AWS가 에이전트 스프롤에 내놓은 답: Bedrock AgentCore 레지스트리

AWS가 2026년 4월 Amazon Bedrock AgentCore의 AI 에이전트 레지스트리를 프리뷰로 공개했다. 기업 내에서 급격히 증가하는 AI 에이전트·MCP 서버·도구를 중앙에서 발견(discover)하고 관리(govern)하며 재사용(reuse)할 수 있게 하는 이 레지스트리는 MCP와 A2A 프로토콜을 동시에 지원해 제공업체 무관한(provider-agnostic) 에이전트 카탈로그를 구현한다.

아무도 전체 목록을 모르는 상태

2025~2026년을 거치며 기업 환경에서 AI 에이전트의 수는 폭발적으로 증가했다. 영업팀은 CRM 연동 에이전트를, 개발팀은 CI/CD 파이프라인 에이전트를, 재무팀은 보고서 생성 에이전트를 독립적으로 구축했다. 그 결과 동일한 기능의 에이전트가 여러 팀에서 각각 만들어지는 중복 개발, 각 에이전트의 권한 범위와 데이터 접근이 파악되지 않는 보안 취약점, 유사 에이전트들이 동일한 외부 API를 중복 호출하는 비용 비효율, 이미 존재하는 에이전트를 모르고 새로 만드는 발견 불가 상황이 반복됐다.

"어떤 에이전트가 존재하는가", "어떤 MCP 서버가 이미 배포되어 있는가"에 답할 수 있는 중앙 카탈로그의 필요성이 여기서 나왔다. AWS Agent Registry는 이 문제에 대한 AWS의 답이다.

등록하면 어디서든 찾을 수 있다

⤢✕

레지스트리의 핵심은 인덱싱(indexing)이다. 에이전트가 AWS·Azure·GCP·온프레미스 어디서 실행되든 레지스트리에 등록하면 중앙에서 발견 가능해진다. 등록 방식은 두 갈래다. 콘솔·SDK·API로 소유권, 기능 설명, 컴플라이언스 상태 등을 직접 입력하는 수동 메타데이터 등록과, MCP 또는 A2A 엔드포인트를 지정하면 레지스트리가 해당 엔드포인트에서 에이전트의 기능과 인터페이스 스펙을 자동으로 읽어오는 자동 메타데이터 수집이다.

MCP·A2A를 동시에 얹은 이유

MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic이 주도하는 오픈 표준으로, 단일 에이전트가 외부 도구·데이터 소스와 상호작용하는 방식을 표준화한다. 예를 들어 재고 관리 에이전트가 데이터베이스를 조회하거나 이메일을 발송할 때의 연결 방식이 MCP로 정의된다. A2A(Agent-to-Agent)는 Google이 주도하는 프로토콜로, 복수의 에이전트가 서로를 발견하고 기능을 공유하며 작업을 조율하는 수평적 협력을 다룬다. MCP가 "에이전트 ↔ 도구"라면 A2A는 "에이전트 ↔ 에이전트"인 셈이다. 소매 재고 에이전트가 MCP로 제품 데이터베이스를 조회한 뒤 A2A로 외부 공급업체 에이전트에게 발주를 요청하는 시나리오가 두 프로토콜이 겹쳐 쓰이는 예다.

레지스트리에서는 MCP 엔드포인트를 가진 서버를 등록하면 도구 목록을 자동 파악하고, Kiro IDE·Claude Code 같은 MCP 호환 클라이언트가 레지스트리를 쿼리해 사용 가능한 MCP 서버 목록을 확인할 수 있다. Amazon Bedrock AgentCore Runtime의 A2A 지원은 에이전트들이 플랫폼 경계를 넘어 서로를 발견하고 작업을 위임하게 하며, 레지스트리는 A2A 엔드포인트를 가진 에이전트를 카탈로그화해 에이전트 간 발견을 촉진한다.

프로토콜	연결 방향	주요 용도	주도 기관
MCP	에이전트 → 도구/데이터	외부 도구 통합	Anthropic
A2A	에이전트 ↔ 에이전트	에이전트 간 협력	Google
AG-UI	에이전트 → 사용자 UI	실시간 스트리밍 인터페이스	커뮤니티 주도

세 프로토콜은 경쟁 관계가 아닌 보완 관계로, 실제 엔터프라이즈 에이전트 시스템에서는 셋을 계층적으로 함께 쓰는 경우가 많다.

등록부터 정리까지

에이전트 등록은 팀이 콘솔·SDK·API 중 하나로 등록을 요청하면, MCP·A2A 엔드포인트가 제공된 경우 레지스트리가 자동으로 기능 스펙을 수집하고, 소유권·컴플라이언스 상태·태그 같은 메타데이터를 연결해 인덱스에 추가하는 순서로 진행되며, 이후 조직 전체에서 검색할 수 있다. 검색·재사용은 개발자가 콘솔·API·MCP 클라이언트에서 필요한 기능으로 검색하고, 이미 존재하는 에이전트를 발견해 기능을 확인한 뒤 자신의 워크플로우에 연결하거나 재사용하는 흐름이다. 거버넌스 기능으로는 에이전트별 소유팀·책임자·마지막 갱신 일시 추적, GDPR·HIPAA 등 컴플라이언스 상태 레이블링, 사용량 모니터링을 통한 비활성 에이전트 식별·정리가 제공된다.

클라우드를 가리지 않는 인덱싱

AWS Agent Registry의 핵심 차별점 중 하나는 공급자 무관한(provider-agnostic) 인덱싱이다. 에이전트가 AWS·Azure·GCP·온프레미스 어디서 실행되든 레지스트리에 등록하고 중앙에서 관리할 수 있다. 프리뷰 단계에서는 미국 동부(버지니아 북부), 미국 서부(오레곤), 아시아 태평양(시드니), 아시아 태평양(도쿄), 유럽(아일랜드) 5개 리전에서 제공된다.

에이전트 거버넌스 플랫폼 시장에서 AWS는 Microsoft·Google과 경쟁한다.

회사	플랫폼	주요 프로토콜	특징
AWS	Bedrock AgentCore Registry	MCP + A2A + AG-UI	멀티클라우드 인덱싱, 오픈 프로토콜 우선
Microsoft	Azure AI Foundry Agent Service	MCP	Azure 생태계 중심, Copilot Studio 통합
Google	Vertex AI Agent Builder	A2A	Google Cloud 최적화, Gemini 통합

AWS의 전략은 특정 독점 프로토콜이 아니라 MCP·A2A·AG-UI 등 오픈 프로토콜 전체를 지원해 가장 넓은 생태계 호환성을 제공하는 쪽이다.

수백 개 부서에서 개별적으로 구축된 AI 에이전트를 파악할 수 없던 글로벌 금융 기관은 AWS Agent Registry로 전사 에이전트 인벤토리를 구축하고 컴플라이언스 레이블링을 적용해, 에이전트 중복 개발을 60% 줄이고 규제 감사 대응 시간을 80% 단축했다는 사례가 있다. AWS·Azure·온프레미스에 분산된 에이전트들이 협업하지 못하던 환경에서는 A2A 프로토콜로 클라우드 경계를 넘는 작업 위임 워크플로우를 구현했다. 팀마다 동일한 데이터 소스에 연결하는 MCP 서버를 각자 구현하던 상황에서는 레지스트리에 공용 MCP 서버를 등록해 개발자들이 Claude Code에서 검색·재사용하도록 바꿔, MCP 서버 개발 비용을 50% 절감하고 데이터 접근 패턴을 표준화했다는 사례도 보고된다.

AWS Bedrock AgentCore 에이전트 레지스트리는 AI 에이전트 스프롤 문제에 대한 엔터프라이즈 수준의 해법을 제시한다. MCP와 A2A 두 오픈 프로토콜을 동시에 지원하고, AWS 외부 클라우드에서 실행되는 에이전트까지 인덱싱하는 제공업체 무관 접근법은 Microsoft·Google의 플랫폼 중심 전략과 차별화된다. 에이전트의 등록·발견·거버넌스를 표준화하는 레지스트리 아키텍처는 AI 에이전트가 기업 IT 인프라의 일급 시민으로 자리잡는 과정에서 필수적인 인프라 레이어가 될 것으로 전망된다.