OpenAI와 마이크로소프트가 오픈소스 AI 프로토콜 'MCP'를 채택하며, AI 에이전트의 웹 자동화와 상호운용성 표준화에 본격 시동을 걸었고,
AI 에이전트 간 직접 협업을 가능케 하는 'A2A' 프로토콜과 생태계의 등장으로, 인간의 개입 없이도 자동화된 비즈니스 운영이 현실화 되고 있다.
이번 글을 통해 MCP와 A2A의 개념에 대해서 간단하게 살펴보도록 하자.
먼저 결론부터 말하자면,
MCP는 AI와 도구를 연결하는 표준, A2A는 AI끼리 소통하고 협업하는 방식이다.
MCP (Model Context Protocol)
AI 모델이 다양한 도구 및 데이터와 안정적으로 연결되도록 돕는 오픈소스 프로토콜이다.
예를들어 ChatGPT가 웹에서 무언가를 검색하고자 자동화된 행동을 하려면 이런 표준이 필요하다.
GTP나 Claude 같은 LLM은 텍스트를 잘 생성하긴 하지만 실제 비즈니스에서는 실시간 데이터 접근, 인증된 API 사용, 외부 도구 실행등이 필요하다.
당연히 각 도구는 인증방식, 응답 형식이 모두 다르다. 이 문제를 해결하기 위해 등장한것이 MCP라고 이해하면 편하다.
기술적 의의
- MCP는 LLM이 단순 텍스트 생성기에서 인터랙티브 에이전트로 진화할 수 있는 관문이다
- 다양한 기업의 API, 도구를 LLM과 연결 가능한 공통 규격으로 묶는다
- OAuth 인증 + Streaming 전송을 통해 기업용으로도 적합하다.
A2A (Agent-to-Agent)
AI 에이전트들이 서로 협업하고 대화하며 업무를 처리하는 구조로 사람의 개입 없이 자동으로 진행된다.
기존에는 AI가 인간의 요청에 반응하는 1:1 관계가 일반적이었다.
하지만 점점 더 많은 AI기능이 필요해지면서 AI끼리 역할을 나누어 협업하는 방식이 등장했다.
실제로 구글에서는 오픈 A2A 프로토콜을 발표함과 동시에 50개의 기업과 협업을 발표했고,
센드버그에서는 AI 고객상담 봇들끼리 협업해 영업->상담->결제를 자동으로 처리하는 방식을 보여주기도 하였다.
기술적 의의
- 사용자가 버튼 하나만 눌러도 여러 AI가 협업하여 결과를 생성한다
- 1개의 거대 모델이 모든걸 하는 시대가 도래한다(작고 효율적인 모델들이 역할 분담하는 구조)
정리
MCP는 도구 연결의 표준화, A2A는 에이전트 협업의 자동화이다.
두 기술은 LLM의 활용을 넘어, AI가 실제 비즈니스 프로세스에 깊이 관여할 수 있는 핵심 인프라로 부상 중이다.
특히 OAuth 기반 보안, 실시간 처리, 상호운용성 등은 기업 시스템 전반에 걸쳐 AI 자동화의 기준을 재정의하게 될 것이다.
