A2A와 MCP는 무엇이 다를까?｜AI 에이전트 간 협업과 Tool·데이터 연결 구조 비교

World Story Factory World Story Factory 9/18/2026 07:10:00 오전

A2A와 MCP는 무엇이 다를까?｜AI 에이전트 간 협업과 Tool·데이터 연결 구조 비교

WSF 콘텐츠 역할 점검
이번 주제는 앞서 구축한 Agent Identity → Agent-to-Agent Trust → Delegated Access 보안 클러스터를 그대로 반복하는 글이 아닙니다. 조사자료에서도 이번 콘텐츠를 AI Agent Protocol / Interoperability / Architecture 영역으로 확장해 기존 Identity·Trust 콘텐츠와 구분하는 방향을 권장하고 있습니다.
또한 이번 글의 핵심은 흔히 보이는 “A2A = Agent, MCP = Tool” 한 줄 설명에서 한 단계 더 나아가는 것입니다. 조사 자료 기획안은 User → Orchestrator Agent → A2A → Research Agent → MCP → Search/Database/External Tool이라는 구조로 두 프로토콜을 함께 이해하는 방식을 제안합니다.
2026년 9월 기준 최신성도 중요합니다. 현재 A2A 공식 문서에는 최신 Released Version이 1.0.0으로 표시돼 있으며, MCP는 2026-07-28 Specification에서 Stateless Core, Extensions, Tasks, Authorization 개선 등을 크게 확장했습니다. (A2A Protocol)

A2A(Agent2Agent Protocol)와 MCP(Model Context Protocol)는 모두 AI Agent 시대의 핵심 연결 표준이지만, 해결하려는 ‘연결 관계’가 다릅니다. A2A는 독립적인 AI Agent들이 서로 발견하고 업무를 위임하며 협업하는 Agent Interoperability에 무게를 두고, MCP는 AI Application이나 Agent가 Tool·API·데이터·외부 Capability를 표준화된 방식으로 이용하도록 만드는 Context·Capability Integration에 강점을 둡니다. (A2A Protocol)

하지만 여기에서 바로

“A2A는 Agent끼리, MCP는 Tool 연결이니 둘 중 하나를 선택하면 된다.”

라고 끝내면 2026년의 기술 흐름을 너무 단순하게 보게 됩니다.

현재 A2A 공식 문서조차 두 프로토콜을 경쟁 관계가 아니라 Highly Complementary한 구조로 설명합니다. 그리고 MCP 역시 2026년 Roadmap에서 Agent Communication을 발전 영역으로 다루고 있습니다. 즉 현실의 Agent Architecture에서는 둘을 서로 다른 Layer에 배치해 함께 사용하는 구조가 더 중요해지고 있습니다. (A2A Protocol)

오늘은 복잡한 프로토콜 용어를 걷어내고 한 가지 질문으로 시작해보겠습니다.

“내 AI가 다른 AI에게 일을 맡기는 것과, 데이터베이스에서 자료를 가져오는 것은 같은 종류의 연결일까?”

답은 아닙니다.

그리고 그 차이를 이해하는 순간 A2A와 MCP가 훨씬 선명하게 보입니다.

월요일 오전 8시 46분, 하나의 AI가 출장 준비를 끝내지 못한 이유

아래 이야기는 특정 회사의 실제 구축 사례가 아니라 A2A와 MCP의 역할 차이를 설명하기 위해 실무에서 충분히 접할 수 있는 환경을 재구성한 가상의 시뮬레이션입니다.

월요일 아침.

출근하자마자 팀장에게 메시지가 하나 도착합니다.

“목요일 부산 고객사 미팅 준비해 주세요. 지난 계약내용 확인하고, 기차와 호텔 후보 정리하고, 이동시간 고려해서 일정까지 잡아주세요.”

직원은 Enterprise AI Assistant에 그대로 입력합니다.

AI가 바로 움직이기 시작합니다.

먼저 고객사의 과거 계약서를 찾아야 합니다.

계약서는 회사 Document Repository에 있습니다.

그리고 최근 주문내역은 CRM Database에 있습니다.

여기까지 필요한 것은 비교적 명확합니다.

문서 검색

Database Query

CRM 조회

즉 Agent가 외부 Tool과 Data Source를 이용하면 됩니다.

이 연결을 표준화하는 데 MCP가 활용될 수 있습니다.

그런데 다음 단계에서 상황이 달라집니다.

AI는 기차 예약 전문 Agent에게 말합니다.

“목요일 오전 서울에서 부산으로 이동하는 일정 중 고객 미팅에 맞는 후보를 찾아주세요.”

호텔 Agent에는 다른 업무를 맡깁니다.

“부산역과 고객사 사이 이동이 편한 숙박 후보 세 곳을 비교해주세요.”

사내 Scheduling Agent에는 말합니다.

“왕복 이동시간과 미팅시간을 고려해 캘린더 일정을 설계해주세요.”

여기서 이들은 단순 Calculator나 Database 함수가 아닙니다.

각각 스스로 판단하고,

상태를 유지하며,

여러 단계를 수행하고,

다른 Tool까지 사용할 수 있는 독립적인 Agent입니다.

즉 구조가 달라집니다.

Main Agent ↔ Train Agent

Main Agent ↔ Hotel Agent

Main Agent ↔ Scheduling Agent

이 영역에서 A2A가 등장합니다.

그리고 Hotel Agent는 자신이 숙박정보를 가져오기 위해 다시 MCP를 사용할 수도 있습니다.

구조를 펼쳐보면 이렇습니다.

User
↓
Orchestrator Agent
↓ A2A
Travel Agent
↓ MCP
Hotel API / Search / Database

잠시 전까지만 해도

“A2A냐 MCP냐?”

라는 선택 문제처럼 보였습니다.

그런데 시스템을 실제로 펼쳐보니 반전이 생깁니다.

A2A와 MCP가 같은 Workflow 안에서 동시에 필요할 수 있습니다.

WSF 필자의 한 줄
“좋은 AI 연결은 프로토콜 하나로 모든 문을 여는 것이 아니라, 문과 사람을 서로 다른 방식으로 연결할 줄 아는 데서 시작됩니다.”

A2A란 무엇인가?｜AI Agent가 다른 Agent에게 ‘일’을 맡기는 구조

A2A는 Agent2Agent Protocol의 약자입니다.

현재 공식 A2A Specification은 A2A를 서로 다른 Framework·Language·Vendor로 만들어진 독립적인 AI Agent System 사이의 Communication과 Interoperability를 위한 Open Standard로 정의합니다. 최신 공식 Released Version은 1.0.0입니다. (A2A Protocol)

쉽게 말하면 A2A는

“저 Agent는 무엇을 할 수 있지?”

“이 업무를 그 Agent에게 맡길 수 있을까?”

“진행상태는 어떻게 받지?”

“결과물은 어떤 형태로 돌아오지?”

같은 문제를 해결하는 쪽에 가깝습니다.

A2A 공식 Specification이 제시하는 주요 목적에도

Agent Capability Discovery,

Interaction Modality Negotiation,

Collaborative Task Management,

Secure Information Exchange

가 포함돼 있습니다. (A2A Protocol)

회사 조직으로 비유해볼까요?

MCP Tool이 엑셀·검색엔진·데이터베이스 같은 업무도구라면,

A2A의 상대 Agent는 회계팀·법무팀·여행팀처럼 자기 전문성과 판단능력을 가진 다른 담당자에 가깝습니다.

Agent Card란?｜다른 AI에게 건네는 ‘디지털 업무 명함’

A2A에서 중요한 개념 가운데 하나가 Agent Card입니다.

Agent가 다른 Agent를 호출하려면 먼저 상대가 무엇을 하는지 알아야 합니다.

사람에게 업무를 맡길 때도 마찬가지입니다.

명함에

이름,

회사,

직책,

연락처가 적혀 있습니다.

Agent Card는 Agent 환경에서 비슷한 역할을 합니다.

어떤 Agent인지,

어디에 연결해야 하는지,

무슨 Capability와 Skill을 제공하는지,

어떤 통신방식이나 보안 Scheme을 지원하는지

알려줄 수 있습니다.

A2A의 현재 공식 설명은 Agent가 구조화된 Agent Card를 게시해 다른 Agent가 Capability와 Contact Method를 확인하고 상호작용하도록 설계한다고 설명합니다. (A2A Protocol)

즉 A2A에서는 Agent Discovery와 Capability Discovery가 중요한 문제입니다.

이 점이 MCP의 Tool Discovery와 닮아 보이면서도 대상은 다릅니다.

MCP란 무엇인가?｜AI가 Tool·데이터·외부 Capability를 이용하는 표준 연결층

MCP는 Model Context Protocol입니다.

공식 MCP Specification은 MCP를 LLM Application과 외부 Data Source·Tool 사이를 표준화된 방식으로 연결하는 Open Protocol로 정의합니다. MCP 구조에서는 Host, Client, Server가 통신하고, Server가 AI Application에 Context와 Capability를 제공합니다. (Model Context Protocol)

쉽게 비유해보겠습니다.

스마트폰이 생겼는데 앱마다 충전단자가 전부 다르다고 생각해보세요.

한 기기에는 A형,

다른 기기에는 B형,

또 다른 기기에는 C형 Cable이 필요하다면 연결할 때마다 Adapter를 새로 만들어야 합니다.

AI와 Tool 연결도 비슷했습니다.

Database마다 Custom Connector,

Search마다 별도 Integration,

File System마다 새로운 Code,

SaaS마다 별도의 Wrapper가 필요할 수 있습니다.

MCP는 이런 연결을 좀 더 표준화하려는 역할을 합니다.

그래서 흔히

“AI 세계의 USB-C”

라는 비유가 사용됩니다.

다만 이 비유도 완전하지는 않습니다.

2026년 MCP는 단순히 Tool 하나를 호출하는 수준보다 훨씬 넓어졌기 때문입니다.

MCP는 Tool만 연결한다고 말하면 왜 부족할까?

입문 설명에서는

MCP = Agent ↔ Tool

이라고 설명하면 이해가 빠릅니다.

하지만 실제 MCP에는 Tool 외에도 여러 Primitive와 Capability가 존재합니다.

전통적으로 중요한 개념은

Tools

Resources

Prompts

입니다.

Tool은 어떤 행동이나 Function을 실행하는 데 가깝고,

Resource는 Model이나 Application이 활용할 Data·Context를 제공하며,

Prompt는 재사용 가능한 Prompt Template과 Interaction을 제공할 수 있습니다.

그리고 2026년에는 MCP 범위가 더 확장됐습니다.

2026-07-28 Specification은 Stateless Protocol Core, 공식 Extensions Framework, Tasks, MCP Apps, Authorization Hardening 등을 도입한 대규모 Revision입니다. (Model Context Protocol Blog)

특히 Tasks Extension은 일정 요청을 즉시 끝내는 대신 비동기 Task Handle로 처리해 결과를 나중에 조회할 수 있게 하는 모델까지 제공합니다. (MCP Tasks Extension)

따라서 현재의 MCP는

“Tool Calling Protocol 하나”

라고 좁게 정의하는 것보다

“AI Application·Agent가 외부 Context와 Capability를 이용하기 위한 표준화된 Integration Layer”

라고 이해하는 편이 더 정확합니다.

이 방향은 첨부 조사자료의 권고와도 일치합니다.

A2A vs MCP 핵심 비교｜무엇을 연결하려는지부터 보세요.

구분	A2A	MCP
중심 목적	독립 Agent 간 통신·협업	AI Application/Agent와 외부 Capability·Context 연결
대표 연결	Agent ↔ Agent	Host/Agent ↔ MCP Server ↔ Tool·Resource
상대 성격	판단·계획·협업하는 Agent	Tool·Data·Resource·외부 Service
주요 문제	Discovery·Delegation·Task Collaboration	Context·Tool·Data Integration
핵심 개념	Agent Card, Skill, Task, Message, Artifact	Host, Client, Server, Tools, Resources, Prompts, Extensions
작업 특성	복수 단계·Agent Handoff·장기 협업에 적합	Capability 호출·Context 제공·통합에 강점
대표 질문	"어느 Agent에게 이 일을 맡길까?"	"이 Agent가 어떤 Tool·Data를 사용할까?"
서로의 관계	MCP를 사용하는 Agent와도 협업 가능	A2A Agent 내부의 Capability Layer로 사용 가능

※ 모바일 화면에서는 표를 좌우로 스크롤하여 전체 내용을 편하게 확인하실 수 있습니다.

이 표를 한 문장으로 줄이면 이렇습니다.

A2A는 ‘누구와 협업할 것인가’를 해결하는 쪽이고, MCP는 ‘무엇을 사용할 것인가’를 해결하는 쪽에 더 가깝습니다.

하지만 그 경계를 돌에 새긴 절대 규칙처럼 이해해서는 안 됩니다.

현재 MCP Roadmap에는 Agent Communication이 발전과제로 포함되어 있고, 생태계 자체가 빠르게 변하고 있기 때문입니다. (Model Context Protocol Blog)

Horizontal vs Vertical｜가로 연결과 세로 연결로 보면 가장 쉽습니다.

2026년 8월 A2A 공식 발표는 두 프로토콜의 차이를 아주 직관적으로 설명했습니다.

A2A = Horizontal Orchestration Layer

MCP = Vertical Integration Layer

입니다. (A2A Protocol)

아파트 건물을 떠올려보세요.

한 세대 안에서

냉장고,

조명,

보일러,

인터넷,

가전을 연결하는 것이 세로형 Capability 연결이라면,

옆집·관리사무소·택배실·외부 업체와 협업하는 것은 가로형 조직 연결에 가깝습니다.

AI로 바꾸면,

Agent 내부 능력을 Tool과 Data로 확장 → MCP

독립 Agent와 협업 범위를 확장 → A2A

입니다.

그래서 A2A 공식 페이지는 꽤 명확하게

MCP를 이용해 각 Agent에 필요한 Tool을 장착하고, A2A를 이용해 Agent끼리 통신하라

는 방식으로 설명합니다. (A2A Protocol)

WSF 필자의 한 줄
“MCP가 한 명의 AI에게 손과 눈을 달아준다면, A2A는 그 AI가 다른 전문가와 팀을 꾸릴 수 있게 해줍니다.”

A2A가 필요한 실제 상황｜Agent가 Tool이 아니라 ‘전문가’일 때

고객지원 시스템을 생각해보겠습니다.

Customer Support Agent가 고객의 문의를 받았습니다.

고객이 말합니다.

“지난 주문이 잘못 배송됐고 환불과 재배송을 같이 처리하고 싶어요.”

Support Agent 혼자 모든 일을 하는 구조도 만들 수 있습니다.

하지만 회사가 커지면 업무가 나뉩니다.

Refund Agent.

Logistics Agent.

Fraud Agent.

Inventory Agent.

각 Agent는 자체 Workflow와 Policy를 가지고 있을 수 있습니다.

Support Agent가 Logistics Agent에게

“이 주문의 배송상태를 확인하고 재배송 가능성을 판단해주세요.”

라고 Task를 넘기는 순간 단순 Function Call보다 Agent Delegation이라는 관점이 더 자연스러워집니다.

상대 Agent가 자체적으로 판단하고,

필요하면 자신의 Tool을 사용하며,

중간 진행상태를 유지하고,

결과를 Artifact로 돌려줄 수 있기 때문입니다.

이것이 A2A가 해결하려는 대표적인 문제입니다.

MCP가 필요한 실제 상황｜Agent가 SQL·검색·파일·API를 사용할 때

같은 Logistics Agent가 있다고 해보겠습니다.

이 Agent는 다시 내부적으로 여러 Capability가 필요합니다.

재고 Database.

택배회사 API.

창고관리 System.

고객주소 Database.

상품정보 Repository.

이들은 새로운 ‘동료 Agent’가 아니라 Agent가 일을 하기 위해 사용하는 External Capability에 가깝습니다.

여기에서 MCP Server를 통해 필요한 Tool과 Resource를 제공할 수 있습니다.

즉,

Support Agent
↓ A2A
Logistics Agent
↓ MCP
Inventory DB / Delivery API / Warehouse Tool

구조가 됩니다.

둘을 경쟁기술로 보면 보이지 않던 Architecture가 여기에서 드러납니다.

왜 REST API만 사용하면 안 될까?

아주 자연스러운 질문입니다.

“A2A든 MCP든 결국 HTTP 통신 아닌가? 그냥 REST API 쓰면 되지 않나?”

실제로 REST API는 여전히 매우 중요합니다.

A2A와 MCP가 REST·HTTP를 없애려고 나온 기술도 아닙니다.

문제는 의미와 상호운용성입니다.

API마다 전부 다른 규칙을 사용하면 Agent 개발자는

Capability Description,

Discovery,

Authentication,

Task Lifecycle,

Streaming,

Schema,

Error Handling

을 서비스마다 다시 맞춰야 할 수 있습니다.

Agent Protocol은 그 위에서 AI 시스템이 이해할 공통 Interaction Contract를 만들려는 성격이 있습니다.

현재 A2A 1.0도 HTTP 계열 Transport와 구조화된 Binding을 제공하고, 서로 다른 Agent Framework가 공통 모델로 소통할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. (A2A Protocol)

MCP 역시 JSON-RPC 기반 구조를 사용하면서 AI Application과 Server의 Capability Negotiation·Context Integration을 표준화합니다. (Model Context Protocol)

따라서

API vs Protocol

을 “누가 이기는가?” 문제로 보기보다

API 위에 Agent 친화적 상호운용 구조를 어떻게 만들 것인가

로 보는 편이 좋습니다.

Function Calling과 MCP는 같은 것일까?

이것도 자주 섞이는 개념입니다.

Function Calling은 Model이 구조화된 Function이나 Tool 호출을 선택하도록 만드는 Mechanism에 가깝습니다.

MCP는 그 Tool·Resource를 발견하고 설명하고 연결하고 사용할 수 있도록 표준화하는 Protocol Layer에 가깝습니다.

비유해보면,

Function Calling은

“직원이 전화기로 어느 부서에 전화를 걸 것인가 결정하는 능력”

에 가깝고,

MCP는

“회사 전화번호부·내선 규칙·연결방식이 표준화된 체계”

에 가깝습니다.

따라서 둘은 대체관계가 아니라 서로 결합될 수 있습니다.

이번 글에서 너무 깊게 들어가면 검색의도가 흔들리므로 MCP vs Function Calling은 후속 독립 콘텐츠로 분리하는 편이 좋습니다. 첨부 조사자료에서도 동일한 전략을 권장합니다.

2026년 A2A는 어디까지 왔을까?

A2A를 여전히

“Google이 실험 중인 새로운 Agent Protocol”

정도로만 알고 있다면 2026년 현재 상황과는 차이가 있습니다.

Linux Foundation은 2026년 4월 9일 A2A가 150개 이상의 조직으로부터 지원을 받고 있으며 Google·Microsoft·AWS Platform 통합과 Supply Chain·Financial Services·Insurance·IT Operations 등의 Production Deployment가 진행되고 있다고 발표했습니다. 이는 Linux Foundation의 자체 프로젝트 발표이므로 독립적인 시장점유율 통계와 동일하게 해석해서는 안 되지만, A2A 생태계가 단순 PoC 수준을 넘어가고 있다는 의미 있는 신호입니다. (Linux Foundation)

그리고 2026년 8월 27일에는 A2A가 Agentic AI Foundation의 Growth Stage Project로 받아들여졌습니다. 현재 공식 설명은 A2A를 서로 다른 Framework와 Vendor 경계를 넘어 Agent가 서로 발견하고 Task를 위임·협업하기 위한 Horizontal Layer로 설명합니다. (A2A Protocol)

또 현재 A2A 공식 Specification의 최신 Released Version은 1.0.0입니다. (A2A Protocol)

즉 A2A를 설명할 때는

Google에서 시작된 Protocol → Open Governance → Linux Foundation 생태계 → 1.0 단계의 Multi-vendor Agent Interoperability

라는 흐름으로 보는 편이 현재 상황에 더 가깝습니다. 공식 A2A 페이지도 A2A가 Google에서 시작돼 Linux Foundation으로 기부됐다고 설명합니다. (A2A Protocol)

2026년 MCP는 왜 더 복잡해졌을까?

MCP 역시 초기 모습만 기억하면 현재의 범위를 놓치기 쉽습니다.

MCP 공식 Blog에 따르면 2026-07-28 Specification은 출시 이후 가장 큰 Revision 가운데 하나입니다.

핵심 변화에는

Stateless Core,

Extensions Framework,

Tasks,

MCP Apps,

Authorization Hardening,

Formal Deprecation Policy

등이 포함됐습니다. (Model Context Protocol Blog)

Stateless Core가 중요한 이유를 식당에 비유해보겠습니다.

기존 방식에서는 직원이 손님마다 별도의 긴 대화상태를 계속 기억해야 하는 상황이 있었다면,

Stateless 설계는 필요한 정보를 각 요청에 더 명시적으로 담아 일반적인 HTTP Infrastructure에서 Scale-out하기 쉬운 방향을 추구합니다.

여기에 Tasks를 이용하면 오래 걸리는 작업도 비동기 상태로 다룰 수 있고,

Extensions는 Core Protocol을 모두 비대하게 만들지 않고 기능을 확장할 기반을 제공합니다. (Model Context Protocol Blog)

MCP를 더 이상

“로컬 파일 몇 개 읽게 해주는 Connector”

정도로만 생각하기 어려워진 이유입니다.

가장 중요한 반전｜MCP도 Agent Communication을 다룬다면 A2A와 겹치지 않을까?

바로 이 부분 때문에 2026년 비교 글은 조심스럽게 써야 합니다.

MCP의 2026년 Roadmap에는 Agent Communication이 주요 발전영역으로 포함됐습니다. 8월에 공개된 새 Roadmap 역시 앞선 3월 Roadmap의 Transport Scalability, Agent Communication, Governance, Enterprise Readiness에서 상당한 진전이 있었다고 설명합니다. (Model Context Protocol Blog)

그렇다면 언젠가 MCP가 A2A를 완전히 대체할까요?

현재 공식 자료만으로 그렇게 단정할 근거는 없습니다.

오히려 현재 A2A 공식 문서는 두 프로토콜을 여전히 Complementary하다고 설명하고 있습니다. (A2A Protocol)

따라서 현재 기준으로 가장 정확한 설명은 이것입니다.

A2A와 MCP의 주된 초점은 다르지만, Protocol Capability가 발전하면서 일부 경계영역은 넓어질 수 있다.

기술을 고정된 상자로 보기보다 Architecture Layer와 Primary Use Case로 구분하는 편이 좋습니다.

A2A와 MCP 중 무엇을 먼저 도입해야 할까?

답은 “인기 있는 것”이 아닙니다.

현재 해결하려는 연결 문제를 보면 됩니다.

AI Assistant 하나가 있는데

Database,

Google Drive,

GitHub,

CRM,

Internal API

를 연결하고 싶은 상황이라면 MCP 관점에서 시작하기 쉽습니다.

반대로

회계 Agent,

법무 Agent,

구매 Agent,

고객지원 Agent

가 서로 다른 Team·Framework·Vendor 환경에서 협업해야 한다면 A2A 문제에 더 가깝습니다.

둘 다 필요하다면?

그것이 오히려 Enterprise Multi-Agent Architecture에서 자연스러운 모습일 수 있습니다.

User
↓
Orchestrator
↓ A2A
Specialist Agent
↓ MCP
Enterprise Tools & Data

입니다.

첨부 조사자료가 가장 중요하게 강조한 것도

“무엇이 더 좋은가?”가 아니라 “어느 연결 관계를 해결하려는가?”

라는 질문입니다.

A2A와 MCP를 함께 쓰면 어떤 Architecture가 만들어질까?

조금 더 현실적인 기업 Workflow를 만들어보겠습니다.

사용자가 Procurement Agent에게 말합니다.

“신규 노트북 300대 구매안을 만들어줘. 재고와 기존 계약 확인하고 공급업체 조건을 비교해.”

Procurement Agent가 A2A를 통해 Vendor Analysis Agent에게 일을 위임합니다.

Vendor Agent는 다시 MCP를 이용해 공급업체 Database와 계약 Repository를 조회합니다.

Price Agent는 MCP Server가 제공하는 Pricing API를 사용합니다.

Risk Agent는 다른 독립 Agent로서 A2A를 통해 공급망 위험도를 평가합니다.

마지막으로 Orchestrator가 결과를 모읍니다.

구조는 다음과 같습니다.

User

→ Procurement Orchestrator

→ A2A Vendor Agent

→ MCP Supplier Database

→ A2A Risk Agent

→ MCP Risk Data / External API

→ Orchestrator

→ Human Approval

여기에서 A2A와 MCP의 차이는 가장 명확해집니다.

하나는 전문가에게 일을 넘기는 것이고,

다른 하나는 전문가가 필요한 자료와 도구를 사용하는 것입니다.

A2A와 MCP를 연결한다고 자동으로 안전해지는 것은 아닙니다.

Protocol 표준화와 Security는 같은 말이 아닙니다.

A2A를 사용한다고 상대 Agent를 무조건 신뢰할 수 있는 것은 아닙니다.

MCP Server라고 모든 Tool에 Admin 권한을 줘도 되는 것도 아닙니다.

A2A에서는

Agent Identity,

Authentication,

Authorization,

Delegation,

Trust Boundary

를 별도로 설계해야 합니다.

MCP에서는

Server Trust,

Tool Permission,

OAuth Scope,

Resource Access,

Prompt Injection,

Credential Handling

같은 문제를 고려해야 합니다.

즉

Interoperability ≠ Security Guarantee

입니다.

앞서 WSF에서 Agent Identity·Agent-to-Agent Trust·Delegated Access를 별도 주제로 분리한 이유도 여기에 있습니다.

Protocol은 Agent들이 대화할 수 있는 문법을 만들어주지만,

그 상대를 믿어도 되는지와 무엇을 허용할지는 별도의 Security Policy 문제입니다.

WSF 필자의 한 줄
“연결 표준은 AI에게 길을 만들어주지만, 어디까지 들어가도 되는지는 여전히 보안정책이 결정해야 합니다.”

Agent Discovery가 다음 중요한 문제가 되는 이유

Agent가 수천 개 생기면 새로운 질문이 생깁니다.

“필요한 Agent를 어디에서 찾을까?”

Tool은 MCP Server에서 Discovery할 수 있습니다.

그런데 다른 회사에 있는 전문 Agent는 어떻게 찾을까요?

A2A에서는 Agent Card와 Discovery가 중요한 역할을 합니다.

그리고 2026년에는 이 Discovery 자체를 별도 Infrastructure 문제로 보는 움직임도 나타나고 있습니다.

첨부 조사자료에서는 Linux Foundation이 2026년 5월 기존 DNS Infrastructure를 이용해 Agent와 MCP Server를 발견하는 Open Discovery 방식인 DNS-AID Project를 발표했다는 점을 후속 콘텐츠 소재로 제시하고 있습니다.

이 변화는 흥미롭습니다.

예전에는

“Agent를 어떻게 만들까?”

가 질문이었다면,

이제는

“어떤 Agent가 존재하는지 어떻게 발견하고 검증하며 연결할까?”

가 새로운 Infrastructure 문제로 이동하고 있기 때문입니다.

Agent Protocol Stack으로 보면 미래가 더 잘 보입니다.

A2A와 MCP를 공부하다 보면 이름이 계속 늘어납니다.

A2A.

MCP.

Discovery.

Identity.

OAuth.

Payment Protocol.

Data Exchange.

이때 모든 것을 하나의 경쟁표에 넣으면 오히려 더 혼란스러워집니다.

저는 Agent Protocol Stack이라는 관점으로 보는 것이 이해하기 좋다고 생각합니다.

Discovery Layer

어떤 Agent·Server가 존재하는가?

Communication Layer

Agent끼리 어떻게 대화하고 협업하는가?

A2A가 강한 영역입니다.

Context / Capability Layer

Agent가 Tool·Data·Context를 어떻게 사용하는가?

MCP가 강한 영역입니다.

Identity / Authorization Layer

누구이며 무엇을 할 수 있는가?

Agent Identity, OAuth, Delegation, Zero Trust와 연결됩니다.

Transaction Layer

Agent가 실제 구매·결제·계약 같은 경제활동을 어떻게 수행하는가?

이렇게 보면 하나의 “만능 프로토콜”이 모든 문제를 해결하기보다 서로 다른 Layer가 조합되는 방향이 훨씬 자연스럽습니다.

첨부 조사자료에서도 바로 이 Agent Protocol Stack을 향후 WSF의 Hub 콘텐츠 후보로 제시합니다.

Multi-Agent Orchestration과 Model Routing을 혼동하지 마세요.

WSF에서는 이미 Model Routing을 다뤘습니다.

그래서 여기에서 하나를 분리해두는 것이 좋습니다.

Model Routing

은 같은 Task를 어떤 Model에 보낼 것인가의 문제입니다.

예를 들어

작은 Model,

중간 Model,

고성능 Reasoning Model

중 어떤 것을 고를지 결정합니다.

반면

Agent Routing / Multi-Agent Orchestration

은

이 업무를

Research Agent,

Finance Agent,

Legal Agent,

Customer Agent

중 누구에게 맡길지를 결정하는 문제입니다.

즉

Model 선택

과

Agent 역할 선택

은 다릅니다.

첨부 조사자료 역시 Multi-Agent Orchestration을 별도 확장키워드로 추천하며 기존 Model Routing과 분리할 수 있다고 정리합니다.

기업이 A2A·MCP 도입 전에 확인해야 할 실전 체크리스트

A2A와 MCP를 본격적으로 연결하기 전에 먼저 Architecture를 그려보세요.

현재 상대가 Tool인가, 독립 Agent인가?

Tool이라면 MCP가 적합한 연결인지 검토합니다.

독립적인 판단과 상태를 가진 Agent인가?

그렇다면 A2A 형태가 더 자연스러운지 살펴봅니다.

Agent가 제공하는 Capability를 어떻게 발견할 것인가?

Agent Card와 Discovery Policy를 확인합니다.

Tool과 Resource를 어떤 MCP Server에서 제공할 것인가?

Server Boundary를 정합니다.

Agent 간 Task가 장시간 유지되는가?

Task Lifecycle과 Async Execution을 고려합니다.

Authentication과 Authorization은 Protocol만 믿고 있지 않은가?

Identity·Permission Policy를 별도로 설계합니다.

Agent가 자신의 Internal Memory나 Tool을 상대 Agent에게 노출해야 하는가?

A2A의 중요한 설계방향 중 하나는 Agent가 Internal State를 공개하지 않고도 협업할 수 있게 하는 것입니다. (A2A Protocol)

MCP Tool에 필요한 권한보다 큰 Scope를 주고 있지는 않은가?

Least Privilege를 적용합니다.

Agent A가 MCP Tool을 사용할 때 사용자 권한과 Agent 권한을 구분할 수 있는가?

Audit Context를 남깁니다.

실패했을 때 어떤 Agent 또는 Tool까지 취소해야 하는가?

Task Cancellation과 Rollback을 함께 설계합니다.

같은 기능을 Custom API로 이미 안정적으로 운영하고 있다면 Protocol 전환의 실익이 있는가?

표준이 새롭다는 이유만으로 교체할 필요는 없습니다.

마지막 질문이 의외로 중요합니다.

Protocol은 목적이 아니라 통합비용과 복잡성을 줄이기 위한 수단이기 때문입니다.

A2A와 MCP를 도입하면 개발비가 무조건 줄어들까?

그렇게 단정할 수 없습니다.

표준화는 장기적으로 Connector와 Custom Integration을 줄이는 데 도움이 될 가능성이 있습니다.

하지만 초기에는 새로운 SDK,

Gateway,

Security Policy,

Observability,

Testing,

Governance

를 추가해야 할 수도 있습니다.

특히 Agent가 여러 개로 늘어나면

Task Routing,

Agent Discovery,

Retry,

Timeout,

Credential,

Audit,

Cost

까지 새로운 운영비용이 생깁니다.

그래서 기업에서는 기술 유행보다

Cost per Successful Task

와

Integration Maintenance Cost

를 함께 보는 편이 좋습니다.

Protocol을 세 개 넣었더니 Architecture Diagram은 멋있어졌지만 실제 업무 하나 처리하는 비용과 Failure Rate가 늘어난다면 좋은 설계라고 하기는 어렵습니다.

2026년 지금 A2A와 MCP를 배워야 할까?

개발자나 기업 AI 담당자라면 둘의 기본 차이는 이해해둘 가치가 충분합니다.

특히 현재 AI 시스템이

단일 Chatbot

에서

Tool-Using Agent

그리고

Multi-Agent System

으로 이동하면서 Integration 방식이 Architecture의 중요한 문제로 바뀌고 있기 때문입니다.

Linux Foundation은 A2A가 2026년 4월 기준 150개 이상 조직의 지원과 주요 Cloud Platform 통합을 확보했다고 발표했고, MCP 역시 7월 Specification에서 Enterprise Scalability와 Extension Architecture를 크게 확장했습니다. (Linux Foundation)

하지만 “오늘 당장 모든 서비스를 A2A와 MCP로 바꿔야 한다”는 뜻은 아닙니다.

기존 API가 충분히 단순하고 안정적이라면 그대로 두는 편이 더 나을 수 있습니다.

표준을 사용할 이유는 새롭기 때문이 아니라,

서로 다른 System을 반복해서 연결해야 하고,

Integration Cost가 쌓이고,

Vendor·Framework 경계를 넘어야 할 때

더 커집니다.

FAQ｜A2A와 MCP 차이에서 많이 묻는 질문

A2A란 무엇인가요?

A2A는 Agent2Agent Protocol로, 서로 독립적인 AI Agent가 Capability를 발견하고 Task를 위임하며 정보를 교환하고 협업하도록 지원하는 Open Standard입니다. 현재 공식 Released Version은 1.0.0입니다. (A2A Protocol)

MCP란 무엇인가요?

Model Context Protocol로 AI Application이나 Agent가 외부 Data Source, Tool, Resource와 표준화된 방식으로 연결되도록 하는 Open Protocol입니다. (Model Context Protocol)

A2A와 MCP의 가장 큰 차이는 무엇인가요?

입문 수준에서는 A2A를 Agent ↔ Agent, MCP를 Agent/Application ↔ Tool·Data·Capability 연결이라고 이해하면 쉽습니다. 현재 공식 A2A 문서도 두 역할을 Horizontal과 Vertical Layer로 설명합니다. (A2A Protocol)

A2A와 MCP는 경쟁 관계인가요?

현재 공식 문서 기준으로는 경쟁보다는 Complementary 관계로 설명됩니다. 하나의 Agent가 MCP로 Tool을 사용하면서 A2A를 통해 다른 Agent와 협업할 수 있습니다. (A2A Protocol)

A2A와 MCP를 함께 사용할 수 있나요?

네. 오히려 실무 Multi-Agent Architecture에서 자연스러운 조합이 될 수 있습니다.

A2A는 누가 만들었나요?

Google에서 시작돼 Linux Foundation으로 기부됐으며 현재 Open Governance 아래 발전하고 있습니다. 2026년 8월에는 Agentic AI Foundation의 Growth Stage Project로 받아들여졌습니다. (A2A Protocol)

MCP Server란 무엇인가요?

AI Host 또는 Client가 사용할 Tool·Resource·Capability를 제공하는 Server 역할로 이해하면 쉽습니다.

MCP Client란 무엇인가요?

Host Application 안에서 MCP Server와 Protocol Communication을 수행하는 Component입니다. 구체적인 구조는 MCP Specification과 SDK 구현에 따라 확인하는 것이 좋습니다. (Model Context Protocol)

MCP는 Tool만 지원하나요?

아닙니다. Tool 외에도 Resource와 Prompt 등의 Capability를 제공하며 2026년 Specification에서는 Extensions, Tasks, Apps 등의 영역도 발전했습니다. (Model Context Protocol Blog)

MCP Tasks란 무엇인가요?

장시간 작업에서 즉시 최종결과를 반환하는 대신 Task Handle을 만들어 상태와 최종결과를 나중에 확인할 수 있도록 하는 Extension입니다. 현재 공식 Tasks 문서는 이 기능을 비동기 Task State Model로 설명합니다. (MCP Tasks Extension)

Agent Card란 무엇인가요?

A2A Agent가 자신이 누구이고 어떤 Capability와 Endpoint를 제공하는지 다른 Agent가 발견할 수 있도록 제공하는 구조화된 Metadata입니다.

A2A와 REST API는 같은 것인가요?

같지는 않습니다. A2A는 Agent Interoperability에 필요한 Capability Discovery·Task Model·Message·Artifact 등의 공통 Interaction Model을 정의하는 Protocol입니다. 아래에서는 HTTP 계열 기술을 활용할 수 있습니다. (A2A Protocol)

MCP와 REST API는 같은 것인가요?

아닙니다. REST API가 Application API 설계방식이라면 MCP는 AI Application과 Context·Capability Integration을 위한 Protocol Layer입니다.

MCP와 Function Calling은 무엇이 다른가요?

Function Calling은 Model이 특정 Function이나 Tool 호출을 선택하는 Mechanism에 가깝고 MCP는 Tool·Resource를 표준화된 방식으로 노출하고 연결하는 Protocol입니다.

Multi-Agent System에는 A2A가 반드시 필요한가요?

반드시 그렇지는 않습니다. 같은 Application 내부의 간단한 Agent 구조는 Custom Messaging이나 기존 Framework로 충분할 수 있습니다. Vendor·Framework·Organization Boundary를 넘는 Interoperability 필요성이 클수록 A2A의 가치가 커질 수 있습니다.

AI Agent가 Tool을 쓸 때 MCP가 반드시 필요한가요?

아닙니다. 기존 API나 직접 구현된 Connector를 사용할 수도 있습니다. MCP는 반복적인 통합을 표준화하고 상호운용성을 높이는 방법 중 하나입니다.

A2A와 MCP 중 무엇을 먼저 공부해야 하나요?

Tool·Data 연결이 중심이면 MCP부터, Multi-Agent Collaboration과 Handoff가 중심이면 A2A부터 보는 것이 이해하기 쉽습니다. 하지만 실제 Architecture에서는 둘이 결합될 수 있습니다.

MCP도 Agent Communication을 지원하나요?

2026년 MCP Roadmap에서는 Agent Communication을 발전영역으로 다루고 있습니다. 따라서 MCP = Tool만, A2A = Agent만이라는 경계를 절대적인 규칙으로 보는 것은 피하는 것이 좋습니다. (Model Context Protocol Blog)

결국 A2A와 MCP가 하나로 합쳐질까요?

현재 공식 자료만으로 그렇게 단정하기 어렵습니다. 두 Protocol 모두 발전 중이며 현재 A2A 공식 문서는 둘을 서로 보완적인 Layer로 설명하고 있습니다.

필자의 주관적인 마무리 의견

A2A와 MCP를 처음 공부하면 이상하게 마음이 급해집니다. “둘 중 어떤 것이 살아남을까?”, “무엇을 먼저 배워야 할까?”, “기업들은 어느 쪽을 선택할까?”라는 질문부터 떠오르기 때문입니다.

하지만 저는 이번 자료들을 다시 살펴보면서 오히려 그 질문 자체가 조금 잘못되어 있을 수 있다고 생각했습니다.

우리는 전화와 사무용 도구 가운데 하나를 고르지 않습니다.

전화는 사람과 사람을 연결하고, 도구는 사람이 일을 할 수 있게 도와줍니다.

AI Agent Architecture에서도 비슷합니다.

MCP가 Agent에게 필요한 Data와 Tool, 외부 Capability를 붙여준다면 A2A는 그렇게 능력을 갖춘 Agent가 다른 Agent와 협업할 수 있는 길을 만들어줍니다.

그러니 좋은 Architecture의 기준은 Protocol 이름을 얼마나 많이 넣었느냐가 아닙니다.

연결 대상이 무엇인지 정확하게 구분했는가가 더 중요합니다.

Database를 조회하는데 굳이 새로운 Agent 하나를 만들어 복잡하게 만들 필요는 없습니다.

반대로 복잡한 판단과 독립된 Workflow를 가진 전문 Agent를 단순 Tool Function처럼 취급하면 Handoff·상태관리·협업 과정이 오히려 어려워질 수 있습니다.

저는 앞으로 AI Agent 생태계가 하나의 만능 프로토콜로 통일되기보다 Discovery·Communication·Capability·Identity·Transaction이 서로 다른 Layer를 이루며 조합되는 방향으로 발전할 가능성을 주의 깊게 보고 있습니다. 이는 확정된 미래를 예언하는 것이 아니라, 현재 A2A·MCP 및 주변 프로젝트의 발전 방향을 보고 한 필자의 관점입니다.

그리고 이 변화가 개발자에게만 좋은 것은 아닙니다.

사용자 입장에서는 언젠가 하나의 AI에게

“다음 주 출장 준비해줘.”

라고 한마디 했을 뿐인데 그 뒤에서는 여행 Agent, 일정 Agent, 회사 Database, 교통서비스, 결제 Tool이 각자의 역할에 맞게 움직이고, 사용자는 마지막 중요한 결정만 확인하는 경험이 가능해질 수 있습니다.

기술이 복잡해질수록 사용자의 화면은 오히려 단순해질 수 있습니다.

저는 그것이 좋은 Agent Infrastructure가 만들어야 할 방향이라고 생각합니다.

WSF 필자의 한 줄
“프로토콜의 가치는 이름이 유명해지는 데 있지 않습니다. 서로 다른 시스템이 사용자를 번거롭게 하지 않고 함께 일하게 만드는 데 있습니다.”

공식 자료 및 최신 동향 확인처

2026년처럼 Protocol 변화가 빠른 시기에는 블로그나 SNS 요약보다 공식 Specification과 Project Maintainer 자료를 우선 확인하는 것이 좋습니다.

A2A 공식 최신 Specification
현재 A2A 공식 Specification은 Agent 간 Capability Discovery, Interaction, Collaborative Task, Security Model을 정의하며 최신 Released Version을 1.0.0으로 표시합니다. (A2A Protocol)

A2A 공식 A2A와 MCP 비교 문서
A2A와 MCP를 Horizontal·Vertical Layer로 나누고 두 Protocol을 상호보완적으로 사용하는 Architecture를 설명합니다. (A2A Protocol)

Model Context Protocol 공식 Specification
MCP의 Host·Client·Server 구조와 Tool·Resource·Context Integration의 공식 정의를 확인할 수 있습니다. (Model Context Protocol)

MCP 2026-07-28 Specification 업데이트
Stateless Core, Extensions, Tasks, Authorization 개선 등 2026년 MCP의 주요 변화를 확인할 수 있습니다. (Model Context Protocol Blog)

MCP 최신 Roadmap
Agent Communication을 포함한 MCP의 향후 발전방향을 확인할 수 있어 MCP=Tool만이라는 지나친 단순화를 피하는 데 유용합니다. (Model Context Protocol Blog)

Linux Foundation A2A 2026 Adoption 발표
2026년 4월 기준 150개 이상 조직 지원, 주요 Cloud Platform 통합 및 Production Deployment 확대라는 프로젝트 측 발표를 확인할 수 있습니다. (Linux Foundation)