요즘 에이전트 자료를 보다 보면 이름이 세 개씩 나옵니다. MCP, Agents API·SDK, WebMCP.

"그래서 뭘 배워야 하는데?"라는 질문이 당연합니다. 답부터 말하면 셋은 경쟁자가 아닙니다. 역할이 다릅니다.

MCP       = 연결 표준 (AI가 외부 도구에 붙는 규격)
Agents SDK = 실행 환경 (턴·도구·위임을 돌리는 런타임)
WebMCP    = 웹 연동 (웹 앱의 기능을 AI에 노출하는 방식)

하나씩 풀어보겠습니다.

MCP: AI용 USB-C

Model Context Protocol은 AI 앱이 외부 시스템에 붙는 개방형 표준입니다. 공식 문서의 비유가 직관적입니다. USB-C처럼, 한 번 맞춰두면 여러 곳에 꽂을 수 있다는 것입니다.

구조는 세 부품입니다.

Host (Claude, ChatGPT, VS Code, Cursor 같은 AI 앱)
 └─ Client (연결 담당)
     └─ Server (내 데이터·도구·워크플로우를 내놓는 쪽)

MCP 서버 하나를 만들어두면 캘린더·노션·DB·검색·계산기 같은 걸 여러 AI 앱에서 쓸 수 있습니다. Figma 디자인을 Claude Code가 통째로 웹 앱으로 만들거나, Blender로 3D 작업을 시키는 사례가 대표적입니다.

핵심은 이겁니다. MCP는 "무엇을 시킬 수 있는지"를 표준으로 내놓는 일입니다. 실행을 어떻게 돌릴지는 MCP의 관심사가 아닙니다.

Agents SDK: 누가 돌릴 것인가

OpenAI Agents SDK는 에이전트를 돌리는 런타임입니다. 기본 부품이 작습니다.

Agent (지시 + 도구)
 + 위임 (다른 에이전트에게 넘기기)
 + 가드레일 (입출력 검사)
 + 세션·트레이싱 (기억과 디버깅)

공식 문서의 구분이 깔끔합니다.

Responses API를 직접 쓸 때:
- 루프·도구 분기·상태를 내가 다 들고 싶을 때
- 짧고 단순한 호출이 중심일 때

Agents SDK를 쓸 때:
- 턴·도구 실행·가드레일·위임을 런타임에 맡기고 싶을 때
- 여러 단계에 걸친 산출물이 필요할 때
- 격리된 작업 공간에서 돌리고 싶을 때 (샌드박스 에이전트)

Agents API와 직접 만든 루프 글과 OpenAI Agents API 글에서 다룬 구분과 같습니다. 어디까지 맡기고 어디부터 직접 만들지의 문제입니다.

가장 작은 예제는 이렇습니다.

from agents import Agent, Runner

agent = Agent(name="Assistant", instructions="You are a helpful assistant")
result = Runner.run_sync(agent, "Write a haiku about recursion in programming.")
print(result.final_output)

여기에 함수 도구를 붙이고, 필요하면 다른 에이전트에게 위임하고, 가드레일을 달고, 트레이싱으로 흐름을 봅니다. MCP 서버의 도구도 에이전트에 붙일 수 있습니다. 즉 MCP와 SDK는 겹치는 게 아니라 이어지는 것입니다.

WebMCP: 웹 개발자의 차례

Meta Ray-Ban Display와 WebMCP 글에서 다룬 것처럼, 웹 앱의 기능을 AI(안경 같은 온디바이스 AI 포함)에 노출하는 방식이 WebMCP입니다.

일반 웹 개발자의視点:
내가 만든 웹 앱의 기능 (예약, 조회, 주문, 제어)
  → WebMCP로 노출
    → AI 안경·AI 앱에서 호출 가능
      → "웹 개발자가 AI 안경 앱을 만들 수 있다"가 됨

MCP가 범용 연결 표준이라면, WebMCP는 웹 앱이 그 표준(또는 유사 방식)으로 자기 기능을 내놓는 실전 경로라고 이해하면 됩니다. 웹 개발자라면 진입 장벽이 낮은 쪽입니다. 이미 가진 웹 기술로 AI 연동 앱을 만들 수 있으니까요.

선택표: 내 상황에서 뭘 먼저 잡을까

상황 먼저 잡을 것 이유
내 DB·문서·사내 도구를 AI에 붙이고 싶다 MCP 서버 한 번 만들면 여러 앱에서 재사용
여러 단계 작업을 자동으로 돌리고 싶다 Agents SDK 턴·위임·가드레일을 맡긴다
웹 앱 기능을 AI에서 호출하게 하고 싶다 WebMCP 웹 기술로 바로 시작
코딩 에이전트를 프로젝트에 붙이고 싶다 하네스 + MCP 하네스 글과 같이 보기
음성으로 도구까지 실행하고 싶다 실시간·음성 + MCP Gemini Live 글과 같이 보기 
추천 순서 (대부분의 경우):
1. MCP로 도구 1개를 표준으로 내놓기 (읽기 전용부터)
2. Agents SDK로 2단계짜리 흐름 돌리기 (도구 호출 + 확인)
3. 위임 1개를 붙여보기 (리뷰를 다른 에이전트에 넘기기)
4. 웹 연동이 필요하면 WebMCP로 노출

Qwen Code 서브에이전트 글에서 본 것처럼, 위임부터 작게 시작하면 오케스트레이션 비용 감각이 생깁니다.

CodeBridge Mini Lab: 1시간 만에 감 잡기

① MCP 서버 1개 (30분):
   - 읽기 전용 도구 1개 (예: 사내 문서 검색)
   - Claude나 Cursor에서 붙는지 확인

② Agents SDK 흐름 1개 (20분):
   - 위 예제 실행 → 함수 도구 1개 추가 → 실행 로그 확인

③ 위임 1개 (10분):
   - 초안 에이전트 + 검토 에이전트로 나누고 결과 비교
   - 총 비용·시간 기록

여기서 보안 4층 글의 1층(범위)을 같이 적용하세요. 읽기 전용부터 여는 게 원칙입니다.

결론: 표준·실행·노출로 나눠 담으세요

다시 한 번 정리합니다.

MCP는 연결 표준, Agents SDK는 실행 환경, WebMCP는 웹 노출 경로.

셋 중 하나만 고르는 시험이 아닙니다. MCP로 도구를 내놓고, SDK로 흐름을 돌리고, 필요하면 웹으로 노출하는 순서입니다. 오늘 할 일은 하나입니다. 읽기 전용 도구 1개를 표준으로 내놓기. 그 한 개가 에이전트 시대의 첫 자산이 됩니다.

함께 읽으면 좋은 글

참고 자료

이 주제를 직접 따라가며 배우고 싶다면

도구를 내놓는 것을 넘어 위임과 검증이 있는 에이전트 구조를 설계해보고 싶다면, 하네스·루프·그래프를 순서대로 쌓는 과정이 이 글의 4단계 순서와 바로 이어집니다.