구글이 AI 에이전트용 기술(Skill)과 MCP 서버를 모아서 제공할 수 있는 개방형 사양 “Agent Plugins 1.0.0”의 핵심 유지 관리자(코어 멘테이너)에 합류했습니다. Agent Plugins는 아마존, 커서(Cursor), 마이크로소프트, OpenAI, Vercel의 담당자가 구성한 Technical Steering Committee(TSC)에 의해 공개된 사양으로, 구글은 자사 제품에 대한 대응도 진행할 계획이라고 발표했습니다.
Agent Plugins 패키지는 Skill, 도구 등 다양한 기능을 제공합니다. AI 에이전트에서는 특정 작업 절차나 지식을 모아 놓은 “Agent Skills”와 AI 에이전트를 외부 도구나 서비스에 연결하기 위한 “Model Context Protocol(MCP)”이 사용됩니다. Agent Skills와 MCP 서버는 단독으로는 다른 AI 클라이언트에서도 이용할 수 있지만, 여러 기능을 묶어서 배포하려고 하면 AI 클라이언트마다 디렉토리 구성이나 설정 파일 형식이 달라 개발자는 클라이언트마다 패키지를 다시 만들어야 했습니다.
에이전트 플러그인은 에이전트 스킬이나 MCP 그 자체를 대체하는 것이 아니라, 여러 구성 요소를 담은 “상자” 형태를 共通化하는 방식으로 설계되었습니다. 서로 다른 AI 클라이언트에서도 동일한 패키지를 읽어 들일 수 있도록 함으로써, 클라이언트별로 개별적으로 재구성하는 것을 줄일 수 있다는 것입니다. 에이전트 플러그인은 하나의 디렉토리로 구성되며, 루트에 플러그인 이름 등을 담은 “plugin.json” 파일을 배치합니다. 에이전트 스킬은 “skills” 디렉토리에 저장하고, MCP 서버 설정은 “mcp.json” 파일에 작성합니다. 배치 위치가 고정되어 있기 때문에, 대응하는 AI 클라이언트는 자체적인 방법으로 파일의 위치를 추측할 필요가 없습니다.
MCP 서버에서는 표준 입출력(stdio)이나 HTTP를 이용하는 “Streamable HTTP” 등의 연결 방식을 명시할 수 있습니다. 또한, 하나의 MCP 서버가 실행되지 않더라도 플러그인 전체가 사용할 수 없게 되는 것을 방지하고, 사용 가능한 스킬이나 다른 구성 요소는 계속해서 읽어 들일 수 있도록 설계되어 있습니다. 한편, AI 클라이언트만의 독점적인 기능까지 공유하는 것은 아니라고 합니다. 클라이언트 고유의 기능을 추가하고 싶다면 “com.example.client”와 같은 전용 영역을 마련할 수 있으며, 대응하지 않는 클라이언트는 해당 부분을 무시합니다. 공유 가능한 부분만 통일하면서 각 AI 클라이언트가 독자 기능을 추가할 여지를 남기고 있다는 것이죠. 또한, 에이전트 플러그인은 여러 스킬이나 MCP 서버 등을 묶어서 배포할 때 유용한 메커니즘으로, 단독으로 사용되는 스킬이나 단독으로 사용되는 MCP 서버를 반드시 에이전트 플러그인으로 만들어야 하는 것은 아니라고 합니다. 설치 방법, 배포 방법, 권한 관리, 샌드박스, 배포 업체의 신뢰성 확인, 사용자 인터페이스 등도 에이전트 플러그인 1.0.0의 대상에 포함되지 않습니다.
구글에서는 구글 딥마인드의 시니어 스 taff 엔지니어인 케빈 호우 씨를 코어 멘테이너로 참여시킵니다. 또한 구글의 “에이전트 CLI”와 “데이터 에이전트 킷”은 이미 에이전트 플러그인 형식에 대응하고 있으며, 데이터 에이전트 킷에서는 빅쿼리, 스팬너, 클라우드 SQL 등에 연결하는 기능과 MCP 서버를 대응 클라이언트에서 이용할 수 있다고 합니다. 구글은 앞으로 에이전트 스킬과 MCP 서버를 다루는 더 많은 구글 제품으로 에이전트 플러그인 대응을 확대할 계획을 보이고 있습니다.
원문 보기 | 출처: Gigazine