구글은 2026년 8월 6일 Agent Plugins에 Core Maintainer로 합류하고 자사 제품 지원을 시작한다고 밝혔다. Agent Plugins 1.0.0은 Agent Skills와 MCP 서버를 휴대 가능한 플러그인으로 패키징하는 개방형 벤더 중립 사양이다. Amazon, Cursor, Microsoft, OpenAI, Vercel의 Core Maintainer로 구성된 기술 운영위원회가 이 사양을 공개했으며, Google DeepMind 선임 스태프 엔지니어 Kevin Hou가 구글을 대표해 그룹에 참여한다.

이 사양은 이미 개별적으로 작동하는 에이전트 구성요소의 패키징 문제를 겨냥한다. Agent Skills는 재사용 가능한 지침과 리소스를 제공하고, MCP는 에이전트를 도구와 서비스에 연결한다. 구글은 서로 다른 클라이언트가 각기 다른 레이아웃, 메타데이터 필드, MCP 설정 형식을 써왔기 때문에 공통 manifest와 디렉터리 구조가 빠져 있었다고 설명했다. 이런 파편화는 skill과 MCP 서버가 바뀌지 않아도 플러그인 작성자가 클라이언트별로 패키지를 나누게 만들 수 있었다.

Agent Plugin은 고정된 위치를 가진 디렉터리다. 최소 플러그인은 schema URL "https://agent-plugins.org/schemas/1.0.0/plugin.schema.json"와 "reports-plugin" 같은 이름을 담은 plugin.json manifest를 포함한다. Skills는 기존 Agent Skills 형식을 사용해 skills/ 아래에 하나의 하위 디렉터리씩 배치된다. MCP 서버는 mcp.json에 선언되며, 모든 항목에는 명시적 type이 들어가 클라이언트가 config 객체에서 transport를 추론하지 않는다. 형식은 stdio, Streamable HTTP, legacy HTTP+SSE를 지원한다.

v1 설계는 plugin.json의 역할을 제한한다. 구성요소 위치를 옮기거나 구성요소를 inline으로 선언할 수 없으며, 클라이언트는 모든 선택 구성요소가 존재해야만 로드하는 방식이 아니라 사용 가능한 구성요소를 로드한다. skills/가 없으면 클라이언트는 남은 항목을 로드한다. mcp.json 서버가 시작에 실패하면 클라이언트는 해당 항목을 건너뛰고 나머지를 계속 로드한 뒤 실패를 보고한다. 클라이언트별 추가 요소는 com.example.client/ 같은 reverse-domain 디렉터리에 넣을 수 있고, 이를 알지 못하는 클라이언트는 무시한다.

구글은 여러 구성요소가 함께 속하고 함께 이동해야 할 때 플러그인이 유용하다고 밝혔다. 한 클라이언트용 단일 MCP 서버는 mcp.json만 사용할 수 있고, 단일 skill에는 플러그인이 필요하지 않다. Agent Plugins v1은 패키지 형식만 정의하며 설치, 배포, 권한, 샌드박싱, 신뢰, 출처 검증, 사용자 경험은 정의하지 않는다.

구글은 Agents CLI와 Data Agent Kit이 2026년 8월 6일 기준 Agent Plugins를 지원한다고 밝혔다. Agents CLI는 Antigravity, Gemini CLI, Claude Code, Cursor를 포함한 AI 코딩 에이전트를 위해 에이전트 구축, 평가, 배포, 관측성, 퍼블리싱에 쓰이는 구글의 전문가 skill을 패키징한다. Data Agent Kit은 Google Data Cloud용 플러그인을 제공해 에이전트가 데이터 자산을 관리하고, 쿼리를 실행하며, 데이터 파이프라인을 배포하게 한다. 또한 BigQuery, Spanner, Cloud SQL 등과 연결되는 MCP 서버 연결을 제공한다.

구글은 2026년 8월 6일 Agent Plugins에 Core Maintainer로 합류하고 자사 제품 지원을 시작한다고 밝혔다. Agent Plugins 1.0.0은 Agent Skills와 MCP 서버를 휴대 가능한 플러그인으로 패키징하는 개방형 벤더 중립 사양이다. Amazon, Cursor, Microsoft, OpenAI, Vercel의 Core Maintainer로 구성된 기술 운영위원회가 이 사양을 공개했으며, Google DeepMind 선임 스태프 엔지니어 Kevin Hou가 구글을 대표해 그룹에 참여한다.

이 사양은 이미 개별적으로 작동하는 에이전트 구성요소의 패키징 문제를 겨냥한다. Agent Skills는 재사용 가능한 지침과 리소스를 제공하고, MCP는 에이전트를 도구와 서비스에 연결한다. 구글은 서로 다른 클라이언트가 각기 다른 레이아웃, 메타데이터 필드, MCP 설정 형식을 써왔기 때문에 공통 manifest와 디렉터리 구조가 빠져 있었다고 설명했다. 이런 파편화는 skill과 MCP 서버가 바뀌지 않아도 플러그인 작성자가 클라이언트별로 패키지를 나누게 만들 수 있었다.

Agent Plugin은 고정된 위치를 가진 디렉터리다. 최소 플러그인은 schema URL "https://agent-plugins.org/schemas/1.0.0/plugin.schema.json"와 "reports-plugin" 같은 이름을 담은 plugin.json manifest를 포함한다. Skills는 기존 Agent Skills 형식을 사용해 skills/ 아래에 하나의 하위 디렉터리씩 배치된다. MCP 서버는 mcp.json에 선언되며, 모든 항목에는 명시적 type이 들어가 클라이언트가 config 객체에서 transport를 추론하지 않는다. 형식은 stdio, Streamable HTTP, legacy HTTP+SSE를 지원한다.

v1 설계는 plugin.json의 역할을 제한한다. 구성요소 위치를 옮기거나 구성요소를 inline으로 선언할 수 없으며, 클라이언트는 모든 선택 구성요소가 존재해야만 로드하는 방식이 아니라 사용 가능한 구성요소를 로드한다. skills/가 없으면 클라이언트는 남은 항목을 로드한다. mcp.json 서버가 시작에 실패하면 클라이언트는 해당 항목을 건너뛰고 나머지를 계속 로드한 뒤 실패를 보고한다. 클라이언트별 추가 요소는 com.example.client/ 같은 reverse-domain 디렉터리에 넣을 수 있고, 이를 알지 못하는 클라이언트는 무시한다.

구글은 여러 구성요소가 함께 속하고 함께 이동해야 할 때 플러그인이 유용하다고 밝혔다. 한 클라이언트용 단일 MCP 서버는 mcp.json만 사용할 수 있고, 단일 skill에는 플러그인이 필요하지 않다. Agent Plugins v1은 패키지 형식만 정의하며 설치, 배포, 권한, 샌드박싱, 신뢰, 출처 검증, 사용자 경험은 정의하지 않는다.

구글은 Agents CLI와 Data Agent Kit이 2026년 8월 6일 기준 Agent Plugins를 지원한다고 밝혔다. Agents CLI는 Antigravity, Gemini CLI, Claude Code, Cursor를 포함한 AI 코딩 에이전트를 위해 에이전트 구축, 평가, 배포, 관측성, 퍼블리싱에 쓰이는 구글의 전문가 skill을 패키징한다. Data Agent Kit은 Google Data Cloud용 플러그인을 제공해 에이전트가 데이터 자산을 관리하고, 쿼리를 실행하며, 데이터 파이프라인을 배포하게 한다. 또한 BigQuery, Spanner, Cloud SQL 등과 연결되는 MCP 서버 연결을 제공한다.