A2A vs MCP: AI 에이전트 개발자를 위한 완벽 가이드

AI 에이전트가 단순한 챗봇을 넘어 복잡한 업무를 자동화하는 시대가 도래했습니다. 하지만 지금까지 대부분의 AI 에이전트들은 고립된 상태로 작동해왔습니다. 각자 다른 도구를 사용하고, 서로 소통할 수 있는 표준화된 방법이 없었기 때문입니다.

2025년, 이런 상황을 변화시킬 두 가지 혁신적인 프로토콜이 등장했습니다. Google의 A2A(Agent-to-Agent)와 Anthropic의 MCP(Model Context Protocol)입니다. 이 두 프로토콜은 AI 에이전트의 협업과 확장성을 획기적으로 향상시킬 수 있는 열쇠를 제공합니다.

이 가이드에서는 두 프로토콜의 핵심 개념부터 실제 구현 방법까지, 개발자가 알아야 할 모든 것을 다룹니다.

A2A와 MCP 핵심 개념 비교

A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜이란?

A2A는 서로 다른 AI 에이전트들이 직접 소통하고 협업할 수 있게 해주는 Google의 오픈 프로토콜입니다. 마치 팀 프로젝트에서 각 전문가가 자신의 역할을 맡아 협력하는 것처럼, AI 에이전트들도 각자의 전문 분야에서 작업을 분담하고 결과를 공유할 수 있게 됩니다.

핵심 특징:

HTTP/JSON 기반의 간단한 통신 방식
에이전트 발견(Agent Discovery) 기능
비동기 작업 처리 지원
보안과 인증 기능 내장

MCP(Model Context Protocol)란?

MCP는 AI 에이전트가 외부 도구와 데이터 소스에 접근할 수 있게 해주는 Anthropic의 표준 프로토콜입니다. AI용 ‘USB-C 포트’라고 비유할 수 있으며, 한 번 구현하면 다양한 AI 모델에서 동일한 도구를 사용할 수 있게 합니다.

핵심 특징:

통합된 도구 인터페이스 제공
실시간 데이터 접근 가능
JSON-RPC 기반 통신
도구별 권한 관리

주요 차이점 비교

구분	A2A	MCP
목적	에이전트 간 협업	에이전트-도구 연결
통신 대상	AI 에이전트 ↔ AI 에이전트	AI 에이전트 ↔ 외부 도구/데이터
개발사	Google	Anthropic
통신 방식	HTTP/JSON	JSON-RPC
주요 기능	작업 위임, 상태 공유	도구 등록, 데이터 접근
적용 사례	멀티 에이전트 워크플로우	단일 에이전트 도구 확장

언제 무엇을 사용해야 할까?

A2A를 선택해야 하는 경우:

여러 전문 에이전트가 협력해야 하는 복잡한 워크플로우
각 에이전트가 서로 다른 클라우드나 서비스에서 실행되는 경우
에이전트 간 작업 분담과 결과 통합이 필요한 경우

MCP를 선택해야 하는 경우:

단일 에이전트가 다양한 외부 도구에 접근해야 하는 경우
실시간 데이터 연동이 중요한 애플리케이션
기존 시스템과의 통합이 우선인 경우

A2A 프로토콜 실무 가이드

A2A 작동 원리

A2A는 다음과 같은 구성 요소로 작동합니다:

Agent Card: 에이전트의 능력과 정보를 담은 프로필
Task Lifecycle: 작업의 생성부터 완료까지의 과정 관리
Message Structure: 에이전트 간 주고받는 메시지 형식
Artifacts: 작업 결과물을 구조화된 형태로 전달

Agent Card 작성하기

Agent Card는 .well-known/agent.json 경로에 위치하며, 다음과 같은 형식을 따릅니다:

{
  "name": "TravelPlannerAgent",
  "description": "여행 계획을 수립하는 전문 에이전트",
  "url": "https://api.example.com/travel-agent",
  "capabilities": {
    "streaming": true,
    "pushNotifications": false
  },
  "defaultInputModes": ["text"],
  "defaultOutputModes": ["text", "json"],
  "skills": [
    {
      "id": "flight_search",
      "name": "항공편 검색",
      "description": "최적의 항공편을 찾아 추천합니다"
    },
    {
      "id": "hotel_booking",
      "name": "호텔 예약",
      "description": "예산과 선호도에 맞는 숙소를 찾습니다"
    }
  ]
}

실제 구현 예시

Python을 사용한 기본적인 A2A 클라이언트 구현:

import asyncio
import aiohttp
import json

class A2AClient:
    def __init__(self, agent_url):
        self.agent_url = agent_url
        self.session = None
    
    async def discover_agent(self, agent_url):
        """에이전트 정보 조회"""
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.get(f"{agent_url}/.well-known/agent.json") as response:
                return await response.json()
    
    async def send_task(self, task_data):
        """작업 요청 전송"""
        async with aiohttp.ClientSession() as session:
            async with session.post(
                f"{self.agent_url}/tasks/send",
                json=task_data,
                headers={"Content-Type": "application/json"}
            ) as response:
                return await response.json()

# 사용 예시
async def main():
    client = A2AClient("https://api.example.com/travel-agent")
    
    # 에이전트 정보 조회
    agent_info = await client.discover_agent("https://api.example.com/travel-agent")
    print("에이전트 정보:", agent_info)
    
    # 작업 요청
    task = {
        "task_id": "travel_001",
        "request": "서울에서 도쿄로 가는 3박 4일 여행 계획을 세워주세요",
        "parameters": {
            "budget": 1000000,
            "travel_date": "2025-07-01"
        }
    }
    
    result = await client.send_task(task)
    print("작업 결과:", result)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

MCP 프로토콜 실무 가이드

MCP 아키텍처 이해하기

MCP는 3가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:

Host: LLM 애플리케이션 (Claude Desktop, Cursor 등)
Client: Host 내부의 MCP 연결 관리자
Server: 도구와 리소스를 제공하는 외부 서비스

도구 서버 설정하기

MCP 서버를 설정하는 방법을 GitHub 연동을 예로 살펴보겠습니다:

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "your_token_here"
      }
    },
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/allowed/files"]
    }
  }
}

Python으로 커스텀 MCP 서버 만들기

from mcp.server import NotificationOptions, Server
import mcp.types as types

# MCP 서버 생성
server = Server("example-server")

@server.list_tools()
async def handle_list_tools() -> list[types.Tool]:
    """사용 가능한 도구 목록 반환"""
    return [
        types.Tool(
            name="calculate",
            description="수학 계산을 수행합니다",
            inputSchema={
                "type": "object",
                "properties": {
                    "expression": {
                        "type": "string",
                        "description": "계산할 수학 표현식"
                    }
                },
                "required": ["expression"]
            }
        )
    ]

@server.call_tool()
async def handle_call_tool(name: str, arguments: dict) -> list[types.TextContent]:
    """도구 호출 처리"""
    if name == "calculate":
        try:
            expression = arguments["expression"]
            result = eval(expression)  # 실제 환경에서는 보안상 안전한 계산기 사용
            return [types.TextContent(type="text", text=f"결과: {result}")]
        except Exception as e:
            return [types.TextContent(type="text", text=f"오류: {e}")]
    else:
        raise ValueError(f"알 수 없는 도구: {name}")

async def main():
    # 서버 실행
    async with server.run_stdio() as (read_stream, write_stream):
        await server.run(
            read_stream, write_stream, 
            notification_options=NotificationOptions()
        )

if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    asyncio.run(main())

A2A + MCP 결합 활용법

상호 보완하는 방식

A2A와 MCP를 함께 사용하면 다음과 같은 시너지 효과를 얻을 수 있습니다:

확장성: MCP로 각 에이전트를 도구로 확장하고, A2A로 에이전트 간 협업 구현
전문화: 각 에이전트가 MCP를 통해 특정 도메인 도구에 접근하고, A2A로 전문성 공유
실시간 적응: MCP로 최신 데이터 접근, A2A로 상황 변화에 따른 작업 재분배

여행 계획 시스템 구현 예시

다음은 A2A와 MCP를 결합한 여행 계획 시스템의 구현 예시입니다:

# 메인 코디네이터 에이전트
class TravelCoordinator:
    def __init__(self):
        self.agents = {
            'flight': 'https://api.example.com/flight-agent',
            'hotel': 'https://api.example.com/hotel-agent',  
            'activity': 'https://api.example.com/activity-agent'
        }
        
    async def plan_trip(self, request):
        # 1. 각 전문 에이전트에게 작업 위임 (A2A)
        tasks = []
        
        # 항공편 검색 에이전트
        flight_task = {
            "agent": self.agents['flight'],
            "request": f"Find flights from {request['origin']} to {request['destination']}",
            "budget": request['budget'] * 0.4  # 예산의 40%
        }
        
        # 호텔 검색 에이전트  
        hotel_task = {
            "agent": self.agents['hotel'],
            "request": f"Find hotels in {request['destination']}",
            "budget": request['budget'] * 0.4  # 예산의 40%
        }
        
        # 액티비티 추천 에이전트
        activity_task = {
            "agent": self.agents['activity'],
            "request": f"Recommend activities in {request['destination']}",
            "budget": request['budget'] * 0.2  # 예산의 20%
        }
        
        # 병렬로 작업 실행
        results = await asyncio.gather(
            self.send_to_agent(flight_task),
            self.send_to_agent(hotel_task), 
            self.send_to_agent(activity_task)
        )
        
        # 결과 통합
        return self.integrate_results(results)

# 항공편 전문 에이전트 (MCP 활용)
class FlightAgent:
    def __init__(self):
        # MCP를 통해 항공편 검색 API 연결
        self.mcp_tools = [
            "flight_search_api",
            "price_comparison_tool",
            "schedule_optimizer"
        ]
    
    async def search_flights(self, origin, destination, date, budget):
        # MCP 도구를 사용하여 항공편 검색
        search_results = await self.call_mcp_tool(
            "flight_search_api",
            {
                "origin": origin,
                "destination": destination, 
                "date": date,
                "max_price": budget
            }
        )
        
        # 가격 비교 도구로 최적 옵션 선택
        best_options = await self.call_mcp_tool(
            "price_comparison_tool",
            {"flights": search_results}
        )
        
        return best_options

브라우저 자동화 시스템 예시

Google ADK를 활용한 실제 구현:

from google.adk.agents.llm_agent import LlmAgent
from google.adk.tools.mcp_tool.mcp_toolset import MCPToolset, StdioServerParameters

async def create_browser_automation_system():
    # Puppeteer MCP 서버 연결
    tools, exit_stack = await MCPToolset.from_server(
        connection_params=StdioServerParameters(
            command='npx',
            args=["-y", "@modelcontextprotocol/server-puppeteer"]
        )
    )
    
    # 브라우저 자동화 에이전트 생성
    browser_agent = LlmAgent(
        model='gemini-2.0-flash',
        name='browser_automation_agent',
        instruction=(
            "웹 자동화 작업을 수행하는 전문 에이전트입니다. "
            "브라우저 도구를 사용하여 페이지 탐색, 클릭, 데이터 추출을 수행합니다."
        ),
        tools=tools
    )
    
    return browser_agent, exit_stack

# 사용 예시
async def automate_news_extraction():
    agent, exit_stack = await create_browser_automation_system()
    
    query = (
        "Google 뉴스 사이트에 접속하여 "
        "상위 5개 헤드라인을 추출해주세요."
    )
    
    # A2A를 통해 다른 에이전트와 협업 가능
    result = await agent.process_request(query)
    
    await exit_stack.aclose()
    return result

도입 시 고려사항

보안과 인증 관리

A2A 보안 고려사항:

OAuth 2.0/2.1 기반 인증 구현
HTTPS 통신 필수
에이전트 간 신뢰 관계 설정
작업 권한 세분화

MCP 보안 고려사항:

도구별 접근 권한 제한
민감한 데이터 암호화
샌드박스 환경에서 도구 실행
API 키 안전한 관리

성능 최적화 팁

연결 풀링: HTTP 연결을 재사용하여 오버헤드 감소
비동기 처리: 여러 에이전트/도구와 동시 통신
캐싱 전략: 자주 사용되는 데이터나 결과 캐시
타임아웃 설정: 응답 없는 에이전트/도구 처리

# 성능 최적화 예시
import asyncio
from aiohttp import ClientSession, TCPConnector

class OptimizedA2AClient:
    def __init__(self):
        self.connector = TCPConnector(
            limit=100,  # 최대 연결 수
            limit_per_host=10,  # 호스트당 최대 연결 수
            ttl_dns_cache=300,  # DNS 캐시 TTL
            use_dns_cache=True
        )
        self.session = ClientSession(
            connector=self.connector,
            timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=30)  # 30초 타임아웃
        )
    
    async def batch_request(self, tasks):
        """여러 작업을 병렬로 처리"""
        semaphore = asyncio.Semaphore(5)  # 동시 실행 제한
        
        async def limited_request(task):
            async with semaphore:
                return await self.send_task(task)
        
        return await asyncio.gather(*[
            limited_request(task) for task in tasks
        ])

일반적인 실수와 해결책

실수 1: 에이전트 간 무한 루프

# 잘못된 예시
async def bad_delegation():
    if condition:
        return await delegate_to_agent_a()
    else:
        return await delegate_to_agent_b()  # Agent B가 다시 현재 에이전트 호출 시 무한 루프

# 올바른 예시  
async def proper_delegation():
    max_depth = 3
    if delegation_depth < max_depth:
        return await delegate_with_depth_tracking()
    else:
        return fallback_response()

실수 2: MCP 도구 오류 처리 부족

# 올바른 오류 처리
async def safe_mcp_call(tool_name, params):
    try:
        result = await call_mcp_tool(tool_name, params)
        return result
    except ConnectionError:
        return {"error": "도구 서버 연결 실패", "fallback": True}
    except TimeoutError:
        return {"error": "응답 시간 초과", "retry": True}
    except Exception as e:
        return {"error": f"예상치 못한 오류: {str(e)}"}

마무리

A2A와 MCP는 AI 에이전트 개발의 새로운 패러다임을 제시합니다. A2A는 에이전트 간 협업을, MCP는 에이전트의 능력 확장을 가능하게 하며, 두 프로토콜을 함께 사용할 때 그 진가를 발휘합니다.

Microsoft의 사티아 나델라 CEO가 말했듯이, “A2A와 MCP 같은 오픈 프로토콜은 에이전트 웹을 가능하게 하는 핵심”입니다. 고객들은 설계부터 상호 운용 가능한 에이전트 시스템을 구축할 수 있게 되었습니다.

이제 선택의 문제가 아닙니다. 두 프로토콜을 어떻게 조합하여 더 지능적이고 협력적인 AI 시스템을 만들 것인가가 핵심입니다. 이 가이드가 여러분의 AI 에이전트 개발 여정에 실질적인 도움이 되기를 바랍니다.

참고자료:

AI Sparkup

A2A vs MCP: AI 에이전트 개발자를 위한 완벽 가이드

A2A와 MCP 핵심 개념 비교

A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜이란?

MCP(Model Context Protocol)란?

주요 차이점 비교

언제 무엇을 사용해야 할까?

A2A 프로토콜 실무 가이드

A2A 작동 원리

Agent Card 작성하기

실제 구현 예시

MCP 프로토콜 실무 가이드

MCP 아키텍처 이해하기

도구 서버 설정하기

Python으로 커스텀 MCP 서버 만들기

A2A + MCP 결합 활용법

상호 보완하는 방식

여행 계획 시스템 구현 예시

브라우저 자동화 시스템 예시

도입 시 고려사항

보안과 인증 관리

성능 최적화 팁

일반적인 실수와 해결책

마무리

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