Agentic Resource Discovery(ARD)는 AI 클라이언트가 MCP 서버, 스킬, API, 워크플로, 다른 에이전트 같은 “에이전틱 리소스”를 런타임에 검색하게 하는 공개 명세다. 핵심 문제는 호출(invocation)이 아니라 발견(discovery)이다. 에이전트는 이미 연결된 도구만 쓸 수 있고, 사용자는 존재를 모르는 리소스를 요청할 수 없다.
해결하려는 문제
현재 에이전트 생태계는 설치 우선 방식에 가깝다. 개발자나 관리자가 MCP 서버 URL을 설정하고, 스킬을 설치하고, 플러그인을 연결해야 한다. 리소스가 수십 개일 때는 가능하지만, 조직 내부 도구와 공개 도구가 수천 개로 늘어나면 컨텍스트 창에 모든 도구 설명을 넣는 방식도, 사람이 수동으로 고르는 방식도 깨진다.
ARD는 에이전트용 검색 엔진에 가깝다. 클라이언트가 “이 작업에 도움이 되는 리소스가 무엇인가?”를 묻고, 발견 서비스가 제공자, 설명, 위치, 접근 방법, 신뢰·정책 메타데이터를 포함한 후보를 돌려준다.
명세의 두 축
| 구성 | 역할 |
|---|---|
ai-catalog.json | 퍼블리셔가 잘 알려진 위치에 호스팅하는 정적 카탈로그 |
POST /search | 자연어 질의로 리소스를 검색하는 동적 레지스트리 API |
ARD는 실행 프로토콜을 대체하지 않는다. 검색된 리소스는 자기 방식대로 호출된다. MCP 서버는 mcp로, 스킬은 스킬 로더로, API는 API 클라이언트로, 에이전트는 A2A 같은 프로토콜로 호출된다.
초기 구현
- GitHub Agent Finder: GitHub Copilot이 필요한 MCP 서버, 스킬, 도구, 에이전트를 동적으로 찾는 구현
- Hugging Face Discover: Hub의 Spaces, Skills, MCP 서버를 ARD 카탈로그 항목으로 검색하는 구현
- Google Agent Registry: 기업 거버넌스, URN, 정책, trust manifest를 포함한 관리형 레지스트리 방향
왜 중요한가
ARD가 자리 잡으면 에이전트 앱은 “연결된 도구 목록”을 정적으로 들고 있는 대신, 승인된 레지스트리에서 필요한 리소스를 찾아 컨텍스트에 주입할 수 있다. 이는 컨텍스트 비용을 줄이고, 기업 환경에서는 승인된 내부 도구만 노출하는 거버넌스 계층이 된다.
사용 대상
- 에이전트 플랫폼 개발자: 플러그인·MCP 서버·스킬을 동적으로 찾아 붙이는 클라이언트 구현
- 엔터프라이즈 플랫폼 팀: 내부 승인 도구와 외부 벤더 리소스를 중앙 카탈로그로 관리
- 도구 제공자: 자기 MCP 서버나 스킬이 여러 클라이언트에서 발견되게 만들고 싶은 경우
관련 문서
- mcp — 에이전트가 외부 도구를 호출하는 표준 프로토콜
- agent-skills — 지시사항과 워크플로를 재사용 가능한 스킬로 패키징하는 방식
- a2ui — 에이전트가 UI 의도를 선언하는 표준
참고 자료
- Introduction – AgenticResourceDiscovery.org — AgenticResourceDiscovery.org (2026-06-17)
- Introducing the Agentic Resource Discovery specification — Microsoft Command Line (2026-06-17)
- Announcing the Agentic Resource Discovery specification — Google Developers Blog (2026-06-17)
- Agentic Resource Discovery: Let agents search — Hugging Face Blog (2026-06-17)