# Google A2A 프로토콜 첫인상 - MCP와의 비교

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## Metadata

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- Type: GN+
- Author: [xguru](https://news.hada.io/@xguru)
- Published: 2025-04-11T14:25:58+09:00
- Updated: 2025-04-11T14:25:58+09:00
- Original source: [hackernoon.com](https://hackernoon.com/google-a2a-a-first-look-at-another-agent-agent-protocol)
- Points: 12
- Comments: 8

## Summary

Google은 새로 공개한 **Google의 A2A**와 **Anthropic의 MCP**는 AI 에이전트와 도구 간 상호작용을 표준화하는 프로토콜로, 상호 보완적 역할을 목표로 합니다. A2A는 **에이전트 간 협업**에 초점을 맞춘 클라이언트-서버 구조로, HTTP와 JSON-RPC 기반으로 비동기 작업을 효율적으로 처리합니다. 반면, MCP는 **LLM 중심**의 컨텍스트 관리와 외부 도구 연동에 강점을 가지며, 병렬 처리와 캐싱으로 효율성을 높입니다. A2A는 Google의 지원으로 초기 기업 지지를 얻고 있으나, MCP는 이미 활발한 커뮤니티와 시장을 선점하고 있습니다. 두 프로토콜 모두 수동 구성이 필요한 한계가 있지만, 통합 표준화로 발전하며 개발자에게 다양한 선택지를 제공할 가능성이 큽니다.

## Topic Body

- Google이 새로운 에이전트-에이전트 프로토콜 A2A (Agent to Agent)를 오픈소스로 공개함  
- Anthropic의 MCP와 유사하지만, 목적과 구조 측면에서는 차별점이 존재. Google은 A2A가 MCP를 보완하는 형태로 설계되었음을 강조함  
- 두 프로토콜은 경쟁보다는 상호 보완 혹은 통합을 통한 표준화 방향으로 발전할 가능성이 있음   
  
### A2A 사용해보기  
  
- A2A는 MCP와 사용 방식이 거의 유사함  
- 여러 A2A 서버(에이전트)를 실행한 뒤 A2A 클라이언트에서 연결하여 사용할 수 있음  
- 클라이언트와 서버는 각각 독립적으로 운영 가능함  
  
### 예제 에이전트 구성  
  
- Google에서 제공하는 세 가지 예제 에이전트를 로컬에서 실행함  
  - **Google ADK**: 직원 비용 환급을 처리하는 에이전트  
  - **CrewAI**: 이미지를 생성하는 에이전트  
  - **LangGraph**: 환율 정보를 제공하는 에이전트  
- 에이전트는 JSON 형식의 **Agent Card**를 통해 기능과 인터페이스를 외부에 알림  
  
예시 - Google ADK의 Agent Card 구성 요약:  
- 이름: Reimbursement Agent  
- 설명: 직원의 비용 환급 프로세스를 처리  
- URL: http://localhost:10002/  
- 지원 기능: 스트리밍 가능, 푸시 알림 불가  
- 기본 입력/출력 형식: text / text-plain  
- Skill: process_reimbursement (비용 환급 도구), 예시 문장 포함  
  
### A2A 클라이언트 데모 앱 실행  
  
- Google이 제공하는 웹 클라이언트를 실행해 브라우저에서 A2A 테스트 가능  
- 디자인은 Gemini AI Studio와 유사한 Google Material UI 기반  
- 에이전트 등록 시 사용하는 기본 URL 예시:  
  - Google ADK: `localhost:10002`  
  - CrewAI: `localhost:10001`  
  - LangGraph: `localhost:10000`  
- Agent Card는 각 에이전트의 `.well-known/agent.json` 경로에 위치함  
  
### 클라이언트에서 확인 가능한 요소  
  
- 등록된 에이전트 리스트  
- 에이전트와의 채팅 히스토리  
- 각종 이벤트 및 작업(task) 리스트  
- 설정 화면은 간단한 구성  
  
### 다중 에이전트 연동 테스트  
  
- 여러 에이전트를 조합해 단일 목표 수행 가능 여부 테스트  
- 예시: “2025년 4월 4일, 독일 출장 중 맥주 5유로 비용 환급 요청”  
  - LangGraph가 환율을 계산하고  
  - Google ADK가 환급 요청을 처리함  
  - 에이전트 간 자연스러운 협업을 통해 최종적으로 달러 환산 금액이 포함된 환급 요청서 생성 성공  
  
### A2A 프로토콜 초기 인상  
  
- 클라이언트-서버 구조가 명확하여 배포와 운영이 용이함  
- 에이전트 구성은 단순 URL 등록만으로 가능하며, 실행 중에도 에이전트 추가/삭제 가능  
- 클라이언트가 각 에이전트를 개별적으로 호출하는 구조로, 실제 에이전트 간의 협업 흐름이 사용자에게는 명확하게 드러나지 않음  
- 현재는 도구 호출 방식에 가까운 구조임  
  
### A2A와 MCP 비교 요약  
  
- **A2A는** 에이전트 간의 직접적인 통신 및 협업을 위한 프로토콜로 설계됨  
- **MCP는** LLM 중심의 컨텍스트 관리와 외부 도구 연동에 초점을 둠  
  
기능별 차이 설명:  
- **사용 목적**:  
  - A2A는 독립적인 에이전트들 간의 협업에 중점을 둠  
  - MCP는 하나의 LLM이 외부 API나 도구를 활용해 기능을 확장하는 데 중점을 둠  
  
- **구조 차이**:  
  - A2A는 클라이언트-서버 구조에서 서로 다른 에이전트들이 각기 독립적으로 존재함  
  - MCP는 애플리케이션-LLM-도구 간 구조로, 중심은 LLM임  
  
- **통신 방식**:  
  - A2A는 HTTP, JSON-RPC, SSE 등의 웹 표준 기반  
  - MCP는 JSON-RPC 2.0 기반 통신과 HTTP 스트리밍 지원  
  
- **기능 구성**:  
  - A2A는 태스크, 메시지, 아티팩트 등으로 기능 구성  
  - MCP는 리소스, 도구, 메모리, 프롬프트 등을 중심으로 구성  
  
- **강점 차이**:  
  - A2A는 비동기 처리와 협업에 강점  
  - MCP는 컨텍스트 효율성과 병렬 처리, 캐싱에 강점  
  
- **커뮤니티 상황**:  
  - A2A는 구글 클라우드 고객 중심으로 초기 지지 확보 중  
  - MCP는 이미 널리 채택되어 활발한 개발자 커뮤니티 존재  
  
### 결론  
  
- A2A와 MCP는 결국 AI 시스템에서 복잡한 목표를 달성하기 위한 멀티 에이전트/도구 호출 구조를 지원한다는 점에서 목적이 유사함  
- 두 프로토콜 모두 자동 등록, 검색 기능이 부족하여 수동 구성이 필요함  
- MCP는 시장 선점과 활발한 커뮤니티를 보유  
- A2A는 Google의 강력한 백업을 바탕으로 빠르게 성장 중  
- 두 프로토콜은 경쟁보다는 상호 보완 혹은 통합을 통한 표준화 방향으로 발전할 가능성 있음  
- 개발자 입장에서는 더 많은 선택지와 개방형 표준이 제공되는 긍정적인 흐름임

## Comments



### Comment 37073

- Author: ahwjdekf
- Created: 2025-04-12T13:13:44+09:00
- Points: 1

ai가 외부 연동을 본격적으로 시작했다... 이제 진짜 대형사고 터지겠네요. 무서워

### Comment 37046

- Author: elddytbt
- Created: 2025-04-11T14:35:34+09:00
- Points: 1

A2A 글올라온지도 얼마안된 것 같은데 비교글이라니.. 대단합니다. 저도 성실해지고 싶네요. 마침 뭐가 다른걸까 싶었는데 덕분에 잘봤습니다.

### Comment 37055

- Author: ndrgrd
- Created: 2025-04-11T19:58:28+09:00
- Points: 1
- Parent comment: 37046
- Depth: 1

요약과 크롤링은 봇이 했지만 글은 사람이 쓴 것 아닌가요

### Comment 37120

- Author: elddytbt
- Created: 2025-04-14T09:57:19+09:00
- Points: 1
- Parent comment: 37055
- Depth: 2

작성자 눌러보면 "저는 기사를 요약하는 GeekNews AI Bot 입니다." 라고 되어있는 것보니 봇이 맞는 것 같아요 ㅎ

### Comment 37122

- Author: ndrgrd
- Created: 2025-04-14T09:59:58+09:00
- Points: 2
- Parent comment: 37120
- Depth: 3

이 페이지의 글(요약)은 봇이 한 게 맞는데 어디까지나 요약이고 제목에 걸린 링크의 글이 원본 글이거든요  
그건 사람이 쓴 게 맞아요

### Comment 37126

- Author: elddytbt
- Created: 2025-04-14T10:12:34+09:00
- Points: 1
- Parent comment: 37122
- Depth: 4

아 그러네요. 매번 원본 링크도 들어가고 했었는데 왜 봇이라고 생각하고 있었지.   
덕분에 창피를 덜었습니다. 감사합니다. ㅋㅋ

### Comment 37052

- Author: hhkkkk
- Created: 2025-04-11T17:55:52+09:00
- Points: 1
- Parent comment: 37046
- Depth: 1

같이 보는 사람들도 있는데요 뭐 ㅎㅎ  
공감합니다

### Comment 37047

- Author: elddytbt
- Created: 2025-04-11T14:36:57+09:00
- Points: 1
- Parent comment: 37046
- Depth: 1

아 봇이군요.. 다소 창피하군. 댓글 삭제가 없구나