# Gemini + MCP 데모 스크립트 v8: Claude Agent SDK와 비교 분석

## 비교 개요

이 프로젝트를 시작한 동기는 "Claude Agent SDK처럼 Gemini도 외부 도구를 쉽게 사용할 수 있을까?"였다. 이제 실제로 구현해봤으니 비교해보자.

## Claude Agent SDK란?

Claude Agent SDK는 Anthropic이 제공하는 공식 SDK로, Claude를 사용한 에이전트 개발을 쉽게 만들어준다.

### 주요 기능

- Built-in MCP 클라이언트
- 파일 시스템 접근
- 웹 검색
- Claude Skills 통합
- Bash 명령 실행
- 이미지 처리

### 사용 예시

```typescript
import { Agent } from '@anthropic-ai/agent-sdk';

const agent = new Agent({
  apiKey: process.env.CLAUDE_API_KEY,
  tools: ['filesystem', 'web_search']
});

const result = await agent.chat('README.md 파일을 읽어줘');
// Agent가 자동으로 filesystem tool 사용
```

## 비교표

| 항목 | Claude Agent SDK | Gemini + MCP |
|------|-----------------|--------------|
| **셋업 복잡도** | ⭐ 매우 쉬움 | ⭐⭐⭐ 보통 |
| **코드 라인 수** | ~10 lines | ~200+ lines |
| **MCP 지원** | 네이티브 | 수동 구현 필요 |
| **외부 의존성** | Agent SDK만 | Gemini SDK + 직접 구현 |
| **학습 곡선** | 낮음 | 중간 |
| **유연성** | 제한적 | 높음 |
| **커스터마이징** | 제한적 | 완전히 가능 |
| **타입 안전성** | 우수 | 우수 (직접 구현 시) |
| **문서화** | 공식 문서 풍부 | MCP 스펙 + Gemini 문서 |
| **디버깅** | Agent SDK 의존 | 완전한 제어 |
| **비용** | Claude API | Gemini API |

## 코드 복잡도 비교

### Claude Agent SDK

```typescript
// 전체 코드 (약 15줄)
import { Agent } from '@anthropic-ai/agent-sdk';

const agent = new Agent({
  apiKey: process.env.CLAUDE_API_KEY,
  mcpServers: [
    {
      url: 'https://mcp.vercel.com',
      auth: { token: process.env.VERCEL_TOKEN }
    }
  ]
});

const result = await agent.chat(
  '내 Vercel 프로젝트 목록을 보여줘'
);

console.log(result);
```

### Gemini + MCP (우리 구현)

```typescript
// 전체 코드 (약 250줄)
// - types.ts: 40줄
// - mcp-adapter.ts: 80줄
// - schema-converter.ts: 30줄
// - gemini-mcp-client.ts: 100줄

import { GeminiMCPClient } from './gemini-mcp-client.js';

const client = new GeminiMCPClient(
  process.env.GEMINI_API_KEY,
  'https://mcp.vercel.com',
  process.env.VERCEL_TOKEN
);

await client.initialize();

const result = await client.chat(
  '내 Vercel 프로젝트 목록을 보여줘'
);

console.log(result);
```

**차이**: 사용하는 코드는 비슷하지만, 내부 구현을 직접 해야 함.

## 장단점 분석

### Claude Agent SDK 장점

1. **즉시 사용 가능**
   - 설치하고 바로 사용
   - MCP 서버 연결이 설정만으로 완료

2. **검증된 구현**
   - Anthropic이 직접 관리
   - 버그 수정 및 업데이트 자동

3. **풍부한 Built-in Tools**
   - 파일 시스템, 웹 검색 등 기본 제공
   - 별도 구현 불필요

4. **공식 지원**
   - 문제 발생 시 공식 지원 가능
   - 커뮤니티 활발

### Claude Agent SDK 단점

1. **Claude API만 지원**
   - 다른 LLM 사용 불가
   - Vendor lock-in

2. **커스터마이징 제한**
   - 내부 동작 수정 어려움
   - 특정 요구사항 충족 어려울 수 있음

3. **블랙박스**
   - 내부 동작 파악 어려움
   - 디버깅 시 제약

4. **비용**
   - Claude API 비용 (상대적으로 높음)

### Gemini + MCP 장점

1. **완전한 제어**
   - 모든 코드를 직접 작성
   - 원하는 대로 수정 가능

2. **학습 기회**
   - MCP protocol 이해
   - LLM function calling 메커니즘 이해

3. **비용 효율**
   - Gemini API가 상대적으로 저렴
   - 무료 티어도 제공

4. **다른 LLM으로 확장 가능**
   - 같은 패턴으로 OpenAI, Anthropic 등 지원 가능
   - 멀티 모델 전략 가능

5. **MCP 생태계 활용**
   - 모든 MCP server와 호환
   - 커뮤니티 도구 활용

### Gemini + MCP 단점

1. **구현 부담**
   - 200+ 줄의 코드 작성 필요
   - 테스트 및 디버깅 필요

2. **유지보수**
   - MCP spec 변경 시 대응 필요
   - Gemini SDK 업데이트 대응 필요

3. **에러 처리**
   - 모든 엣지 케이스 직접 처리
   - 프로덕션 품질 달성 어려움

4. **문서 부족**
   - 공식 통합 가이드 없음
   - 커뮤니티 지원 제한적

## 성능 비교

### 응답 시간 (예상)

| 작업 | Claude Agent SDK | Gemini + MCP |
|------|-----------------|--------------|
| 초기화 | ~800ms | ~1,200ms |
| 간단한 질문 | ~1,500ms | ~1,200ms |
| MCP tool 1회 호출 | ~3,000ms | ~3,500ms |
| MCP tool 2회 호출 | ~5,000ms | ~6,000ms |

**관찰**:
- 초기화는 Claude가 더 빠름 (최적화된 구현)
- 단순 질문은 Gemini가 약간 빠름 (모델 차이)
- MCP tool 호출 시 비슷하거나 Claude가 약간 빠름

### 비용 비교 (2025년 11월 기준)

#### Claude 모델

| 모델 | 성능 계층 | Input (1M tokens) | Output (1M tokens) | 특징 |
|------|----------|-------------------|-------------------|------|
| **Claude Opus 4.5** | 최상위 | $5.00 | $25.00 | 최고 성능, 복잡한 추론/코딩 |
| **Claude Sonnet 4.5** | 고성능 | $3.00 | $15.00 | 빠른 속도, 높은 코딩 능력 |
| **Claude Haiku 4.5** | 경량 | $1.00 | $5.00 | 가장 빠르고 저렴 |
| **Claude 3.5 Sonnet** | 이전 버전 | $3.00 | $15.00 | 여전히 높은 성능 |
| **Claude 3 Haiku** | 이전 버전 | $0.25 | $1.25 | 이전 세대 중 가장 저렴 |

#### Gemini 모델

| 모델 | Input (1M tokens) | Output (1M tokens) | 특징 |
|------|-------------------|-------------------|------|
| **Gemini 3 Pro (프리뷰)** | $2.00 | $12.00 | 최고 성능 |
| **Gemini 2.5 Pro** | $1.25 | $10.00 | 고성능 |
| **Gemini 2.5 Flash** | $0.30 | $2.50 | 현재 표준 |
| **Gemini 2.5 Flash-Lite** | $0.10 | $0.40 | 최고 가성비 |

**비용 차이 분석**:

**최상위 성능 비교**:
- Claude Opus 4.5 vs Gemini 3 Pro
  - Input: Claude가 2.5배 비쌈 ($5.00 vs $2.00)
  - Output: Claude가 2.08배 비쌈 ($25.00 vs $12.00)

**고성능 비교** (Agent 개발에 주로 사용):
- Claude Sonnet 4.5 vs Gemini 2.5 Pro
  - Input: Claude가 2.4배 비쌈 ($3.00 vs $1.25)
  - Output: Claude가 1.5배 비쌈 ($15.00 vs $10.00)

**표준 성능 비교**:
- Claude Sonnet 4.5 vs Gemini 2.5 Flash
  - Input: Claude가 10배 비쌈 ($3.00 vs $0.30)
  - Output: Claude가 6배 비쌈 ($15.00 vs $2.50)

**경량 모델 비교**:
- Claude Haiku 4.5 vs Gemini 2.5 Flash-Lite
  - Input: Claude가 10배 비쌈 ($1.00 vs $0.10)
  - Output: Claude가 12.5배 비쌈 ($5.00 vs $0.40)

- Claude 3 Haiku vs Gemini 2.5 Flash-Lite
  - Input: Claude가 2.5배 비쌈 ($0.25 vs $0.10)
  - Output: Claude가 3.1배 비쌈 ($1.25 vs $0.40)

**실제 사용 예시** (1M input, 500K output tokens):

| 모델 | 비용 계산 | 총 비용 | 절감율 |
|------|----------|---------|--------|
| Claude Opus 4.5 | $5.00 + $12.50 | **$17.50** | - |
| Claude Sonnet 4.5 | $3.00 + $7.50 | **$10.50** | - |
| Claude Haiku 4.5 | $1.00 + $2.50 | **$3.50** | - |
| Gemini 3 Pro | $2.00 + $6.00 | **$8.00** | vs Opus: 54% |
| Gemini 2.5 Pro | $1.25 + $5.00 | **$6.25** | vs Sonnet: 40% |
| Gemini 2.5 Flash | $0.30 + $1.25 | **$1.55** | vs Sonnet: 85% |
| Gemini 2.5 Flash-Lite | $0.10 + $0.20 | **$0.30** | vs Haiku 4.5: 91% |

**결론**:
- 모든 성능 계층에서 Gemini가 더 저렴
- 최상위(Opus vs 3 Pro): 54% 절감
- 고성능(Sonnet vs 2.5 Pro): 40% 절감
- 표준(Sonnet vs 2.5 Flash): 85% 절감
- 경량(Haiku 4.5 vs Flash-Lite): 91% 절감

## 사용 사례별 추천

### Claude Agent SDK를 선택해야 할 때

1. **빠른 프로토타입**
   - POC나 데모를 빠르게 만들 때
   - 시간이 촉박할 때

2. **프로덕션 안정성 우선**
   - 검증된 솔루션 필요
   - 유지보수 리소스 부족

3. **Claude 성능이 중요**
   - 복잡한 reasoning 필요
   - 코드 생성 품질 중요

4. **Built-in tools만으로 충분**
   - 파일 시스템, 웹 검색 등
   - 커스텀 도구 불필요

### Gemini + MCP를 선택해야 할 때

1. **비용 최적화 중요**
   - 대량 요청 처리
   - 예산 제약
   - 97% 비용 절감 필요

2. **학습 목적**
   - MCP 이해하고 싶을 때
   - LLM 통합 메커니즘 학습

3. **커스터마이징 필요**
   - 특수한 요구사항
   - 세밀한 제어 필요

4. **벤더 독립성**
   - 여러 LLM 사용 계획
   - Lock-in 회피

5. **Gemini만의 기능 활용**
   - Gemini Live API
   - Google 생태계 통합

## 하이브리드 접근

두 가지를 함께 사용하는 것도 가능:

```typescript
// 상황에 따라 다른 LLM 사용
class MultiModelAgent {
  private claudeAgent: Agent;
  private geminiClient: GeminiMCPClient;

  async chat(message: string, options?: { preferClaude?: boolean }) {
    if (options?.preferClaude || this.isComplexReasoning(message)) {
      // 복잡한 추론은 Claude
      return await this.claudeAgent.chat(message);
    } else {
      // 단순 작업은 Gemini (비용 절감)
      return await this.geminiClient.chat(message);
    }
  }

  private isComplexReasoning(message: string): boolean {
    // 휴리스틱으로 판단
    return message.includes('분석') ||
           message.includes('설계') ||
           message.length > 500;
  }
}
```

## 개발자 경험 (DX) 비교

### Claude Agent SDK

**좋은 점**:
- 타입스크립트 지원 우수
- IDE 자동완성 잘 됨
- 에러 메시지 명확
- 예제 코드 풍부

**아쉬운 점**:
- 내부 동작 파악 어려움
- 커스터마이징 옵션 제한적
- 디버깅 시 블랙박스

### Gemini + MCP

**좋은 점**:
- 모든 코드가 보임 (디버깅 쉬움)
- 원하는 대로 수정 가능
- 동작 원리 완전히 이해

**아쉬운 점**:
- 초기 학습 곡선
- 에러 처리 직접 구현 필요
- 문서화 부족

## 실무 관점

### 스타트업 관점

**초기 단계**: Claude Agent SDK
- 빠른 MVP 개발
- 검증된 솔루션

**성장 단계**: 하이브리드 또는 Gemini
- 비용 최적화 중요
- 커스터마이징 필요성 증가

### 대기업 관점

**Claude Agent SDK 선호 시**:
- 안정성 최우선
- 지원 필요성
- 빠른 개발 필요

**Gemini + MCP 선호 시**:
- 대량 트래픽 (비용 민감)
- 특수 요구사항
- 내부 통제 중요

## 결론

둘 다 훌륭한 선택이지만, **목적에 따라 다름**:

- **빠르게 시작하고 싶다면**: Claude Agent SDK
- **비용을 아끼고 싶다면**: Gemini + MCP (최대 97% 절감)
- **배우고 싶다면**: Gemini + MCP
- **안정성이 최우선이라면**: Claude Agent SDK

**개인적 견해**:
- 학습 목적이라면 Gemini + MCP를 직접 구현해보는 것이 훨씬 가치 있음
- 프로덕션에서는 요구사항과 예산에 따라 선택
- 비용이 중요한 경우 Gemini 2.0 Flash의 97% 비용 절감 효과는 무시할 수 없음
- 이상적으로는 두 가지 모두 이해하고 상황에 맞게 선택

## 다음 단계

v9에서는 현재 Gemini + MCP 구현의 한계점과 개선 방향을 논의할 것이다.

---

**작성일**: 2025-11-26
**가격 기준**: 2025년 11월 현재
**참고**:
- [Gemini API Pricing](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing)
- [Claude API Pricing](https://docs.claude.com/en/docs/about-claude/pricing)