한 줄 요약
MCP, A2A, NL웹은 AI 에이전트가 도구, 다른 에이전트, 웹사이트와 연결되어 함께 일하게 만드는 핵심 표준이다.1
핵심 메시지
AI 에이전트의 성능은 이제 모델 자체의 지능만으로 결정되지 않는다. 중요한 것은 에이전트가 필요한 도구를 찾고, 외부 데이터를 읽고, 다른 에이전트와 협업하며, 웹사이트의 정보를 자연어로 활용할 수 있느냐이다.
이때 필요한 것이 프로토콜이다. 프로토콜은 서로 다른 시스템이 같은 방식으로 대화하게 만드는 약속이다. AI 에이전트 생태계에서 MCP, A2A, NL웹은 각각 다른 연결 문제를 해결한다.
MCP는 에이전트와 외부 도구·데이터를 연결한다. A2A는 에이전트와 에이전트를 연결한다. NL웹은 웹사이트를 자연어로 질문하고 답변받을 수 있는 인터페이스로 바꾼다.
왜 프로토콜이 필요한가
AI 에이전트가 실제 업무를 수행하려면 혼자 생각하는 것만으로는 부족하다. 숙소를 찾으려면 숙소 데이터에 접근해야 하고, 환율을 계산하려면 계산 도구나 외부 서비스가 필요하다. 여행 일정을 짜려면 여러 전문 에이전트가 각자 맡은 일을 처리하고 결과를 합쳐야 한다.
문제는 도구, 데이터베이스, 웹사이트, 에이전트가 모두 다른 방식으로 만들어져 있다는 점이다. 연결 방식이 제각각이면 새로운 도구를 붙일 때마다 별도 통합 작업이 필요하다. 이는 확장성을 떨어뜨리고, 보안과 관리도 어렵게 만든다.
프로토콜은 이 문제를 줄인다. 정해진 규칙에 맞춰 연결하면 에이전트는 새로운 도구나 서비스를 더 쉽게 발견하고 사용할 수 있다. 결국 표준화는 AI 에이전트를 실험용 데모에서 실제 생태계로 확장시키는 기반이 된다.
MCP - 모델 컨텍스트 프로토콜
MCP는 Model Context Protocol의 약자로, LLM이나 AI 에이전트가 외부 도구와 데이터 소스에 일관된 방식으로 연결되도록 돕는 프로토콜이다. 영상에서는 이를 다양한 시스템을 연결하는 범용 어댑터처럼 설명한다.1
MCP가 해결하려는 문제는 명확하다. 에이전트가 매번 서비스별 API 구조를 따로 이해하고 연결하는 대신, 표준화된 방식으로 필요한 도구와 정보를 가져오게 하는 것이다.
MCP 아키텍처는 크게 호스트, 클라이언트, 서버로 구성된다.
호스트는 사용자가 직접 상호작용하는 AI 애플리케이션이다. 예를 들어 데스크톱 AI 앱이나 에이전트 실행 환경이 여기에 해당한다. 클라이언트는 호스트 안에서 MCP 서버와 통신하는 구성 요소다. 서버는 실제 도구, 리소스, 프롬프트를 제공하는 쪽이다.
MCP 서버가 제공하는 요소는 세 가지로 정리할 수 있다. 도구는 에이전트가 호출할 수 있는 기능이다. 예를 들어 검색, 예약, 계산 같은 작업이 여기에 들어간다. 리소스는 에이전트가 참고할 수 있는 데이터나 문서다. 프롬프트는 특정 작업을 더 잘 수행하도록 미리 설계된 지시 형식이다.
MCP의 장점은 첫째, 동적 도구 검색이다. 에이전트는 처음부터 모든 도구를 알고 있을 필요가 없다. MCP 서버를 통해 사용 가능한 도구를 확인하고 필요한 기능을 선택할 수 있다.
둘째, 모델 간 상호운용성이다. 특정 모델이나 특정 서비스에만 묶이지 않고, 표준 프로토콜을 따르는 여러 에이전트와 모델이 같은 방식으로 도구를 사용할 수 있다.
셋째, 표준화된 보안 체계다. 외부 도구와 데이터를 연결할 때 권한, 접근 범위, 호출 방식이 제각각이면 위험이 커진다. MCP는 연결 방식을 표준화함으로써 보안 관리의 기준을 만들 수 있다.
예를 들어 여행 지원 에이전트가 Airbnb MCP 서버에 연결되어 숙소를 검색한다고 생각해보자. 사용자가 원하는 지역과 날짜, 조건을 말하면 에이전트는 MCP를 통해 숙소 검색 도구를 호출한다. 이후 결과를 받아 가격, 위치, 평점 같은 기준으로 정리하고, 사용자가 보기 쉬운 표 형태로 요약할 수 있다. 이 흐름에서 에이전트는 숙소 데이터를 직접 가지고 있지 않아도, 표준화된 연결을 통해 외부 서비스를 활용한다.
A2A - 에이전트 간 프로토콜
A2A는 Agent-to-Agent, 즉 에이전트 간 협업을 위한 프로토콜이다. MCP가 에이전트와 도구를 연결한다면, A2A는 서로 다른 에이전트들이 함께 일할 수 있게 만든다.
AI 에이전트가 복잡한 문제를 해결하려면 하나의 에이전트가 모든 전문성을 갖기보다 여러 에이전트가 역할을 나누는 방식이 자연스럽다. 여행 계획 에이전트, 예산 계산 에이전트, 일정 추천 에이전트, 번역 에이전트가 함께 일할 수 있다면 더 복잡한 작업도 처리할 수 있다.
A2A의 핵심 컴포넌트는 에이전트 카드, 에이전트 익스큐터, 아티팩트, 이벤트 큐다.
에이전트 카드는 어떤 에이전트가 어떤 능력을 가지고 있는지 설명하는 소개서에 가깝다. 다른 에이전트는 이 정보를 보고 누구에게 어떤 일을 맡길 수 있는지 판단한다.
에이전트 익스큐터는 실제 작업을 수행하는 실행 주체다. 요청을 받아 계산하거나 검색하거나 추천을 생성한다.
아티팩트는 작업 결과물이다. 보고서, 추천 목록, 계산 결과, 일정표처럼 에이전트가 만들어낸 산출물이 여기에 해당한다.
이벤트 큐는 에이전트 간 작업 흐름을 관리하는 통로다. 요청, 진행 상황, 완료 알림 같은 이벤트가 오가면서 여러 에이전트가 비동기적으로 협업할 수 있게 한다.
예를 들어 도쿄 여행 플래너를 생각해보자. 사용자가 "3박 4일 도쿄 여행 일정을 짜줘. 예산도 원화로 알려줘"라고 요청하면, 트래블 매니저 에이전트가 전체 작업을 조율한다. 환율 계산 에이전트는 엔화 비용을 원화로 바꾸고, 활동 추천 에이전트는 관광지와 체험을 추천한다. 트래블 매니저는 각 결과를 모아 하나의 여행 계획으로 정리한다.
이런 구조에서 A2A는 에이전트들이 서로의 능력을 확인하고, 일을 맡기고, 결과를 주고받는 공통 언어 역할을 한다.
NL웹 - 자연어 웹 프로토콜
NL웹은 웹사이트를 자연어로 질의할 수 있는 대화형 지식 플랫폼으로 바꾸는 프로토콜이다. 사용자는 웹사이트의 메뉴를 일일이 클릭하거나 검색창에 키워드를 넣는 대신, 자연어 질문을 통해 원하는 정보를 얻을 수 있다.
NL웹의 핵심은 웹사이트를 AI 에이전트가 이해하고 사용할 수 있는 형태로 열어주는 데 있다. 웹사이트가 단순히 사람에게 보이는 페이지를 제공하는 것을 넘어, 외부 에이전트와 구조화된 방식으로 대화할 수 있게 되는 것이다.
핵심 요소는 코어 서비스, NL 프로토콜, 웹사이트의 MCP 서버화, 임베딩과 벡터 데이터베이스다.
코어 서비스는 자연어 질문을 처리하는 중심 기능이다. 사용자의 질문을 받아 검색, 추론, 응답 생성을 조율한다.
NL 프로토콜은 자연어 기반 요청과 응답이 오가는 규칙이다. 이를 통해 외부 에이전트나 사용자는 웹사이트에 자연어로 질문하고, 웹사이트는 이해 가능한 형식으로 답을 돌려준다.
웹사이트의 MCP 서버화는 웹사이트가 MCP 서버처럼 동작할 수 있음을 뜻한다. 즉, 웹사이트가 가진 데이터와 기능을 에이전트가 표준 방식으로 사용할 수 있게 만드는 것이다.
임베딩과 벡터 데이터베이스는 자연어 질문과 관련 있는 정보를 찾는 데 쓰인다. 문서나 상품 정보, 호텔 정보 같은 데이터를 벡터로 저장해두면, 사용자의 질문과 의미적으로 가까운 정보를 검색할 수 있다.
예를 들어 외부 에이전트가 호텔 웹사이트에 "다음 주말에 가족 4명이 묵을 수 있고 조식이 포함된 객실이 있나요?"라고 질문한다고 해보자. NL웹 구조에서는 이 질문이 코어 서비스로 전달된다. 웹사이트는 벡터 검색을 통해 관련 객실 정보를 찾고, LLM 추론을 거쳐 조건에 맞는 결과를 정리한다. 최종 응답은 사람이 읽기 쉬운 문장일 수도 있고, 에이전트가 다시 활용하기 쉬운 구조화된 JSON 형식일 수도 있다.
이 방식은 웹사이트를 정적인 정보 페이지에서 에이전트가 직접 질의하고 활용할 수 있는 지식 인터페이스로 바꾼다.
세 프로토콜 비교 표
| 프로토콜 | 핵심 역할 | 연결 대상 | 대표 사용 장면 |
|---|---|---|---|
| MCP | 도구와 데이터 연결 | 에이전트 ↔ 외부 도구·데이터 소스 | 여행 에이전트가 Airbnb 서버를 통해 숙소 검색 |
| A2A | 에이전트 간 협업 | 에이전트 ↔ 에이전트 | 여행 플래너가 환율 계산 에이전트와 활동 추천 에이전트를 함께 활용 |
| NL웹 | 웹사이트의 자연어 인터페이스화 | 에이전트·사용자 ↔ 웹사이트 | 호텔 웹사이트에 자연어 질문을 보내고 JSON 응답 수신 |
결론 및 시사점
MCP, A2A, NL웹은 각각 다른 층위의 연결 문제를 해결한다. MCP는 에이전트가 외부 도구와 데이터를 쓰게 하고, A2A는 여러 에이전트가 협업하게 하며, NL웹은 웹사이트 자체를 자연어로 접근 가능한 지식 서비스로 바꾼다.
이 세 프로토콜이 중요한 이유는 AI 에이전트의 확장이 연결성에 달려 있기 때문이다. 고립된 AI는 제한된 답변만 할 수 있지만, 연결된 AI는 도구를 쓰고, 데이터를 가져오고, 다른 에이전트와 일을 나누며 실제 작업을 수행할 수 있다.
결국 AI 에이전트 생태계의 다음 단계는 더 큰 모델 하나를 만드는 것만이 아니다. 서로 다른 시스템이 같은 규칙으로 연결되고 협업할 수 있는 표준을 만드는 것이다. 표준화는 에이전트를 개별 서비스가 아니라 생태계의 구성원으로 바꾸는 핵심 기반이다.
기억할 문장
AI 에이전트의 미래는 혼자 똑똑한 모델이 아니라, 표준 프로토콜 위에서 연결되고 협업하는 생태계에 있다.
참고
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