MCP 서버 vs 에이전트-투-에이전트 프로토콜: 궁극 가이드

MCP 서버(모델 컨텍스트 프로토콜 서버)와 에이전트 간 프로토콜은 AI 애플리케이션 설계에서 서로 다른 문제를 해결합니다.

MCP 서버는 AI 어시스턴트(IDE 또는 앱 내부)를 간단하고 신뢰할 수 있는 브리지를 통해 로컬 또는 원격 데이터 소스에 연결합니다. 가장 일반적인 데이터 소스는 API 사양(OpenAPI 또는 라이브 문서 사이트)입니다. AI는 사양을 요청하고, 검색하고, 일부를 재사용하여 코드를 작성하거나 수정할 수 있습니다. 이는 에이전트가 추측 대신 단일 진실 공급원과 함께 작동하므로 정확도를 향상시킵니다.
에이전트 간 프로토콜은 에이전트 간 메시징 및 기능 공유에 중점을 둡니다. 이는 한 에이전트가 다른 에이전트에게 도움을 요청하거나, 작업을 위임하고 결과를 다시 받는 방법으로 생각할 수 있습니다. 이는 단일 에이전트를 로컬 데이터 소스에 연결하는 것이 아니라 여러 에이전트 간에 의도와 페이로드를 라우팅하는 것입니다.

둘 다 마찰을 줄이지만, 다른 계층에서 작동합니다:

MCP 서버 = 파일, API 또는 도구에서 얻은 정확한 컨텍스트로 단일 에이전트를 풍부하게 합니다.
에이전트 간 프로토콜 = 여러 에이전트가 협력하고 결과를 교환하도록 합니다.

주요 개념:

"전송 및 핸드셰이크" (세션 시작 및 메시지 전송 방식)
"도구 및 리소스" (에이전트가 호출하거나 읽을 수 있는 것)
"인증 및 신뢰" (누가 무엇을 할 수 있고, 어떤 제한이 있는지)

팀을 위한 일반적인 결과:

에이전트가 정확한 API 사양을 읽을 수 있으므로 더 빠른 코드 생성
에이전트가 검증된 콘텐츠를 기반으로 작동하므로 환각 현상 감소
에이전트가 사양 링크와 함께 변경 사항을 설명하므로 더 깔끔한 검토

IDE 내의 단일 어시스턴트가 API에 대해 더 스마트해지도록 하는 것이 목표라면 MCP 서버를 사용하세요. 여러 자율 에이전트를 연결하여 작업이나 데이터를 주고받을 수 있도록 하는 것이 목표라면 에이전트 간 프로토콜을 살펴보세요.

MCP 서버 vs 에이전트 간 프로토콜: 차이점 및 사용 시점

선택은 범위와 신뢰 경계 측면에서 고려할 수 있습니다.

범위: MCP 서버는 API 사양 또는 문서에 대한 안전하고 직접적인 액세스를 제공하여 단일 에이전트의 세계관을 향상시킵니다. 에이전트 간 프로토콜은 다른 머신에 있거나 다른 팀이 소유할 수 있는 에이전트 간에 조정을 수행합니다.
신뢰: MCP 서버는 워크스테이션 또는 제어된 런타임 내에서 실행됩니다. 사양을 읽고 IDE 에이전트에 읽기/검색 작업을 노출합니다. 에이전트 간 프로토콜은 종종 서비스 또는 팀 경계를 넘나들기 때문에 메시지 서명, 할당량 및 오류 처리가 더 중요합니다.

결정을 내리기 위한 간단한 비교:

영역	MCP 서버	에이전트 간 프로토콜
주요 목표	하나의 에이전트에 신뢰할 수 있는 컨텍스트(API 사양, 파일) 연결	에이전트들이 서로 메시지를 주고받고 작업을 공유하도록 함
일반적인 호스트	Cursor, VS Code (Cline 포함)와 같은 IDE	에이전트 플랫폼 및 서비스
최적의 사용 사례	OpenAPI를 통한 코드 생성; 사양 기반 리팩토링	다중 에이전트 파이프라인; 팀 간 에이전트 호출
보안 모델	로컬 구성, 범위 지정 토큰, 기본적으로 읽기 전용	네트워크 피어, 에이전트 간 인증
실패 모드	사양 누락, 오래된 캐시	메시지 전달, 라우팅, 재시도

언제 무엇을 선택할 것인가:

IDE 에이전트가 API 계약을 읽고 적용하고, DTO를 생성하고, 클라이언트를 만들고, 사양에서 주석을 추가하거나, 컨트롤러를 동기화하는 것이 가장 중요한 요구 사항이라면 MCP 서버를 선택하세요.
여러 에이전트(계획, 코드, 테스트, 배포)를 오케스트레이션하거나, 한 에이전트가 시스템 간에 다른 에이전트를 호출해야 하는 경우 에이전트 간 프로토콜을 선택하세요.

이들은 경쟁 관계가 아닙니다. 많은 팀이 둘 다 사용합니다: 정확한 API 지식으로 코딩 에이전트를 기반으로 하는 데 MCP를 사용하고, 자동화 체인을 위해 에이전트 간 메시징을 사용합니다.

Apidog를 API 개발 도구로 사용하세요

Apidog는 API 작업을 설계 → 목업 → 디버그 → 테스트 → 문서화 → 게시의 단일하고 명확한 흐름으로 전환하는 API 개발 플랫폼입니다. AI 프로젝트에서 가장 흔한 실패는 약한 컨텍스트입니다. 에이전트가 현재 API 스키마를 볼 수 없거나, 오래된 복사본을 사용합니다. Apidog를 사용하면 API 사양이 깔끔하고 최신 상태로 유지됩니다. Apidog MCP 서버를 사용하면 IDE 에이전트가 필요에 따라 동일한 사양을 읽을 수 있습니다.

Apidog가 이 설정을 강화하는 방법:

시각적 API 설계: 경로, 스키마, 매개변수, 예제를 위한 쉬운 편집기
OpenAPI를 깔끔하게 가져오거나 구축하고 변경 사항을 추적합니다.
백엔드가 준비되지 않은 동안 프론트엔드가 진행될 수 있도록 목업 서버 제공
JSONPath 추출, 연결된 흐름 및 성능 실행을 통한 자동화된 테스트
빠른 확인을 위한 환경 및 변수를 갖춘 디버그 러너
접근 제어(공개, 비밀번호, IP 허용 목록, 이메일 허용 목록, 사용자 지정 로그인)를 갖춘 라이브 문서
도구가 더 빠르게 읽을 수 있도록 LLM 친화적인 문서 (마크다운 페이지, llms.txt, MCP 힌트)

Apidog가 코딩에서 IDE 에이전트를 돕는 이유:

API 사양은 단일 진실 공급원입니다.
Apidog MCP 서버는 해당 사양을 Cursor 또는 VS Code에 안전한 방식으로 노출합니다.
에이전트는 실제 필드와 유형을 기반으로 클라이언트를 생성하거나, DTO를 조정하거나, 컨트롤러를 작성할 수 있습니다.

이것이 핵심 루프입니다: Apidog에서 사양을 정확하게 유지하고, Apidog MCP 서버를 사용하여 에이전트가 이를 읽도록 하며, 제안된 코드를 테스트 및 문서와 함께 검토합니다. 그 결과 추측이 줄어들고 더 빠르고 안전한 코드 변경이 가능합니다.

단계별: Cursor 또는 VS Code에서 AI 코딩을 위한 Apidog MCP 서버 설정

다음 단계를 따라 IDE 에이전트가 API 사양에 직접적이고 안전하게 액세스하도록 설정하세요.

사전 요구 사항:

시작하기 전에 다음 사항을 확인하세요:

✅ Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요 (버전 18+; 최신 LTS 권장)
✅ MCP를 지원하는 IDE(예: Cursor)를 사용하고 있는지 확인하세요.

1단계: OpenAPI 파일 준비

API 정의에 액세스해야 합니다:

URL (예: https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json)
또는 로컬 파일 경로 (예: ~/projects/api-docs/openapi.yaml)
지원 형식: .json 또는 .yaml (OpenAPI 3.x 권장)

2단계: Cursor에 MCP 구성 추가

이제 Cursor의 mcp.json 파일에 구성을 추가합니다.

<oas-url-or-path>를 실제 OpenAPI URL 또는 로컬 경로로 교체하는 것을 잊지 마세요.

MacOS/Linux의 경우:

{
  "mcpServers": {
    "API specification": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "apidog-mcp-server@latest",
        "--oas=https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json"
      ]
    }
  }
}

Windows의 경우:

{
  "mcpServers": {
    "API specification": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "apidog-mcp-server@latest",
        "--oas=https://petstore.swagger.io/v2/swagger.json"
      ]
    }
  }
}

3단계: 연결 확인

구성을 저장한 후, 에이전트 모드에서 다음 명령을 입력하여 IDE에서 테스트합니다:

Please fetch API documentation via MCP and tell me how many endpoints exist in the project.

작동하면 엔드포인트와 해당 세부 정보를 나열하는 구조화된 응답을 볼 수 있습니다. 작동하지 않으면 OpenAPI 파일 경로를 다시 확인하고 Node.js가 올바르게 설치되었는지 확인하세요.

결론

MCP 서버와 에이전트 간 프로토콜은 서로 다른 계층을 목표로 합니다. MCP 서버는 하나의 에이전트에게 API 사양 및 게시된 문서와 같은 신뢰할 수 있는 리소스에 대한 명확한 창을 제공합니다. 에이전트 간 프로토콜은 시스템 간 에이전트 간에 메시지와 작업을 전달합니다. 많은 팀이 둘 다로부터 이점을 얻습니다. IDE 내에서 코드 생성 및 리팩토링의 품질을 높이는 데 MCP를 사용하세요. 계획, 코딩, 테스트 및 배포 봇을 연결하는 데 에이전트 간 메시징을 사용하세요.

성공 여부는 여전히 API 소스의 품질에 달려 있습니다. Apidog는 API 개발 도구로서 시각적 설계, 재사용 가능한 구성 요소, 강력한 테스트 및 라이브 문서를 통해 계약을 깔끔하게 유지합니다. Apidog MCP 서버를 사용하면 IDE 에이전트가 해당 계약을 읽고 그에 따라 작동할 수 있는 안전하고 간단한 경로를 추가합니다. 추측을 줄이고, 재작업을 줄이며, 코드 검토 속도를 높일 수 있습니다.

빠른 시작을 원한다면: OpenAPI를 Apidog에 유지하고, 문서에서 MCP를 활성화하고, 작은 mcp.json 블록을 Cursor 또는 VS Code에 넣고, 에이전트에게 사양을 가져오도록 요청하세요. 거기에서 클라이언트를 생성하고, DTO를 조정하고, 모든 변경 사항 옆에 테스트 및 문서와 함께 컨트롤러를 동기화하세요. Apidog에 가입하여 API와 에이전트를 동일하고 신뢰할 수 있는 루프에 포함시키세요.

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