요즘 AI 에이전트 관련 글 읽다 보면 MCP 얘기가 빠지지 않는다. 근데 최근엔 A2A라는 단어도 같이 등장하기 시작했다. 처음엔 "또 새로운 거 나왔네" 싶었는데, 실제로 뭔지 파악하고 나니까 — 이 둘은 경쟁 관계가 아니라 역할이 다르다.
MCP가 뭔지 짧게 정리하면
MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic이 만든 오픈 표준이다. AI 모델이 외부 도구나 데이터 소스에 연결할 때 쓰는 프로토콜. 쉽게 말하면, AI가 파일 시스템이나 API, 데이터베이스 같은 걸 직접 다루게 해주는 연결 방식이다.
로컬 환경에서는 stdio 방식으로 MCP 서버를 프로세스로 띄우고 통신한다. 운영 환경으로 넘어가면 Streamable HTTP가 표준이 돼가는 중이다. 2026년 3월 기준으로 에코시스템이 꽤 커졌는데, GitHub이나 Slack, Google Drive 같은 서비스들이 이미 MCP 서버를 제공하고 있다.
A2A는 뭐가 다른가
A2A(Agent-to-Agent)는 이름 그대로 에이전트끼리 통신하는 프로토콜이다. MCP가 "AI ↔ 도구" 연결이라면, A2A는 "AI 에이전트 ↔ AI 에이전트" 연결이다.
예를 들어 설명하면 이렇다. 회의 일정을 잡는 에이전트가 있다고 치자. 이 에이전트가 일정 처리만 잘하면 되는데, 이메일 파싱, 캘린더 업데이트, 참석자 알림까지 전부 혼자 하려면 너무 복잡해진다. 대신 각 기능을 담당하는 전문 에이전트들이 따로 있고, A2A로 서로 통신하면서 분업하면 훨씬 깔끔하다.
Google이 이쪽 표준화에 적극적이고, DEV Community에 나온 글들 보면 2026년 현재 MCP와 A2A를 같이 쓰는 패턴이 실제 프로덕션에서도 나오고 있다.
그래서 뭘 배워야 하냐는 건데
솔직히 둘 다다. 하지만 우선순위는 MCP가 맞다. 당장 AI 에이전트 붙이는 프로젝트 시작하면 MCP부터 만나게 돼있다. Claude Desktop, Claude Code, Cursor 같은 도구들이 전부 MCP 기반이다.
A2A는 좀 더 복잡한 멀티 에이전트 시스템 만들 때 필요한 개념이다. 지금 당장 필요한 게 아니라면, MCP 먼저 익히고 나서 A2A로 넘어가는 게 순서가 맞다.
내가 직접 MCP 서버 하나 만들어봤는데, 생각보다 진입 장벽이 낮았다. Python SDK나 Node.js SDK 공식 문서 따라가면 기본 서버를 한두 시간 안에 띄울 수 있다. 어려운 건 오히려 "어떤 도구를 에이전트에게 노출할 건지" 설계하는 부분이었다.
한 가지 주의할 점
MCP 서버를 아무 거나 붙이면 보안 문제가 생긴다. 에이전트가 파일 시스템이나 외부 API에 접근할 수 있다는 건, 잘못 설계하면 그게 취약점이 된다는 뜻이기도 하다. 어떤 도구를 노출할지, 입력값 검증은 어떻게 할지 — 이 부분을 대충 넘기지 말 것.
그리고 표준이 계속 바뀌고 있다. 지금 공식 문서 기준으로 배워두되, 6개월 뒤엔 뭔가 바뀌어 있을 가능성이 높다. 특정 라이브러리나 구현체에 너무 의존하지 않고, 프로토콜 자체를 이해하는 게 장기적으로 낫다.
📎 참고 자료
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