🤖 MCP와 A2A: 에이전트들이 세상을 연결하는 법

🧩 배경: 왜 MCP와 A2A를 알아야 할까?

대규모 언어 모델(LLM)은 단순한 텍스트 생성기를 넘어 “에이전트”로 진화하고 있습니다.
이제 AI는 외부 시스템과 연동하고, 다른 AI와 협업하며 복잡한 작업을 자동으로 처리할 수 있어야 합니다.

그렇다면 이 복잡한 연동과 협업은 어떻게 표준화되어 있을까요?

👉 해답은 바로 두 가지 핵심 프로토콜, MCP (Model Context Protocol)와 A2A (Agent-to-Agent Protocol)에 있습니다.

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🛠 MCP: 도구를 호출하는 LLM의 새로운 습관

✅ MCP란?

MCP는 LLM이 외부 도구(API, DB, 서비스 등)를 호출할 수 있도록 도와주는 도구 호출용 프로토콜입니다.
기존의 프롬프트 기반 도구 설명 방식에서 벗어나, 기계가 해석 가능한 JSON 형식으로 도구를 등록하고 호출할 수 있게 합니다.

마치 LLM에게 “이 도구는 이렇게 쓰는 거야”라고 가르쳐주는 인터페이스입니다.

🔍 작동 방식 요약

1. tools/describe: 사용 가능한 도구 목록과 파라미터 구조를 조회
2. tools/call: 도구 호출 및 결과 수신
3. 호출 형식: JSON-RPC 2.0 기반

📦 호출 예시

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": "1",
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "getWeather",
    "arguments": {
      "location": "Seoul"
    }
  }
}

✅ 장점 요약

• 프롬프트 반복 없이 도구 호출 가능
• LLM이 상황에 따라 자동 도구 선택
• 복잡한 도구 체계도 쉽게 확장 가능

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🤝 A2A: 에이전트가 에이전트를 부르는 법

✅ A2A란?

A2A는 하나의 에이전트가 다른 에이전트에게 작업(Task)을 위임하고 결과를 기다릴 수 있게 해주는 에이전트 간 협업 프로토콜입니다.

예: 법률 분석 에이전트 → 번역 에이전트 → 요약 에이전트로 이어지는 다단계 작업

🔍 주요 구성 요소

• Agent Card: 에이전트 기능 정의 (API 경로, 입력값, 인증 등 포함)
• Task 객체: 작업 요청 및 상태 관리 (submitted → working → completed)
• Transport: JSON-RPC over HTTP, SSE 또는 Webhook 기반

📦 예시

{
  "task_id": "translate_contract",
  "from": "agent://legal_reader",
  "to": "agent://translator",
  "input": {
    "text": "이 계약서는..."
  }
}

✅ A2A의 장점

• 에이전트의 역할을 능력 단위로 분리 가능
• 상태 기반 비동기 작업 관리 가능
• 병렬, 순차 작업 조합이 자유로움
• Agent Directory를 통한 동적 연결/탐색 가능

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🔗 A2A와 MCP는 어떻게 함께 쓰일까?

MCP와 A2A는 역할이 다르지만, 실제 환경에서는 서로 보완적으로 사용됩니다.

예시 시나리오

1. 사용자가 “배송 상태 확인” 요청
2. 메인 에이전트는 배송 전용 에이전트에게 A2A로 위임
3. 배송 에이전트는 MCP를 통해 배송 API 호출
4. 결과는 A2A를 통해 메인 에이전트 → 사용자에게 전달

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📊 MCP vs A2A 비교

항목	MCP	A2A
대상	도구(API, DB 등)	다른 에이전트
목적	LLM ↔ 도구 연결	에이전트 ↔ 에이전트 연결
방식	JSON-RPC 2.0, 도구 서술 기반	Task 중심, 상태 관리 기반
활용	외부 API 실행	복잡한 워크플로우 조립
예	검색 API, DB 쿼리, 계산기	번역 → 리뷰 → QA

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🔀 참고로 알아두면 좋은 용어: ACP

• ACP (Agent Communication Protocol)은 메시징 중심 구조
• A2A는 작업(Task) 위임 중심
• MCP는 도구와 직접 상호작용을 위한 인터페이스

→ 세 가지는 목적과 역할이 서로 다르며, 필요에 따라 함께 사용됩니다

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🧠 마무리: 에이전트 시대의 필수 프로토콜

MCP와 A2A는 단순한 기술이 아닙니다.
AI가 현실의 문제를 해결하기 위해 도구를 쓰고, 다른 AI와 협업할 수 있도록 만드는 핵심 인프라입니다.

앞으로 LLM 기반 시스템을 개발한다면, MCP와 A2A는 반드시 이해하고 설계에 반영해야 할 요소입니다.

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