Anthropic MCP와 Google A2A: 서비스 혁신 전략

 

1. Anthropic MCP와 Google A2A – 기술 개요 및 활용 사례

모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 개요

MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic이 공개한 개방형 표준 프로토콜로, AI 모델(특히 LLM)과 외부 데이터 소스 및 도구를 연결하는 ‘통합 인터페이스’ 역할을 합니다. 쉽게 말해 AI 애플리케이션을 위한 USB-C 포트와 같아, 다양한 시스템의 데이터를 한 번에 연결해 AI에게 필요한 맥락(Context)을 공급해줍니다. 이를 통해 기존에는 각 데이터 소스별로 맞춤형 연동을 개발해야 했던 부분을 표준화하여, 하나의 프로토콜만으로 여러 데이터에 접근할 수 있게 합니다.

MCP의 기술 구조는 클라이언트-서버 아키텍처로 이루어집니다. AI 모델이 구동되는 애플리케이션(호스트)은 각 데이터 소스별 MCP 서버에 연결하고, 서버들은 데이터베이스, API, 파일시스템 등의 외부 리소스에 접근하여 모델에 맥락을 제공합니다. 예를 들어, Claude와 같은 LLM 애플리케이션(호스트)은 MCP 프로토콜을 통해 여러 서버에 동시에 연결하여 사내 문서DB, 고객정보DB, 인터넷 서비스 등에서 필요한 정보를 가져올 수 있습니다. 각 MCP 서버는 자신이 담당하는 도메인에 특화된 리소스(데이터), 툴(API), 프롬프트 템플릿 등을 표준화된 방식으로 제공하며, 호스트는 이를 조합해 답변을 생성합니다. 이러한 구조 덕분에 모델과 데이터/툴 간 양방향 통신이 가능하면서도 보안과 권한을 세밀하게 통제할 수 있습니다.

MCP는 곧 다양한 AI 응용 분야에서 활용될 전망입니다. 대표적으로 코딩 보조 AI에서는 MCP를 활용하여 대규모 코드베이스와 문서를 검색해 개발자에게 보다 정확한 코드 제안과 설명을 제공합니다. 또한 엔터프라이즈 지식 관리 분야에서는 AI 비서가 MCP를 통해 사내 문서와 내부 시스템에 안전하게 접근함으로써 직원들의 질의에 보다 정교한 답변이나 업무 자동화를 지원할 수 있습니다. 일부 Fintech 기업과 개발도구 기업들이 MCP를 활용해 자사 플랫폼의 AI 기능을 고도화하는 등 초기 도입 사례들이 나타나고 있으며, Anthropic은 다양한 외부 서비스 연동을 위한 MCP 서버 레퍼런스를 공개해 두어 여러 산업에서 AI-데이터 통합 실험이 진행 중입니다.

에이전트-투-에이전트 프로토콜 (A2A) 개요

A2A(Agent-to-Agent Protocol)는 Google이 발표한 AI 에이전트 간 통신 표준입니다. 이 프로토콜은 서로 다른 AI 에이전트들이 직접 대화하며 협업할 수 있도록 규칙을 정의한 오픈 프로토콜로, 멀티 에이전트 생태계의 기반을 마련합니다. 이를 통해 각기 다른 벤더나 프레임워크로 만들어진 AI도 공통 방식으로 작업 요청, 정보 교환, 액션 조율을 수행할 수 있으며, 복잡한 업무를 여러 에이전트가 분담 처리하는 협업이 가능합니다.

A2A 프로토콜은 표준 JSON 메시지 형식과 HTTP 기반 통신을 사용하여, 각 에이전트가 자신의 능력 정보를 담은 “에이전트 카드”를 공개하면 다른 에이전트들이 이를 보고 적합한 협업 파트너를 찾을 수 있는 메커니즘도 제공합니다. Google은 A2A 프로토콜이 기존 웹 표준을 최대한 활용해 호환성과 확장성을 높였으며, 기업 환경에 맞게 인증, 권한 관리, 장시간 작업 지원 등도 포함했다고 밝혔습니다. 특히 A2A는 Anthropic의 MCP와 상호보완적인 관계를 지니며, MCP가 에이전트에게 도구와 데이터를 제공하는 역할이라면 A2A는 에이전트 간 직접 연결을 통해 협업을 가능하게 한다는 점에서 차별화됩니다.

A2A는 발표와 동시에 여러 기술 기업들이 참여하여 멀티-클라우드와 멀티-에이전트 환경을 구축하는 데 주력하고 있으며, 대규모 업무 자동화 및 복합 고객 서비스 제공에 집중되고 있습니다. 예를 들어, 사용자가 여행 일정을 요청할 경우 항공, 호텔 예약, 관광지 추천, 일정 최적화 등 하위 업무를 각 분야에 특화된 AI 에이전트들이 분담 처리할 수 있으며, 결과를 종합해 완성도 높은 일정을 제공할 수 있습니다. 이처럼 다중 에이전트 협업은 복잡한 맞춤형 서비스를 자동 제공하는 데 크게 기여할 것으로 전망됩니다.

MCP와 A2A 비교 요약

두 프로토콜은 차세대 AI 활용을 위한 중요한 기술 축으로, 상호보완적인 특성을 가지고 있습니다. 아래 표는 MCP와 A2A의 특징을 비교한 내용입니다.

구분 MCP (모델 컨텍스트 프로토콜) A2A (Agent-to-Agent 프로토콜)

초점	AI 모델 ↔ 외부 도구 및 데이터 연결 (에이전트의 기능 확장)	AI 에이전트 ↔ 다른 에이전트 간 협업 (에이전트 간 통신 및 조율)
주요 기능	필요한 리소스와 툴 호출 및 맥락 제공 – 표준 커넥터로 데이터 접근	에이전트 간 과제 할당 및 결과 공유 – 표준 메시지로 협력 수행
통신 방식	요청-응답 형태의 세션 기반 통신	태스크 기반의 비동기 스트리밍 업데이트 지원
활용 사례	데이터베이스 질의, 사내 시스템 조회, 코딩 보조 도구 등	멀티봇 고객지원, 복합 업무 자동화, 여행 계획 등
표준화 상태	Anthropic 주도 오픈소스 – 주요 LLM 업체와의 호환 시도	Google 주도 오픈소스 – 다수의 산업 협력사 참여
상호 관계	도구 활용 능력 제공	협업 능력 제공 (MCP를 보완)

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2. 멤버십·리테일·데이터 마케팅 산업에서의 의미

MCP와 A2A는 AI 기술의 고도화 방향을 보여주며, 멤버십, 리테일, 데이터 기반 마케팅 산업에도 중요한 시사점을 제공합니다. 롯데멤버스와 같은 멤버십 비즈니스는 방대한 고객 데이터와 다양한 제휴 서비스를 다루고 있어, 이 두 기술의 혜택을 직접적으로 받을 수 있는 분야입니다.

MCP의 도입은 이종 데이터 소스 간 통합 문제를 해결해, 리테일 마케팅 AI의 한계를 확장시킬 수 있습니다. 기존에는 AI를 활용해 개인화 마케팅이나 고객 상담을 할 때 여러 데이터베이스를 별도로 연동해야 했으나, MCP 도입 시 이러한 데이터 소스들이 하나의 표준 프로토콜로 AI와 연결됨에 따라 데이터 사일로 문제를 해소할 수 있습니다. 예를 들어, AI 챗봇이 고객의 포인트 잔액, 결제 이력, 실시간 재고 정보를 동시에 참조해 개인 맞춤형 서비스를 제공하는 것이 가능해집니다. 이는 정확하고 맥락에 맞는 개인화 서비스 제공으로 이어지며, 멤버십 로열티 증대와 추가 매출 효과를 기대할 수 있습니다.

반면, A2A의 중요성은 멤버십·리테일 분야에서 요구되는 복합 서비스 경험 자동화에 있습니다. 현대 리테일 서비스는 다채널(온라인, 오프라인) 환경과 다수의 이해관계자가 얽혀 있어 단일 AI 솔루션만으로는 복잡한 고객 요구를 모두 충족시키기 어렵습니다. A2A 기반 멀티에이전트 협업 구조를 도입하면, 전문 AI들이 각각의 역할을 분담해 원스톱 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 옴니채널 쇼핑 상황에서 추천 엔진, 재고 확인 시스템, 배송 스케줄러, 포인트 계산기 등이 서로 협업해 고객 요구에 맞춘 통합 서비스 제공이 가능해집니다.

멤버십 및 데이터 마케팅 관점에서 MCP와 A2A는 각각 “데이터 연결의 표준화”와 “AI 협업의 표준화”라는 의미를 갖습니다. 데이터 자산이 풍부할수록 MCP를 통한 데이터 활용이 극대화되고, 다양한 서비스 라인을 운영할수록 A2A를 통한 부서 및 서비스 간 연계 업무 자동화가 큰 효과를 가져올 것입니다.

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3. 롯데멤버스 서비스 및 자산과 MCP·A2A의 연계 가능성

롯데멤버스가 보유한 주요 서비스 및 자산인 L.POINT, L.PAY, 그리고 데이터 분석 플랫폼 등에 MCP와 A2A를 접목하면 다음과 같은 시너지 효과를 기대할 수 있습니다.

• L.POINT (통합 멤버십 서비스):
  L.POINT는 국내 최대 규모의 멤버십 플랫폼으로, 다양한 제휴 매장에서 포인트 적립 및 사용이 이루어지고 있습니다. 방대한 회원 및 사용 데이터를 MCP를 통해 AI에 연결하면, 개인별 맞춤 서비스를 한층 강화할 수 있습니다. 예를 들어, AI 기반 “엘포인트 컨시어지” 서비스를 도입하여, 회원의 포인트 잔액, 최근 구매 내역, 선호 브랜드 정보를 실시간 조회하고 이에 맞는 혜택 제안이나 포인트 사용 팁을 제공할 수 있습니다. 또한, OCR 기능과 결합하여 영수증 이미지 업로드 시 AI가 자동으로 포인트 적립 여부를 확인하거나 제휴사 간 포인트 전환을 안내하는 기능도 구축할 수 있습니다. A2A를 활용하면 쇼핑 도우미 에이전트와 포인트 상담 에이전트를 연계하여, 고객 맞춤형 정보를 협업 응답으로 제공할 수 있습니다.
• L.PAY (간편결제 서비스):
  L.PAY는 온·오프라인 가맹점에서 사용되는 간편결제 플랫폼으로, 결제 데이터와 금융 서비스 연계가 주요 특징입니다. MCP를 활용하면 결제 내역, 카드 정보, 계좌 잔액 등의 데이터를 AI가 실시간으로 조회하여 맞춤형 금융 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, L.PAY 앱에 AI 금융비서를 도입하여 사용자의 결제 내역이나 청구 정보를 즉시 확인하고 안내할 수 있으며, 포인트와 결제 데이터를 통합해 복합적인 서비스 제공도 가능해집니다. 또한, 보안과 이상 거래 감지를 위해 A2A 기반 여러 AI 에이전트 간 협업 체계를 구축함으로써, 실시간으로 거래 패턴 모니터링 및 이상 징후 대응 시스템을 마련할 수 있습니다.
• 데이터 분석 플랫폼 및 마케팅 솔루션:
  롯데멤버스는 빅데이터 분석과 디지털 마케팅 플랫폼을 운영 중입니다. 이 영역에 MCP와 A2A를 도입하면 내부 업무 효율화와 신규 서비스 창출이 가능해집니다. 예를 들어, 사내 데이터 분석가나 마케팅 매니저들이 자연어로 질의하면 AI가 MCP를 통해 데이터웨어하우스를 직접 조회하여 인사이트를 제공하는 AI 비서를 구현할 수 있습니다. 아울러, 제휴사에 제공하는 셀프 마케팅 플랫폼에서 AI 기반 마케팅 컨설팅 기능을 추가하면, 타깃 고객 분석부터 캠페인 전략, 예상 효과 산출까지 전체 과정을 자동화할 수 있습니다.
• 기타 자산 및 채널:
  롯데멤버스가 운영하는 리서치 플랫폼이나 모바일 잠금화면 광고와 같은 다양한 디지털 접점에도 AI 레이어를 추가하여, 백엔드 데이터와 프론트엔드 고객 서비스를 지능형으로 연결할 수 있습니다. MCP는 데이터를 표준화해 연결성을 강화하고, A2A는 여러 서비스 간 연계된 시나리오를 자동화하여 일관된 고객 경험을 제공합니다.

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4. MCP 및 A2A 기반 서비스 혁신 방향과 적용 방안

4.1 MCP 기반 서비스 혁신 방안

• (1) AI 옴니채널 고객지원 강화:
  MCP를 활용해 고객지원 챗봇이나 콜센터 AI의 성능을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 고객의 주문, 포인트, 배송, 환불 상태 등의 정보를 실시간 조회하여 맞춤형 답변을 제공하는 맥락 대응형 AI 고객지원 시스템 도입이 가능합니다.
• (2) 개인화 마케팅 및 추천 고도화:
  MCP 기반의 AI 추천 엔진을 개발해 L.POINT 회원들에게 초개인화된 혜택을 제공할 수 있습니다. 회원의 구매 이력, 포인트 적립 패턴, 행동 데이터 등을 통합 분석해 최적의 할인, 쿠폰, 프로모션을 제안함으로써 이탈 방지와 재방문 유도 효과를 기대할 수 있습니다.
• (3) 데이터 드리븐 의사결정 지원:
  사내 의사결정자용 AI 대시보드를 구축하여, 경영진이 실시간으로 KPI와 분석 지표를 질의하고, AI가 이를 즉각 조회해 차트로 시각화하는 시스템을 도입할 수 있습니다. 가정 질문에 따른 시뮬레이션 결과 제공도 포함할 수 있습니다.
• (4) 파트너 비즈니스 통합:
  제휴사와의 데이터 연동에 MCP 기반 API 표준을 수립하여 양사 AI가 서로 포인트 잔액, 전환율 정보 등을 실시간 교환할 수 있도록 하여, 표준화된 데이터 협력 환경을 구축합니다.

 

4.2 A2A 기반 서비스 혁신 방안

• (1) 멀티에이전트 고객 응대 및 상담:
  여러 역할의 AI 상담원을 구성하여, 고객 문의에 대해 각각 전문 분야의 AI가 협업해 답변하는 시스템을 구축합니다. 예를 들어, 계정 관련, 제휴 관련, 기술 문의에 대해 각각의 에이전트가 역할을 분담하고, A2A 통신을 통해 통합 답변을 제공할 수 있습니다.
• (2) 에이전트 기반 옴니채널 서비스 구현:
  다양한 채널(앱, 웹, 키오스크 등)에서 AI 에이전트 간 실시간 연계를 구축해, 오프라인과 온라인 간 원활한 서비스 전환과 일관된 혜택 제공을 가능케 합니다.
• (3) 내부 업무 자동화 (멀티에이전트 RPA):
  반복적인 내부 업무(예: 신규 제휴사 온보딩, 마케팅 캠페인 실행 등)에 대해 각 단계별로 특화된 AI 에이전트를 구성하고 A2A를 통해 연계함으로써, 업무 효율과 속도를 극대화합니다.
• (4) 에이전트 생태계 참여 및 확장:
  외부 파트너와의 협력을 통해, 미래 여행, 물류, 기타 산업 분야의 AI 에이전트와 연동하여 교차 서비스 제공 모델을 구축하고, 개방형 표준 참여를 통해 AI 생태계 리더로 자리매김할 수 있습니다.

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5. 대응 로드맵 및 기대 효과

로드맵 제안

• 1단계(단기) – 기술 학습 및 파일럿 구축:
  사내 AI팀을 중심으로 MCP와 A2A에 대한 심층 학습을 진행하고, 소규모 파일럿 프로젝트(예: 사내 정보 질의 봇, 포인트 챗봇과 결제 챗봇의 연동 데모 등)를 추진하여 기술의 실효성을 검증하고 개발 인력의 이해도를 높입니다.
• 2단계(중기) – 핵심 서비스 적용 및 인프라 정비:
  파일럿 성공 사례를 바탕으로 L.POINT, L.PAY 등 핵심 채널에 AI 기능을 적용하고, MCP 서버를 구축해 주요 데이터 소스를 연결하는 한편, 보안과 접근 권한 체계를 확립합니다. 내부 에이전트 관리 허브 개발을 통해 A2A 기반 시스템을 운영하며, 대규모 트래픽 처리와 사용자 피드백 반영을 통해 지속 개선합니다.
• 3단계(장기) – 서비스 혁신 고도화 및 외부 생태계 연계:
  AI 멀티에이전트 시스템을 전사 서비스에 내재화하여, 신규 사업 모델(예: AI 기반 마케팅 컨설팅 상품, 멤버십 플랫폼 AI 서비스 수출 등)을 모색합니다. 또한, 그룹 차원의 연계와 외부 파트너 에이전트와의 협업을 통해 전체 생태계 내에서 경쟁 우위를 확보합니다.

기대 효과

• 고객 경험 향상:
  실시간 개인화 서비스와 끊김 없는 멀티채널 지원으로 고객 만족도와 충성도 상승, 회원수 증가 및 사용 활성화를 통한 매출 증대.
• 운영 효율 개선:
  AI 기반 자동화 시스템 도입으로 내부 업무 효율성이 향상되어 운영비 절감과 신속한 의사결정 지원.
• 시장 선도 이미지 확보:
  최신 AI 트렌드에 빠르게 대응함으로써 혁신적이고 기술 주도적인 기업 이미지를 확립, B2B 사업 확장 및 우수 인재 확보.
• 장기적 플랫폼 리더십:
  MCP와 A2A 기술 도입을 통한 데이터 및 에이전트 표준화 경험이 누적되면서, 향후 AI 기반 서비스 플랫폼 기업으로의 도약 및 관련 표준 제정 주도.

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맺음말

Anthropic의 MCP와 Google의 A2A는 AI 기술의 격변 속에서 데이터 연결과 에이전트 협업을 위한 중요한 기술적 기반을 마련했습니다. 롯데멤버스는 풍부한 데이터 자산과 다양한 제휴 서비스를 보유하고 있는 만큼, 이 두 기술을 적극적으로 도입하여 서비스 혁신을 이루고 업계 선두주자로 자리매김할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 단기적으로 내부 역량 강화와 파일럿 구축을 통해 기술 효과를 검증하고, 중장기적으로 핵심 서비스 적용 및 외부 협력을 확대함으로써, 고객 경험 개선과 운영 효율성 증대, 그리고 미래 비즈니스 성장 동력 확보라는 다각도의 성과를 달성할 수 있을 것입니다.

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첨부파일:

Anthropic MCP와 Google A2A_ 서비스 혁신 전략 분석 보고서-250414.docx

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(본 게시글은 ChatGPT의 심층 리서치를 사용하여 교육용으로 작성되었습니다.)