdk	5,479	609	110 + 36

 

또한, OpenAI가 MCP를 채택했으며, Google Deepmind의 CEO Demis Hassabis는 Gemini 모델에서 MCP 지원 계획을 밝혔습니다. 이는 MCP가 주요 AI 기업들 사이에서 표준으로 자리 잡을 가능성을 시사합니다.

 

3.2. A2A 채택

 

A2A는 Google이 2025년 4월에 발표한 이후 50개 이상의 기술 파트너의 지원을 받으며 빠르게 확산되고 있습니다.

 

파트너에는 Atlassian, Box, Cohere, Intuit, LangChain, MongoDB, PayPal, Salesforce, SAP, ServiceNow, UKG, Workday와 같은 기술 기업과 Accenture, BCG, Capgemini, Cognizant, Deloitte, HCLTech, Infosys, KPMG, McKinsey, PwC, TCS, Wipro와 같은 서비스 제공업체가 포함됩니다. 이는 A2A가 기업 환경에서 다중 에이전트 시스템을 위한 표준으로 채택될 가능성이 높음을 보여줍니다.

 

A2A의 GitHub 리포지토리도 개발자들의 관심을 받고 있으며, 데모 UI와 같은 실용적인 구현 예제가 제공되고 있습니다.

 

4. 기술적 영향

 

MCP와 A2A는 AI 애플리케이션의 개발과 배포를 혁신적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있습니다.

 

4.1. 개발 간소화

 

MCP는 AI 애플리케이션과 외부 시스템 간의 통합을 표준화하여 개발자가 M×N 통합 문제를 M+N 문제로 축소시킵니다. 이는 개발 시간과 비용을 절감하며, 다양한 LLM 제공업체 간의 전환을 용이하게 합니다.

 

A2A는 서로 다른 프레임워크로 구축된 에이전트들이 공통 언어를 통해 통신하도록 하여, 복잡한 다중 에이전트 시스템의 구축을 간소화합니다.

 

4.2. 복잡한 워크플로우 지원

 

이 프로토콜들은 복잡한 워크플로우를 지원하는 데 특히 유용합니다.

 

예를 들어

• 기업 워크플로우 : A2A를 사용하면 데이터 분석 에이전트, 고객 상호작용 에이전트, 의사결정 에이전트가 협력하여 통합된 솔루션을 제공할 수 있습니다.
• 고객 서비스 : MCP를 통해 AI가 고객 데이터에 접근하고, A2A를 통해 챗봇과 백엔드 에이전트가 협력하여 실시간 응답을 제공할 수 있습니다.
• 개발 환경 : MCP를 사용한 IDE 통합으로 AI가 코드 리포지토리에 접근하고, A2A를 통해 코드 리뷰 에이전트와 테스트 에이전트가 협력할 수 있습니다.

4.3. 보안 및 확장성

 

MCP는 데이터 보안을 위한 모범 사례를 제공하며, A2A는 민감한 정보를 보호하는 보안 채널을 통해 에이전트 간 통신을 지원합니다. 두 프로토콜 모두 확장 가능한 아키텍처를 제공하여 대규모 기업 환경에서도 안정적으로 작동합니다.

 

5. 투자 기회

 

MCP와 A2A의 확산은 기술 산업뿐만 아니라 투자 분야에서도 중요한 기회를 창출하고 있습니다.

 

5.1. 경쟁 우위

 

이 프로토콜을 조기에 채택하는 기업들은 경쟁 우위를 확보할 가능성이 높습니다.

 

예를 들어, MCP를 활용하여 AI 솔루션을 빠르게 통합한 기업은 시장 출시 시간을 단축할 수 있으며, A2A를 사용한 다중 에이전트 시스템은 고객 경험을 개선하고 운영 효율성을 높일 수 있습니다.

 

5.2. 스타트업 기회

 

MCP와 A2A를 기반으로 한 스타트업들이 등장할 가능성이 큽니다.

 

예를 들어

• 특화된 에이전트 개발 : 특정 산업(예: 의료, 금융)을 위한 A2A 호환 에이전트를 개발하는 스타트업.
• MCP 서버 개발 : 특정 데이터 소스(예: CRM 시스템, ERP 시스템)에 특화된 MCP 서버를 제공하는 기업.
• 통합 솔루션 : MCP와 A2A를 결합하여 완전한 AI 워크플로우 솔루션을 제공하는 플랫폼.

투자자들은 이러한 스타트업이나 기존 기업의 AI 전략에 주목해야 합니다.

 

특히, Anthropic(MCP 개발사)이나 Google(A2A 개발사)과 협력하거나 이 프로토콜을 적극적으로 채택하는 기업은 주목할 만한 투자 대상이 될 수 있습니다.

 

5.3. 시장 동향

 

AI 에이전트 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 표준 프로토콜의 채택은 이 성장을 가속화할 것입니다. 그러나 MCP와 A2A 간의 채택 경쟁은 투자자들에게 리스크와 기회를 동시에 제시합니다.

 

예를 들어, OpenAI의 MCP 채택은 이 프로토콜의 시장 점유율을 높일 수 있지만, Google의 강력한 파트너 네트워크는 A2A의 빠른 확산을 지원할 수 있습니다.

 

6. 한국 시장에서의 기회

 

한국의 기술 기업과 투자자들에게 MCP와 A2A는 새로운 기회를 제공합니다. 한국은 AI와 디지털 전환에 적극적으로 투자하고 있으며, 삼성전자, LG전자, 네이버, 카카오와 같은 기업들은 AI 기술을 활용하여 글로벌 경쟁력을 강화하고 있습니다.

 

이들 기업이 MCP와 A2A를 채택한다면, 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

• 효율적인 AI 통합 : MCP를 통해 기존 시스템과의 통합을 간소화하여 AI 솔루션의 배포 속도를 높일 수 있습니다.
• 글로벌 협력 : A2A를 활용하여 글로벌 파트너와의 다중 에이전트 시스템을 구축할 수 있습니다.
• 스타트업 생태계 : 한국의 AI 스타트업들이 이 프로토콜을 기반으로 혁신적인 솔루션을 개발하여 글로벌 시장에 진출할 기회를 얻을 수 있습니다.

투자자들은 한국 내 AI 스타트업이나 대기업의 MCP 및 A2A 채택 동향을 주시하며, 특히 글로벌 파트너십이나 오픈소스 커뮤니티 참여를 통해 성장 가능성이 높은 기업을 발굴할 필요가 있습니다.

 

7. 결론

 

MCP와 A2A는 AI 에이전트의 미래를 형성하는 핵심 프로토콜로, AI 애플리케이션의 개발, 배포, 협력을 혁신적으로 변화시키고 있습니다.

 

Anthropic과 Google의 주도 하에, 이 프로토콜들은 산업계의 강력한 지원과 오픈소스 커뮤니티의 참여를 통해 빠르게 확산되고 있습니다. 기술 애호가들은 이 프로토콜들을 활용하여 새로운 AI 솔루션을 탐구할 수 있으며, 투자자들은 이를 기반으로 한 기업들의 성장 가능성에 주목해야 합니다.

 

그러나 두 프로토콜 간의 채택 경쟁과 역할 구분에 대한 논의는 여전히 진행 중이며, 장기적인 성공은 사용의 용이성과 산업 표준화에 달려 있을 것입니다.

 

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