🤖 MCP vs. A2A: 두 가지 AI 에이전트 프로토콜 비교

최근 Agentic AI 시스템 구축을 위한 오픈소스 도구들을 잇달아 공개되면서, 멀티에이전트 환경에서의 표준화된 통신 방식을 제시하고 있습니다. 그 중 가장 핵심이 되는 두 가지가 바로:

• MCP (Model Context Protocol)
• A2A (Agent-to-Agent Protocol)

이 두 가지는 목적과 적용 범위가 다릅니다. 이 글에서는 그 차이점을 중심으로 설명해보겠습니다.

 

🤖 MCP vs. A2A: 두 가지 AI 에이전트 프로토콜 비교

 

---

1. MCP (Model Context Protocol)

📌 개념

MCP는 LLM이 외부 도구(API) 를 안전하고 유연하게 사용할 수 있도록 하는 도구 통합 프로토콜입니다.

🧠 핵심 목적

"툴을 LLM 친화적으로 만들어주는 표준화된 연결 방식"

🛠 예시

• LLM이 Python 실행기, 날씨 API, 검색 API 등과 상호작용할 때 MCP를 통해 "이건 계산기야", "이건 검색기야"라는 식으로 설명해줌.
• 사용자가 “서울의 날씨 알려줘”라고 하면, LLM은 MCP를 통해 날씨 API를 호출하고, 그 응답을 자연어로 변환해 제공함.

🧩 특징

• 툴 중심 구조
• 도구의 입출력, 타입, 설명 등을 LLM이 이해할 수 있게 구조화
• LangChain, ADK, CrewAI 등 다양한 프레임워크에서 사용 가능
• LLM과 도구 간 1:1 구조 (single agent에게 tool 제공)

---

2. A2A (Agent-to-Agent Protocol)

📌 개념

A2A는 에이전트 간 통신을 표준화하기 위한 오픈 프로토콜입니다. 서로 다른 AI 에이전트들이 조직의 경계를 넘어 안전하게 대화할 수 있도록 합니다.

🧠 핵심 목적

"에이전트끼리 구조화된 방식으로 협업하게 만드는 통신 언어"

🛫 예시

• 여행 일정 플래너 에이전트가 사용자의 요청을 받아,
  • 항공권 검색 에이전트에게 항공편 정보를 요청하고
  • 호텔 검색 에이전트에게 숙소 정보를 요청한 뒤
  • 이를 통합해 하나의 일정으로 반환

🧩 특징

• 에이전트 중심 구조
• 에이전트 간 요청은 task 단위로 처리됨
• .well-known/agent.json을 통해 자동 서비스 발견 가능
• JSON-RPC 기반 통신 (비동기 구조 지원)
• 다양한 모달 지원 (텍스트, 이미지, 오디오 등)

---

⚖️ 비교 요약

⚖️ 비교 요약

항목	MCP	A2A
목적	LLM ↔️ 도구 연결	에이전트 ↔️ 에이전트 연결
역할	툴 제공자	독립적 역할 수행 에이전트
프로토콜 방식	함수 호출 기반	JSON-RPC 기반 task 처리
사용 대상	ADK, LangChain, CrewAI 등에서 도구 호출 시	멀티에이전트 협업 시스템
구조	단일 에이전트 중심	분산형 다중 에이전트
예시	LLM이 날씨 API 호출	항공/호텔/일정 에이전트가 상호 협업

---

🏁 결론

• MCP는 툴을 모델과 연결해주는 “브릿지”라면,
• A2A는 여러 에이전트가 팀처럼 함께 일하게 해주는 “플랫폼”입니다.

👉 두 프로토콜은 경쟁 관계가 아니라 상호보완적이며,
실제로 MCP를 사용하는 에이전트들 간의 통신을 A2A로 연결하는 구조가 많이 활용됩니다.

 

💡 멀티에이전트 시스템을 설계할 땐, 도구 연결은 MCP로, 에이전트 간 협업은 A2A로 구분해서 접근해보세요!