728x90 반응형 MCP8 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. 1. Model Context Protocol(MCP)란 무엇인가?(1) MCP의 배경MCP는 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 개념MCP는 기능을 모듈화하여 공개함으로써, AI 시스템 간의 유연한 연결을 가능하게 합니다. 예를 .. 2025. 5. 29. n8n과 MCP를 활용한 AI 에이전트 강화: 개발자 가이드 Unsplash 의 Markus Winkler 가 찍은 사진소개이 문서는 n8n과 MCP로 AI 에이전트를 강화하는 방법: 개발자 가이드라는 책의 부록으로 , 여기에 제시된 개념을 확장하여 전체 구현 단계, 고급 워크플로, 수익 창출 전략을 설명합니다.AI 에이전트의 등장은 기술 접근 방식에 혁명을 일으키고 있으며, 다양한 애플리케이션 전반에 걸쳐 효율성과 혁신을 향상시키고 있습니다. 고객 서비스부터 콘텐츠 제작에 이르기까지 이러한 자율 시스템은 프로세스를 간소화하고 워크플로우를 혁신하고 있습니다. 하지만 이러한 정교한 에이전트를 필요한 도구와 데이터 소스로 관리하고 통합하는 것은 복잡한 과제가 될 수 있습니다. 바로 이 지점에서 n8n과 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 AI 에이전트 워크플로우 자.. 2025. 5. 17. MCP 지원 AI 프레임워크 상위 7개 Python 및 Typescript 프레임워크로 MCP 서버를 활용하여 LLM에 컨텍스트를 제공하는 AI 앱을 만듭니다.MCP 지원 AI 프레임워크AI 에이전트용 툴킷은 개발자에게 다양한 API를 제공하여 AI 솔루션에 작업을 수행하고 사용자 만족을 위한 정확한 결과를 보장하는 도구를 제공합니다. 그러나 이러한 도구를 AI 앱에 통합하고 관리하는 것은 복잡할 수 있습니다. 이 글에서는 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)을 사용하여 LLM과 에이전트에 컨텍스트를 제공하는 업계 표준을 소개합니다.LLM 컨텍스트 제공 접근 방식 및 사양기본적으로 LLM과 AI 챗봇에 적절한 컨텍스트를 제공하지 않으면 실시간 정보를 가져오거나, 코드를 실행하거나, 외부 도구 및 API를 호출하거나, 심지어 사용자를 대신하여 웹 .. 2025. 5. 17. Agent2Agent와 MCP를 애니메이션으로 설명 1. Agentic 애플리케이션을 사용하려면 A2A와 MCP가 필요합니다.MCP는 에이전트에게 도구에 대한 액세스를 제공합니다.Agent2Agent(A2A) 프로토콜을 사용하면 AI 에이전트가 다른 에이전트에 연결할 수 있습니다.따라서 A2A의 경우 두 에이전트가 서로 통신하는 동안... 두 에이전트 자신은 MCP 서버와 통신할 수 있습니다.이런 의미에서 그들은 서로 경쟁하지 않습니다. 2. Agent2Agent(A2A)를 사용하면 여러 AI 에이전트가 내부 메모리, 생각 또는 도구를 직접 공유하지 않고도 함께 작업을 완료할 수 있습니다.대신, 그들은 맥락, 작업 업데이트, 지침, 데이터를 교환하여 소통합니다.기본적으로 AI 애플리케이션은 A2A 에이전트를 AgentCard로 표현되는 MCP 리소스로 모.. 2025. 5. 7. Google ADK (Agent Development Kit) 개요Google의 Agent Development Kit(ADK)는 2025년 4월 9일 Google Cloud NEXT 2025에서 공개된 오픈소스 프레임워크입니다. 이 프레임워크는 AI 에이전트와 멀티 에이전트 시스템의 개발을 단순화하고 효율화하기 위해 설계되었습니다. ADK는 Google 제품인 Agentspace와 Google Customer Engagement Suite(CES)에서 사용되는 것과 동일한 프레임워크로, 이제 개발자들이 자유롭게 활용할 수 있도록 오픈소스로 제공됩니다. 주요 특징1. 유연한 오케스트레이션워크플로우 에이전트(Sequential, Parallel, Loop)를 사용하여 예측 가능한 파이프라인 정의LLM 기반 동적 라우팅(LlmAgent 전송)을 활용한 적응형 동작 구현.. 2025. 4. 27. Google, HyperCycle의 AI 에이전트 상호 운용성 향상에 따라 A2A 출시 AI 에이전트는 공급망 계획 및 장비 주문과 같이 점점 더 복잡하고 반복적인 작업을 처리합니다. 기업들이 서로 다른 프레임워크를 기반으로 여러 벤더가 개발한 에이전트를 더 많이 배포함에 따라, 에이전트들은 서로 분리되어 협력이나 소통이 불가능해질 수 있습니다. 상호운용성 부족은 기업들의 과제로 남아 있으며, 서로 다른 에이전트들이 상충되는 권장 사항을 제시합니다. 표준화된 AI 워크플로우를 구축하기 어렵고, 에이전트 통합에는 미들웨어가 필요하여 잠재적인 실패 지점과 복잡성이 증가합니다.Google의 프로토콜은 AI 에이전트 통신을 표준화할 것입니다.Google은 Cloud Next 2025에서 다양한 AI 에이전트 간의 통신을 표준화하기 위한 노력의 일환으로 Agent2Agent(A2A) 프로토콜을 공개.. 2025. 4. 23. 이전 1 2 다음 728x90 반응형
