MCP 대 A2A: 2026년 모델 프로토콜의 실제 활용 방식

MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)과 A2A(에이전트 간 통신)는 소프트웨어 아키텍처에 대한 기존 가정을 빠르게 재편하고 있습니다. 전략 수립을 주도하든 솔루션을 구축하든, 신기술 통합 시 흔히 발생하는 실수를 피할 수 있도록 이 개념들을 명확히 설명해 드리겠습니다.

이 글을 마치면 다음을 이해하게 될 것입니다:

• MCP가 무엇이며, 왜 사용해야 하는지
• A2A의 정의와 스택 내 적용 위치
• 각 프로토콜의 적용 시점
• 미래에는 두 프로토콜을 모두 사용할 가능성이 높은 이유

MCP와 A2A란 무엇이며, 왜 관심을 가져야 할까요?

우리는 현대사에서 가장 큰 패러다임 전환의 최전선에 서 있습니다. 인공지능은 실제로 거의 모든 사람이 일상적으로 어떤 맥락에서든 사용하고 있습니다. 워크플로우와 아키텍처에서 작업을 수행하기 위해 사용되는 모델을 “에이전트”라고 부릅니다.

현재 대부분의 사용 사례 중심에는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 자리 잡고 있습니다. 에이전트 간 통신(A2A)은 명확히 정의된 프로토콜이라기보다 새롭게 등장하는 기능 집합에 가깝습니다.

• MCP: 모델의 컨텍스트와 내부 상태를 관리하는 데 사용됩니다. 여러분은 아마 매일 MCP와 상호작용하고 있을 것입니다. Grok, ChatGPT, CoPilot 같은 모델들은 모두 일반적인 목적으로 컨텍스트와 작업을 관리하기 위해 MCP를 사용합니다. 여러분이 자체 에이전트를 만들 때는 커스텀 MCP를 작성하게 될 것입니다.
• A2A: 두 개 이상의 모델이 서로 소통할 때 발생하는 에이전트 간 프로세스입니다. 각 에이전트는 여전히 자체 MCP를 따릅니다. 이들의 통신 프로세스를 A2A라고 합니다. 인간 간의 구어와 문어의 관계로 생각할 수 있습니다.

모델 컨텍스트 프로토콜—머신 학습의 두뇌

MCP는 기계의 ‘두뇌’와 유사하다고 생각할 수 있습니다. MCP는 언어 해석부터 작업 완료까지 작업의 모든 내부 프로세스를 포괄합니다.

X에서는 사용자가 “@grok”이라고 답글을 남기고 질문이나 진술을 덧붙이는 게시물이 끊임없이 이어집니다. Grok은 사용자의 프롬프트를 해석한 후 해당 스레드와 관련된 게시물로 답장합니다. 이는 실제 현장에서 활용되는 전형적인 MCP 사례입니다.

1. 쿼리 라우팅

첫 번째 단계는 “쿼리 라우팅”입니다. “@grok, 이 게시물 사실 확인해 줄래?”라고 하면 Grok은 검색을 수행하고 관련 텍스트를 읽습니다. “@grok, 이 게시물을 이미지로 설명해 줘.”라고 하면 Grok은 요청을 다른 Aurora로 라우팅합니다. Aurora에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다.

• 사용자가 초기 쿼리를 생성합니다.
• 에이전트가 쿼리를 해석하고 쿼리를 처리할 모델을 선택합니다.

2. 도구 선택

특정 AI 모델로 작업이 전달되면, 모델은 주어진 작업을 완료하기 위한 도구를 선택합니다. 선반을 걸어야 한다면 망치와 못, 혹은 드릴과 나사를 사용할 것입니다. 모델이 하는 일이 바로 이것입니다.

이러한 도구는 검색 엔진, 계산기, Python 인터프리터 등 말 그대로 무엇이든 될 수 있습니다. Grok에게 사실 확인을 요청하면 두 가지 도구를 선택할 가능성이 높습니다.

• 검색 엔진: 모델은 검색을 수행하고 “신뢰할 수 있는” 결과를 평가합니다. 여기서 Grok의 신뢰할 수 있는 결과를 추천하는 것은 아니며, 단지 맥락을 위해 사용될 뿐입니다.
• 계산기: 게시물이 과장되거나 축소된 것처럼 보일 때(예: 코로나 통계), Grok은 검색 결과와 사용자 게시물의 숫자를 합산하기 위해 계산기를 사용해야 합니다.

3. 서버 작업 이관

모델이 작업을 구조화하고 도구를 선택한 후에는 작업을 인계해야 합니다. 먼저 검색 엔진에 어떤 쿼리를 수행할지 지시합니다. 숫자를 확보한 후에는 일련의 계산 작업을 계산기로 전송합니다.

여기서 “서버”라는 용어는 광범위하게 사용됩니다. 모델과 설정에 따라 이 “서버”는 데이터센터 내에서 실행되는 것일 수도 있고, 심지어 http://localhost:6000(또는 다른 포트)에서 실행되는 것일 수도 있습니다. 핵심은 간단합니다: 도구들은 작업을 수신 대기하고, 모델은 해당 작업을 도구들에게 전송합니다.

• 도구는 포트를 통해 대기합니다: 모델은 작업을 올바른 도구 “서버”에 전달합니다. 서버에 HTTP 요청을 보내고 응답을 기다립니다. 기본적으로 Grok은 서버에 “1+1=?”을 보냅니다.
• 서버가 응답을 보냄: 서버는 완료된 작업 데이터로 응답합니다. 서버는 “1+1=2″라고 말할 수 있습니다. Grok은 이제 이 답을 받아 적절한 맥락에서 사용할 수 있습니다.

4. 체크포인트 (선택적으로 인간 검증 포함)

응답을 에이전트에게 출력하기 전에 모델의 출력을 검증해야 합니다. 인식하지 못할 수 있지만, 오늘날 모델에도 편향과 잘못된 출력이 여전히 존재합니다. “1+1=3″이나 “1+1=분노 유발” 같은 잘못된 답변을 방지하기 위해 출력은 하나 이상의 체크포인트를 거칩니다.

작업의 맥락에 따라 이러한 체크포인트는 사람이 될 수도 있고, 동일한 작업을 수행하는 모델이 될 수도 있습니다. 핵심은 간단합니다: 잘못된 출력이 사용자에게 전달되지 않도록 하는 것입니다 .

• 체크포인트: 인간이든 모델이든 작업의 출력을 재확인합니다. 이를 통해 어리석고 당황스러운 결과가 사용자에게 전달되는 것을 방지합니다.
• 수정: 출력이 실제로 잘못된 경우 에이전트는 작업을 재시도해야 합니다. 동일한 모델을 사용할 수도 있고, 다른 모델로 작업을 넘길 수도 있습니다.
• 실제 출력: 출력이 확인되면 Grok은 “@grok”을 사용한 사람에게 답장으로 게시합니다.

에이전트 간 프로토콜 — 두뇌 간의 소통

MCP가 에이전트의 전체적인 두뇌 기능이라면, A2A는 여러 두뇌가 서로 소통하는 방식입니다. 실제 상황에서는 이미 여러 에이전트가 서로 대화합니다. ChatGPT와 대화를 나누고 있다고 상상해 보세요.

당신과 ChatGPT가 고양이에 대해 이야기하고 있습니다. 긴 대화이며 주제가 여기저기로 흘러갑니다. 작은 고양이, 큰 고양이, 똑똑한 고양이… 그러다 당신은 ChatGPT에게 자신의 고양이에 대해 이야기하기로 합니다. 당신은 자신의 고양이가 세계 정복을 꿈꾸는 우스꽝스러운 사진을 원합니다(모든 고양이는 마음속 깊이 이를 원하기 때문입니다).

ChatGPT 자체는 이미지를 생성할 수 없습니다. ChatGPT는 Grok이 Aurora를 사용하는 것과 유사하게 이 작업을 DALL-E에 위탁합니다. ChatGPT를 운영하는 에이전트는 작업을 수행하기 위해 DALL-E를 운영하는 에이전트와 소통하게 됩니다.

에이전트 카드: 에이전트를 위한 README

에이전트 카드는 다른 사람들에게 당신의 AI 에이전트가 무엇을 할 수 있는지 보여주기 위해 사용됩니다. 여기에는 에이전트에 연결하는 방법과 어떤 유형의 출력을 기대할 수 있는지 설명해야 합니다. 여기서 너무 깊이 들어가진 않아도 됩니다. 사용자에게 코드를 단계별로 설명하는 것이 아니라, 초보적인 사용 예시와 예상 출력으로 설명하는 것입니다. API 문서를 읽어본 적이 있다면, 여기에 무엇이 적절하고 무엇이 아닌지 알 수 있을 것입니다.

• 연결: 에이전트에 안전하게 연결하는 정확한 방법을 제시하세요. REST API를 시연하는 경우, 로컬 호스트의 노출된 HTTP가 아닌 실제 도메인을 사용한 HTTPS 예시를 사용하세요. 에이전트가 SDK를 통해 관리되는 경우, SDK를 사용한 연결 방법을 보여주세요.
• 간단한 사용법: REST API의 경우 엔드포인트와 출력 형식이 표준입니다. SDK를 사용하는 경우 관련된 기본 클래스와 메서드를 보여주세요.
• 예제 출력: 각 사용법 스니펫 아래에는 예제 출력을 보여주는 또 다른 스니펫을 제시해야 합니다.

A2A 애플리케이션을 작성할 때는 에이전트 카드를 사용하여 여러 에이전트를 연결하게 됩니다. 자체 에이전트를 생성할 경우, 다른 사용자들은 에이전트 카드를 통해 이를 활용하게 됩니다.

남을 대할 때는 자신이 대접받고 싶은 방식으로 대하십시오.

작업 시스템: 작업 생성 및 완료 방식

작업 시스템은 기본적으로 단순한 CRUD(생성, 읽기, 업데이트, 삭제) 애플리케이션입니다. 사용자는 작업을 생성할 수 있어야 합니다. 작업 상태를 읽을 수 있어야 합니다. 사용자와 에이전트 모두 작업을 업데이트할 수 있어야 합니다. 이 경우 삭제는 모범 사례에 가깝습니다—끊임없이 확장되는 할 일 앱을 만들면 낭비적입니다.

• 생성: 사용자(이 경우 다른 에이전트)는 새 작업을 생성할 수 있어야 합니다. ChatGPT의 에이전트는 DALL-E에게 “세계를 지배하려는 사악한 고양이가 필요하다”고 지시합니다.
• 읽기: 사용자(또는 다른 에이전트)는 작업 상태를 확인할 수 있어야 합니다. ChatGPT가 “이미지 생성 중”이라고 말할 때 상태는 “진행 중”입니다. 에이전트는 항상 특정 작업의 상태를 읽고 전달할 수 있어야 합니다.
• 수정: 고양이에게 나비넥타이를 달라고 ChatGPT에 요청하는 걸 잊었습니다. 더 나은 이미지를 얻기 위해 프롬프트를 수정할 수 있어야 합니다. 또한 ChatGPT가 작업을 기다리는 동안 DALL-E는 작업 상태를 업데이트해야 합니다.
• 삭제: 기업들은 효율성보다 데이터 레이크에 집중하며 이 기본 기능을 점점 더 무시하고 있습니다. 에이전트는 작업을 삭제할 수 있어야 합니다. 취소된 작업을 계속 보유하는 것은 무의미할 뿐만 아니라 저장 공간을 불필요하게 낭비합니다.

보안 메시징

에이전트 간 메시지는 안전해야 합니다. 컴퓨터 과학의 기본으로 돌아가 SSL과 HTTPS 연결을 생각해 보세요. HTTPS/SSL로 요청을 전송할 때 요청 본문이 암호화됩니다. 서버만 이를 읽을 수 있습니다. 서버가 응답을 보낼 때도 암호화되어 브라우저만 읽을 수 있습니다.

에이전트도 동일한 원칙을 따라야 합니다. 여러 AI 에이전트(완전히 인간이 수행하던 작업을 대체할 가능성이 높음)를 다룰 때 민감한 정보가 포함될 수 있습니다. 이러한 에이전트 역시 암호화 프로토콜을 사용해야 합니다.

• 암호화: 에이전트 간 통신은 종단 간 암호화되어야 합니다. 메시지를 가로챈 사람은 난해한 잡음만 볼 수 있어야 합니다.
• 인증: 디지털 서명과 같은 적절한 인증 기술을 통해 에이전트는 상대방의 신원을 확인할 수 있습니다. 특정 지문(fingerprint)에 연결될 경우, 작업 정보는 적절한 접근 권한을 가진 자에게만 제한됩니다.

장시간 작업에 대한 지속적 지원

일부 작업은 즉시 완료되지 않습니다. 때로는 몇 시간, 심지어 며칠이 걸리기도 합니다! 이런 경우 에이전트는 소통해야 합니다. 특히 작업에 여러 에이전트가 관여할 때 사용자는 에이전트로부터 상태 업데이트를 받아야 합니다.

• 실시간 업데이트: 에이전트는 실시간으로 상태를 업데이트해야 합니다. 이를 통해 사용자는 편리한 시간에 상태를 확인할 수 있습니다.
• 알림 및 이메일: 에이전트는 상태 업데이트를 단계적으로 전송해야 합니다. 작업이 완료되면 이메일이나 푸시 알림을 발송하세요.

에이전트는 사용자에게 스팸을 보내지 않으면서도 지속적으로 정보를 제공해야 합니다. 사용자는 편의성을 위해 A2A를 이용합니다. 따라서 장시간 소요되는 작업도 최대한 편리하게 만들어야 합니다.

다중 모드 커뮤니케이션

A2A 프로세스는 종종 다중 모드 작업을 처리합니다. ChatGPT와 DALL-E 사례를 떠올려 보세요. ChatGPT는 실제 텍스트 채팅을 처리하고, DALL-E는 이미지 생성을 담당합니다.

• 자유 텍스트 및 논리: 자연어 처리에 특화된 LLM이 주로 담당합니다.
• 이미지 및 영상 생성: DALL-E나 Sora 같은 다른 전문 모델이 담당합니다.

작업에는 종종 다중 모달 데이터 형식이 필요합니다. 이러한 다중 모달 작업을 처리할 때 A2A 프로토콜은 적절한 모델들 사이에 작업을 분배해야 합니다.

각 프로토콜은 언제 사용해야 할까요?

각 프로토콜은 서로 다른 시나리오를 처리하도록 설계되었습니다. MCP는 에이전트의 내부 구조, 즉 두뇌를 담당합니다. A2A는 여러 에이전트 간의 상호 통신을 가능하게 합니다.

결론: 미래에는 둘 다 사용할 것입니다

MCP와 A2A는 경쟁 표준이 아니라 상호 보완적인 시스템입니다. MCP는 에이전트의 내부 프로세스 총합입니다. A2A는 에이전트 간 통신 방식을 규정합니다.

• MCP는 에이전트가 지능적으로 행동하도록 합니다.
• A2A는 지능형 에이전트들이 서로 대화할 수 있게 합니다.

자신만의 AI 모델을 훈련 중이라면, Bright Data의 맞춤형 데이터셋을 활용하세요. 과거 데이터를 포함하여 에이전트가 트렌드를 파악할 수 있도록 지원합니다. 실시간 데이터가 필요하신가요? Scraper API를살펴보세요—에이전트가 필요할 때마다 데이터를 확보할 수 있습니다. 에이전트가 항상 준비된 상태를 유지하도록 합니다. Agent Browser를 사용하면 에이전트가 인간처럼 웹을 탐색할 수 있습니다—프록시 통합 및 CAPTCHA 해결 기능이 포함되어 있습니다.