Anthropic MCP vs Google A2A: AI 에이전트를 바라보는 두 시선

최근 AI 기술이 단순한 챗봇을 넘어 다중 에이전트 생태계로 확장되면서, 에이전트를 어떻게 조율하고 협업시킬 것인가가 중요한 화두로 떠오르고 있습니다.

이 가운데 **Anthropic의 MCP(Mission Control Platform)**와 **Google의 A2A(Agent-to-Agent)**는 서로 다른 철학과 구조로 AI 에이전트 생태계를 설계하고 있어 많은 주목을 받고 있습니다.

이 글에서는 두 시스템의 기술적 차이, 설계 철학, 활용 전략을 비교 분석하여, AI 기반 자동화 혹은 협업 시스템을 고민 중인 기업/개발자에게 현실적인 선택 기준을 제시하고자 합니다.

Anthropic MCP vs Google A2A: AI 에이전트를 바라보는 두 시선

1️⃣ Anthropic의 MCP: AI 운영체제의 등장

Anthropic의 MCP(Mission Control Platform)는 이름 그대로, 다수의 에이전트를 운영 체계처럼 통제하고 관리하는 시스템입니다.

🔧 핵심 특징

• 각 에이전트에 역할을 부여하고,작업을 분해하여 분배
• 전체 흐름을 중앙에서 상태 추적(State Tracking)
• 실패, 재시도, 타임아웃 등도 시스템 수준에서 제어
• 예측 가능한 워크플로우 중심의 자동화에 최적화

🏢 주요 활용 사례

• 문서 작성 자동화
• 정책 리포트 생성
• 비즈니스 프로세스 실행 자동화
• MCP는 에이전트를 마치 ‘OS 위의 프로세스’처럼 다루며, 현업 시스템과의 연계에도 강점을 갖습니다.

2️⃣ Google의 A2A: 자율 협업 기반의 지능 실험실

반면, Google DeepMind의 A2A(Agent-to-Agent)는 완전히 다른 접근을 합니다.

여기서 에이전트는 중앙의 지시 없이도 자연어로 서로 협의하고, 역할을 자율적으로 나누며 문제를 해결합니다.

🤝 핵심 특징

• 에이전트 간 자연어 기반 협상 및 역할 분담
• 중앙 통제 없이 자율적 문제 해결
• 다자간 의견 조율, 협상, 계획 수립이 가능한 구조
• 창의적 탐색이나 시뮬레이션 과제에 적합

🧪 주요 활용 사례

• 미지의 문제 해결
• 시뮬레이션 및 다중 대화 테스트
• 협상 게임, 디지털 협업 연구
• A2A는 말 그대로 **“AI끼리 대화하며 일하게 만드는 실험실 구조”**에 가깝습니다.

3️⃣ 기술 구조 및 협업 방식 비교

Anthropic MCP는 중앙집중형 통제 구조로, 안정적이고 재현 가능한 워크플로우를 구축하는 데 강점이 있습니다.
반면 Google A2A는 에이전트 간 자율적 상호작용을 통해 창의적 문제 해결과 상황 적응형 협업에 적합한 구조를 지니고 있습니다.

항목	Anthropic MCP	Google A2A
기술 구조 철학	운영체제(OS)처럼 다중 Agent를 중앙 통제	인간 조직처럼 Agent 간 자율 협의 구조
작업 분배 방식	Task를 중앙에서 Agent에 명시적으로 할당	Agent 간 자연어 협상 통해 역할 자율 결정
협업 방식	역할 기반 분업과 상태 기반 오케스트레이션	메시지 기반 자율 협업, 동적 상호작용
상태 추적	중앙 State Manager가 전체 흐름 관리	Agent 스스로 상태 관리하거나 공유
실행 흐름	재현 가능하고 결정적인 워크플로우 중심	비결정적이며 실험적 시나리오 지원
오류 처리	실패/재시도/시간 초과 등 시스템 수준에서 통제	Agent 간 협의 실패 시 중단/재시도 필요
확장 방식	기능 추가 시 중앙에서 구조적으로 통합	Agent 개별 증설 또는 동적 협업 확장 가능
API/LLM 연결	외부 API, LLM 호출을 통제적으로 관리	Agent가 각자 API/LLM 호출 처리 가능

4️⃣ 전문가 시선: 언제 MCP를, 언제 A2A를 선택해야 하나?

MCP는 통제가 중요한 환경, 재현성과 품질 보장이 핵심인 업무 자동화에 적합하며,
A2A는 창의적 협업이나 자율적 의사결정이 필요한 탐색형 과제나 연구 실험에 강점을 보입니다.
선택은 업무의 목적이 ‘정형화’냐 ‘탐색’이냐에 달려 있습니다.

목적/상황	적합한 구조	선택 이유
기업 내 반복 업무 자동화	✅ MCP	단계별 Task 분해 및 재현 가능한 흐름에 최적
정책 리포트·보고서 생성	✅ MCP	명확한 양식, 역할 분리, 신뢰도 중심 운영
실시간 고객 응답 및 제안서 작성	✅ MCP	에러 처리, 시간 제한, 일정한 품질 보장이 중요
창의적 문제 해결, UX 실험	✅ A2A	유동적인 역할 분배와 탐색 중심 협업에 적합
Agent 간 전략 협의·시뮬레이션	✅ A2A	다자간 설득, 협상, 대화 흐름 중심 구조
복잡한 조건 기반의 계획 수립	✅ A2A	Agent끼리 상황을 공유하며 계획을 수정 가능
규모 확장 및 모듈화	✅ MCP	구조적 통제가 가능하여 유지보수와 확장에 안정적
AI 행동 관찰 및 실험용 연구	✅ A2A	자율성 중심 구조로 시나리오 다양성 확보 가능

5️⃣ 마무리: 통제냐, 협업이냐? AI 생태계의 방향을 결정하라

AI 에이전트 기술은 이제 단순한 자동화를 넘어, 조직화와 협업을 통한 문제 해결 능력으로 진화하고 있습니다.
그 중심에는 두 가지 서로 다른 철학이 존재합니다: 통제 기반의 MCP와 자율 협업 기반의 A2A입니다.

Anthropic의 MCP는 마치 운영체제처럼 에이전트를 정해진 규칙 안에서 통제하며,
정해진 흐름을 안정적으로 수행하는 데 탁월한 구조입니다.
기업 업무 자동화, 정책 문서 작성, 보고서 정리처럼 정형화된 과업을 반복적으로 수행해야 하는 환경에 적합합니다.

반면 Google의 A2A는 Agent들끼리 자연어로 대화하며,
서로 의견을 조율하고 역할을 나누며 창의적으로 문제를 해결하는 방식을 지향합니다.
이는 협상, 설득, 전략 구성, UX 실험과 같은 비정형적·탐색적 과제에 최적화된 구조입니다.

결국, AI 에이전트 생태계의 설계 방향은 ‘무엇을 자동화하고 싶은가’에 달려 있습니다.

• 명확하고 예측 가능한 프로세스를 원한다면 MCP가 해답입니다.
• 예측할 수 없는 문제에 유연하게 대응하려면 A2A가 적합합니다.

지금 우리가 선택해야 할 것은 단순한 기술이 아닙니다.
AI 생태계를 설계하는 방식,
즉 통제를 통해 효율을 추구할 것인가,
자율 협업을 통해 창의성을 발현할 것인가—
그 방향을 결정할 시점입니다.