최근 AI Agent는 대화 품질과 추론 능력 면에서 빠르게 발전하고 있습니다. 그러나 실제 비즈니스 환경에서 활용하려 할 때는 여전히 한계가 존재합니다. 아무리 뛰어난 모델이라도 외부 데이터, 애플리케이션, 시스템과 연결되지 않는다면 수행할 수 있는 작업은 제한적일 수밖에 없습니다.
예를 들어 최신 정보를 조회하거나 내부 시스템에서 특정 명령을 실행하는 것은 모델 단독으로는 불가능합니다. AI가 단순한 대화형 도구를 넘어 실제 환경에서 의미 있는 행동을 수행하는 실행 주체로 자리매김하기 위해서는 외부 세계와의 안정적이고 안전한 연결이 반드시 필요합니다. 이러한 연결을 확보해야 모델이 상황에 맞는 데이터를 활용하고 다양한 시스템과 상호작용하며 비즈니스 프로세스 속에 깊이 통합될 수 있습니다.
이러한 필요를 충족하기 위해 최근 두 가지 기술이 주목받고 있습니다. 하나는 AI 모델이 필요한 정보와 도구에 표준화된 방식으로 접근할 수 있도록 하는 MCP(Model Context Protocol)이며, 또 다른 하나는 여러 AI Agent가 협력적으로 작동해 복잡한 작업을 분담하고 처리할 수 있도록 지원하는 A2A(Agent to Agent)입니다.
그렇다면 MCP와 A2A는 정확히 무엇이고, 효과적으로 활용하기 위해 고려해야 할 요소는 무엇인지 자세히 알아보겠습니다.
MCP와 A2A의 주요 개념
MCP(Model Context Protocol) — AI Agent의 ‘팔과 다리’ 역할
MCP는 Anthropic이 주도적으로 개발하고 오픈소스로 공개된 표준 프로토콜입니다. AI 모델은 지식과 추론을 바탕으로 답변을 생성할 수 있지만, 스스로 외부 데이터에 접근하거나 시스템에 명령을 실행할 수는 없습니다. MCP는 이러한 한계를 해결하여 모델이 실제 환경과 연결될 수 있도록 하는 ‘팔과 다리’ 역할을 합니다.
다시 말해, MCP는 모델이 외부 자원과 안전하고 일관된 방식으로 상호작용하며 필요한 맥락을 확보할 수 있도록 지원하는 핵심 기술입니다. 이 기술이 주목받게 된 배경에는 초기 AI Agent 개발의 불편함이 있습니다. 개발자들은 데이터베이스나 파일 시스템에 연결할 때마다 서로 다른 구조를 만들어야 했고, 이는 유지보수와 확장성을 크게 저해했습니다. MCP는 이러한 문제를 해소하기 위해 등장했습니다.
동일한 표준을 적용해 외부 데이터, 서비스, 도구를 연결함으로써 개발자는 반복적인 구현 부담을 줄이고, 조직은 확장성과 재사용성을 확보할 수 있습니다.
MCP는 단순한 연결 도구를 넘어 보안과 신뢰성 측면에서도 강점을 갖추고 있습니다. OAuth 2.1과 PKCE 인증을 도입해 Slack, Stripe 같은 주요 서비스에 안전하게 접근할 수 있으며, 민감한 데이터를 다루는 경우에도 권한 제어와 세션 관리가 가능해 실제 서비스 환경에서도 안정적으로 운용됩니다.
또한 Elicitation 기능을 통해 모델이 필요한 정보를 표준화된 방식으로 사용자에게 요청할 수 있어, 맥락 확보의 정확성을 높일 수 있습니다. 여기에 중앙 레지스트리 기능까지 개발 중으로, MCP 서버를 검색하고 등록하는 체계적인 운영 환경도 마련되고 있습니다.
현재 MCP는 Python, JavaScript 등 다양한 언어에서 SDK를 제공하고 있지만, 최신 기능이 모든 언어에 동시에 반영되지는 않는다는 점은 실무적으로 중요한 고려 사항입니다. 따라서 MCP를 도입하는 조직은 SDK 버전과 지원 기능을 정기적으로 점검하고, 자동화된 테스트를 통해 호환성을 검증하는 관리 체계를 갖추는 것이 필요합니다. 이러한 점검 과정을 통해 예기치 못한 오류를 예방하고, 안정적인 서비스 운영을 보장할 수 있습니다.
A2A(Agent to Agent) — AI Agent 간의 협력 구조
앞서 살펴본 MCP가 AI Agent가 외부 데이터와 서비스에 연결되어 활동 범위를 넓혀주는 기술이라면, A2A는 여러 Agent가 서로 협력하여 복잡한 작업을 분담하고 처리할 수 있도록 하는 구조입니다.
즉, MCP가 개별 Agent의 확장성을 해결한다면, A2A는 다수 Agent 간의 상호 협력성을 보장하는 기술이라고 할 수 있습니다. 구글과 50개 이상의 업계 파트너가 개발한 개방형 프로토콜인 A2A는 서로 다른 환경에서 실행되는 AI Agent가 동일한 형식의 메시지를 주고받으며 일관되게 협력할 수 있도록 지원합니다. 하나의 Agent만으로는 복잡한 업무를 끝까지 처리하기 어려운 경우가 많습니다.
예를 들어, 한 Agent가 데이터를 수집하고, 다른 Agent가 이를 분석하며, 또 다른 Agent가 결과를 문서로 정리하는 방식입니다. 이러한 단계가 원활히 이어지려면 각 Agent가 같은 언어와 규칙을 공유해야 합니다. A2A는 이러한 협력 과정을 표준화하여, 각 Agent가 맡은 역할을 순차적 또는 병렬적으로 수행할 수 있게 합니다.
또한 A2A는 JSON-RPC, gRPC 등 다양한 전송 방식을 지원하여 특정 기술 스택이나 환경에 종속되지 않고 폭넓게 활용될 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 Agent를 독립적으로 설계하면서도, 전체 시스템 차원에서는 유기적으로 연결된 하나의 협력 네트워크를 구축할 수 있습니다.
최근 Microsoft는 A2A를 Azure AI Foundry와 Copilot Studio에 통합하여 실제 서비스에 적용했으며, 에이전트 목록을 검색·관리하는 기능도 함께 제공하고 있습니다. 이는 A2A가 단순한 이론적 개념을 넘어, 실제 기업들이 여러 Agent를 함께 활용할 수 있는 실질적인 방법으로 자리 잡고 있음을 보여줍니다.
MCP와 A2A 활용 시 고려해야 할 요소는?
MCP와 A2A 기술을 실제 환경에 적용해 안정적으로 운영하기 위해서는 설계와 운영 전반에서 몇 가지 중요한 요소를 고려해야 합니다. 먼저, 작업에 반드시 필요한 정보를 우선순위로 정리하고, 부족한 데이터는 대화 과정에서 안전하게 보완할 수 있는 절차가 필요합니다. 이를 위해 MCP가 제공하는 Elicitation 기능을 활용하면 필요한 값을 표준화된 방식으로 요청하고 수집할 수 있습니다.
또한 접근 권한은 최소한으로 설정하고, 토큰의 사용 기간과 갱신 주기를 철저히 관리해야 하며, OAuth 2.1과 PKCE 인증 방식을 적용하면 보안성을 더욱 높일 수 있습니다.
작업 시간이 길어질 경우에는 진행 상황을 저장하고, 재시도 시 중복 처리를 방지하는 설계가 필요합니다. 이를 위해 비동기 처리, 체크포인트 관리, 멱등성 키 적용 같은 기법이 효과적입니다. 두 프로토콜의 역할을 명확히 구분하는 것도 중요합니다. 예를 들어, 시스템 동작이나 데이터 호출은 MCP로 처리하고, 에이전트 간 협력과 메시지 교환은 A2A로 담당하는 방식입니다.
다만 프로젝트 특성에 따라 구분선이 달라질 수 있으므로 내부 규칙을 문서화해 일관성을 유지해야 합니다. 여기에 더해 확장성도 반드시 고려해야 합니다. AI Agent가 늘어날수록 메시지 교환과 데이터 흐름은 복잡해지므로, 로드밸런싱, 메시지 큐, 캐싱 전략 같은 확장 구조를 사전에 설계해야 합니다.
또한 기업 환경에서는 보안뿐 아니라 감사와 규제 준수 역시 필수 요소입니다. 로그 기록은 단순 운영 기록을 넘어, 법규 준수와 데이터 거버넌스를 지원할 수 있도록 체계적으로 관리해야 하며, 민감한 데이터는 반드시 암호화·마스킹 처리해야 합니다.
마지막으로, 실제 운영에 앞서 테스트와 시뮬레이션 환경을 활용해 MCP와 A2A의 동작을 검증하는 과정이 필요합니다. 이를 통해 SDK 버전 호환성, 최신 기능 지원 여부, 장애 대응 전략 등을 사전에 점검할 수 있습니다. 사내 MCP 서버와 A2A 에이전트 정보는 버전, 지원 기능, 인증 방식 등 메타데이터까지 함께 관리하면 재사용성과 유지 보수 효율을 높일 수 있습니다. 중요한 단계에서는 Human-in-the-Loop 절차를 도입해 사람이 직접 결과를 검증하도록 하는 것도 필요합니다.
MCP와 A2A는 AI Agent의 기능을 확장하고 상호 협력을 가능하게 하는 핵심 기술입니다. 그러나 안정적으로 운영하기 위해서는 단순히 프로토콜을 적용하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 데이터 흐름 설계, 인증과 보안, 성능 모니터링, 확장성 확보 등 운영 전반을 종합적으로 고려해야 합니다.
이 과정에서 전문가의 경험은 기술 선택부터 아키텍처 설계, 운영 프로세스 구축, 장애 대응 전략까지 전체 과정을 안정적으로 이끄는 중요한 역할을 합니다.
특히 복잡한 환경에서는 개별 기술을 단순히 이해하는 수준을 넘어, 이를 유기적으로 결합해 하나의 완성된 구조로 만드는 전략이 필요합니다. AI Agent 빌더 플랫폼을 활용하면 MCP와 A2A를 비롯한 다양한 기술을 표준화된 체계 안에서 통합·관리할 수 있으며, 이를 통해 구현 속도와 품질을 높이고 새로운 기능 도입이나 서비스 확장에도 유연하게 대응할 수 있습니다.
나아가 테스트, 배포, 모니터링까지 일관되게 지원하여 운영 과정 전반의 안정성과 효율성을 동시에 강화할 수 있습니다.
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