MCP vs. A2A: AI 개발의 두 신성, 미래를 이끌 주자는 누구인가?

이 글은 AI 개발에서 주목받고 있는 두 가지 새로운 기술, Model Context Protocol(MCP)과 Agent2Agent(A2A)에 대해 설명하며, 각각의 특징과 장점을 비교하고 어떤 상황에서 적합한지 논의합니다.

 

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1. Model Context Protocol(MCP)란 무엇인가?

(1) MCP의 배경

MCP는 기존의 AI 개발 방식에서 발생하는 비효율성과 제한을 해결하기 위해 등장했습니다. 기존에는 대규모 언어 모델과 데이터를 연결하기 위해 맞춤형 코드와 커넥터를 작성해야 했지만, MCP는 이를 모듈화하여 다양한 AI 시스템이 쉽게 기능을 호출하고 사용할 수 있도록 합니다.

(2) MCP의 핵심 개념

MCP는 기능을 모듈화하여 공개함으로써, AI 시스템 간의 유연한 연결을 가능하게 합니다. 예를 들어, AI 챗봇을 개발할 때 문서 검색, 질문 분석, 답변 생성 기능을 각각 독립적인 모듈로 분리하고 MCP 서버를 통해 호출할 수 있습니다.

(3) MCP 서버 구성

MCP 서버는 다음과 같은 리소스를 포함합니다:

• 도구(Tools): 특정 작업을 수행하는 함수.
• 리소스(Resources): 파일, 문서, 데이터베이스 기록 등.
• 프롬프트(Prompts): AI 시스템의 상호작용을 안내하는 템플릿.

(4) MCP의 장점

• 효율성: 개발자는 특정 기능 모듈에 집중할 수 있어 전체 시스템을 구축하는 데 드는 시간을 절약합니다.
• 확장성: 새로운 기능을 추가할 때 MCP 서버에만 추가하면 다른 시스템에서 쉽게 호출할 수 있습니다.

(5) MCP의 배포 방식

현재 MCP 서버는 주로 로컬 설치 방식으로 배포되며, 인증 논리를 로컬에서 처리하여 보안을 강화합니다. 향후 원격 MCP 서버가 더 널리 사용될 가능성이 있습니다.

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2. Agent2Agent(A2A)란 무엇인가?

(1) A2A의 핵심 개념

A2A는 AI 에이전트 간의 표준화된 통신을 가능하게 하는 프로토콜입니다. MCP가 모듈화된 기능을 공개하는 데 초점을 맞춘다면, A2A는 전체 AI 에이전트와의 상호작용을 표준화합니다.

(2) A2A의 작동 방식

A2A는 클라이언트-서버 구조를 통해 작업을 수행하며, 여러 AI 에이전트가 협력하여 복잡한 요청을 처리할 수 있도록 합니다.

(3) A2A의 장점

• 복잡한 상호작용 지원: 다양한 AI 에이전트가 협력하여 복잡한 비즈니스 프로세스를 처리할 수 있습니다.
• 동적 확장성: 새로운 AI 기능과 도구가 등장하더라도 쉽게 통합할 수 있습니다.

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3. MCP와 A2A: 선택 기준

(1) 두 기술은 상호 배타적이지 않음

MCP와 A2A는 서로 다른 목적을 가지고 있으며, 동시에 사용할 수도 있습니다.

(2) MCP를 선택해야 할 상황

• 사용자 인터페이스에 맞춤형 기능을 제공해야 할 때.
• 다양한 AI 도구와 기능을 통합하고자 할 때.

(3) A2A를 선택해야 할 상황

• 복잡한 상호작용을 지원해야 할 때.
• 다른 조직과 기능을 공유하고 협력하고자 할 때.

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4. 결론

MCP와 A2A는 AI 개발의 효율성과 유연성을 크게 향상시키는 기술입니다. 두 기술은 서로 다른 상황에서 적합하며, AI 시스템의 모듈화와 표준화를 통해 미래의 AI 개발을 더욱 발전시킬 것입니다.