MCP와 A2A로 확장되는 AI 에이전트의 세계!

지금의 AI는 단순히 질문에 답변만 하는 게 아니라 도구를 호출해 활용하거나 다른 AI와 협력해 작업을 수행할 수 있다. 이를 가능하게 해 주는 핵심 기술이 바로 MCP(Model Context Protocol)와 A2A(Agent2Agent)다. MCP와 A2A를 활용하면 AI를 기존의 질의응답 도구에서 벗어나 실질적인 업무 자동화와 생산성 향상을 이끄는 AI 에이전트로 확장할 수 있다.
이 책은 MCP 서버와 클라이언트를 직접 구현하면서 도구의 사용 방식을 이해하고 학습할 수 있도록 구성했다. 또한 A2A를 사용하는 프로젝트를 진행해 보면서 A2A를 활용하는 방법을 살펴본다. 일단 따라 하면서 두 프로토콜의 기본 구조와 응용 방식을 익히고 이를 바탕으로 실무에 활용할 아이디어를 얻는다면 AI를 단순한 도구가 아니라 실질적으로 함께 일하는 '동료'로 만들 수 있을 것이다.

 

[목 차]

옮긴이의 글

지은이의 글

01 MCP 개요

1.1 MCP란?

1.2 MCP 아키텍처

1.3 MCP의 기능

1.4 MCP 호스트/MCP 서버 목록

1.5 MCP 사용 방법

02 MCP 서버 테스트하기

2.1 Playwright

2.2 Fetch

2.3 Memory

2.4 Sequential Thinking

2.5 DeepWiki

2.6 tavily

2.7 Zapier

2.8 LlamaCloud

03 MCP 호스트 테스트하기

3.1 Cursor

3.2 GitHub Copilot

3.3 Claude Code

3.4 Gemini CLI

3.5 Codex CLI

3.6 OpenAI Agents SDK

3.7 Google ADK

04 MCP 서버/MCP 클라이언트 만들기

4.1 도구 MCP 서버 만들기

4.2 리소스 MCP 서버 만들기

4.3 프롬프트 MCP 서버 만들기

4.4 샘플링 MCP 서버 만들기

4.5 루트 MCP 서버 만들기

4.6 도출 MCP 서버 만들기

4.7 MCP 클라이언트 만들기

4.8 dxt 파일 작성

05 A2A 개요 및 실전

5.1 A2A

5.2 A2A를 사용한 메시지 송수신

5.3 A2A를 사용한 태스크 송수신

찾아보기

 

[본 문]

AI 에이전트의 세계는 말 그대로 급속하게 확장되고 있습니다.

불과 얼마전까지만 해도 'AI에게 질문하면 대답해 주는' 수준이었지만 이제는 외부 도구나 데이터베이스와 연결되는 것은 물론 AI끼리 커뮤니케이션할 수 있는 정도로 발전했습니다.

이런 진화의 열쇠를 쥐고 있는 것이 바로 'MCP'(Model Context Protocol)와 'A2A'(Agent to Agent)입니다. MCP는 AI 에이전트를 외부 도구나 데이터베이스 연결하는 구조이고, A2A는 AI 에이전트끼리 연결하는 구조입니다. 익숙하지 않은 용어일 수 있겠지만, 단적으로 말하면 'AI를 보다 편리하게 만드는 마법의 다리' 같은 것이라 생각하면 쉽게 이해할 수 있습니다.

이 책은 MCP와 A2A에 관해 '처음부터' 학습할 수 있도록 구성했습니다.

구조 설명에서 실제 테스트까지 샘플 코드와 함께 살펴보면서 설명합니다. 코드로 가득한 전문서보다는 '가볍게 즐기면서 시도해 보는' 기분으로 읽을 수 있게 구성했습니다.

다음의 과정을 단계별로 진행하면서 그 구조를 자연스럽게 이해할 수 있습니다.

- MCP 서버를 동작시켜 본다.
- MCP 호스트를 테스트해 본다.
- MCP 서버, MCP 클라이언트를 직접 만들어 본다.
- AI끼리 커뮤니케이션하게 만들어 본다(A2A).

최종적으로는 MCP 서버와 MCP 클라이언트를 직접 구현하고, A2A를 활용해 에이전트 간 연동을 프로그래밍할 수 있게 되는 것을 목표로 합니다.

- ‘지은이의 글’ 중에서