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RAG 다음은 MCP와 A2A: AI 에이전트 연결 표준의 이해

BBungyaLog 2026. 8. 15. 22:14

기업에서 생성형 AI를 활용하는 방식은 빠르게 발전하고 있다. 초기에는 사내 문서를 검색해 답변하는 RAG가 중심이었다. 이후 AI가 문서를 작성하거나 시스템을 조작하는 업무자동화 단계로 넘어갔고, 최근에는 여러 AI 에이전트가 역할을 나누어 협업하는 구조가 주목받고 있다.

이 과정에서 등장한 핵심 기술이 MCP와 A2A다.

RAG만으로 업무자동화가 어려운 이유

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 AI가 외부 지식을 검색해 답변하도록 만드는 기술이다. 사내 규정, 업무 매뉴얼, 상품 설명서와 같은 문서를 검색하고 관련 내용을 생성형 AI에 전달함으로써 답변의 정확도를 높인다.

하지만 RAG의 역할은 기본적으로 ‘정보 제공’에 가깝다.

예를 들어 사용자가 “지난달 매출 실적을 분석하고 부진한 상품의 프로모션 계획을 만들어줘”라고 요청했다고 가정해 보자. 이 업무를 완료하려면 AI가 다음과 같은 작업을 수행해야 한다.

  1. 데이터베이스에서 매출 데이터 조회
  2. 상품별 실적 분석
  3. 재고 시스템 확인
  4. 프로모션 계획 작성
  5. 담당자에게 검토 요청
  6. 승인 후 마케팅 시스템에 등록

문서를 검색하는 것만으로는 이 과정을 모두 처리하기 어렵다. AI가 데이터와 업무 도구에 접근하고, 다른 에이전트와 협력할 수 있어야 한다.

MCP란 무엇인가

MCP(Model Context Protocol)는 AI 애플리케이션이 외부 데이터와 도구를 일정한 방식으로 연결하도록 만든 개방형 프로토콜이다.

기존에는 AI 모델을 데이터베이스, 파일 시스템, 협업 도구 또는 사내 API와 연결할 때마다 별도의 연동 코드를 개발해야 했다. 연결 대상이 늘어날수록 개발과 유지보수 부담도 커졌다.

MCP는 AI가 사용할 수 있는 데이터와 기능을 표준화된 형태로 제공한다. 이를 통해 AI 에이전트는 사내 문서 검색, 데이터베이스 조회, 이메일 발송, 일정 확인, 파일 생성과 같은 기능을 발견하고 사용할 수 있다.

쉽게 표현하면 MCP는 AI 에이전트가 업무 도구를 연결할 수 있게 해주는 ‘공통 연결 규격’이다.

A2A란 무엇인가

MCP가 에이전트와 도구를 연결한다면, A2A(Agent-to-Agent)는 서로 다른 AI 에이전트를 연결한다.

하나의 에이전트가 모든 업무를 담당하게 만들면 시스템이 지나치게 복잡해질 수 있다. 실제 기업에서는 역할별 에이전트를 구성하는 방식이 더 현실적이다.

예를 들어 고객의 환불 요청을 처리할 때 다음과 같이 역할을 나눌 수 있다.

  • 고객상담 에이전트: 요청 내용 파악
  • 주문관리 에이전트: 주문과 배송 상태 확인
  • 정책 에이전트: 환불 규정 판단
  • 결제 에이전트: 환불 실행
  • 감사 에이전트: 처리 과정 기록

A2A는 서로 다른 회사나 개발 프레임워크에서 만들어진 에이전트가 상대방의 기능을 확인하고, 작업을 요청하며, 처리 결과를 주고받도록 지원한다.

Linux Foundation에 따르면 A2A는 2026년 4월 기준 150개 이상의 조직이 지원하고 있으며 Google, Microsoft, AWS를 비롯한 주요 플랫폼에 통합되고 있다. 공급망, 금융, 보험, IT 운영 분야에서는 실제 적용도 시작됐다.

참고: Linux Foundation A2A 발표

MCP와 A2A의 차이

구분 MCP A2A

연결 대상 AI와 데이터·도구 AI 에이전트와 에이전트
주요 목적 외부 기능 사용 에이전트 간 협업
활용 예 DB 조회, 이메일 발송 전문 에이전트에 업무 위임
비유 업무 도구의 공통 연결 단자 직원 사이의 협업 규칙

RAG가 AI에게 필요한 지식을 제공한다면 MCP는 업무 도구를 제공하고, A2A는 함께 일할 동료 에이전트를 연결한다.

표준화가 모든 문제를 해결하지는 않는다

연결이 쉬워질수록 보안 문제는 더 중요해진다. MCP 서버나 외부 에이전트가 신뢰할 수 없는 정보를 제공할 수도 있고, AI가 필요 이상의 권한을 사용할 수도 있다.

따라서 기업은 다음과 같은 통제 체계를 함께 마련해야 한다.

  • 에이전트별 최소 권한 부여
  • 사용자와 에이전트의 신원 확인
  • 중요한 작업에 대한 사람의 승인
  • 도구 호출과 에이전트 통신 기록
  • 외부 에이전트의 신뢰 수준 검증
  • 입력 데이터와 응답에 대한 보안 검사

결국 MCP와 A2A는 연결을 위한 기술 표준이지, 보안과 거버넌스를 자동으로 보장하는 기술은 아니다.

마치며

기업의 생성형 AI는 문서를 검색하는 RAG에서 실제 업무를 수행하는 AI 에이전트로 발전하고 있다. 앞으로는 하나의 강력한 모델보다 여러 시스템과 에이전트를 안전하게 연결하고 조정하는 능력이 더욱 중요해질 것이다.

RAG가 기업 지식을 AI와 연결했다면 MCP는 AI와 업무 도구를 연결하고, A2A는 AI와 AI를 연결한다. 이 세 가지 기술의 결합이 지식 기반 업무자동화의 다음 단계를 만들고 있다.