MCP(Model Context Protocol): AI의 새로운 소통 방식 이해하기
MCP(Model Context Protocol)는 인공지능 모델이 외부 세계와 소통하는 방식을 혁신적으로 바꾸고 있습니다. 기존에는 각각의 AI 애플리케이션이 데이터베이스, 파일 시스템, 웹 API 등과 연결될 때마다 별도의 통합 작업이 필요했지만, MCP는 이러한 연결 방식을 표준화하여 AI의 활용 범위를 크게 확장시켰습니다. 이 글에서는 MCP가 무엇이고, 어떻게 작동하며, 어떤 장점을 제공하는지 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명하겠습니다.
MCP란 무엇인가?
MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델과 외부 데이터 소스 또는 도구를 연결해주는 개방형 표준 프로토콜입니다. 쉽게 말해 AI 모델이 필요한 맥락(Context)이나 정보를 외부에서 가져올 수 있도록 해주는 통로 역할을 합니다12.
이미지 설명: AI 모델과 다양한 외부 데이터 소스(데이터베이스, 파일 시스템, 웹 API 등) 사이에 MCP가 중간 다리 역할을 하는 도식도
MCP는 흔히 "AI 분야의 USB-C 포트"와 같은 표준화된 연결 방식으로 비유됩니다12. 마치 USB-C 케이블 하나로 다양한 기기를 연결할 수 있듯이, MCP를 지원하는 어떤 AI 애플리케이션도 MCP를 지원하는 어떤 데이터 소스와도 쉽게 연결될 수 있어 보안적이고 양방향적인 데이터 연동이 가능해집니다3.
왜 MCP가 필요한가?
기존 AI 모델의 한계
기존 AI 모델들은 훈련된 데이터에 기반하여 응답을 생성하지만, 실시간 데이터(날씨, 최신 뉴스, 데이터베이스 정보 등)에는 접근할 수 없는 한계가 있었습니다7. 이런 한계를 극복하기 위해 개발자들은 매번 개별 API를 통합해야 했고, 이는 개발 비용과 유지 보수 부담을 증가시켰습니다7.
예를 들어, AI 챗봇이 날씨 정보를 제공하려면:
- 특정 날씨 API를 호출하는 코드를 작성하고
- API에서 받은 데이터를 모델이 이해할 수 있도록 변환해야 합니다7
이런 과정이 데이터베이스, 파일 시스템, 검색 엔진 등 다양한 소스마다 반복되면서 개발자의 부담이 커졌습니다.
MCP의 등장 배경
AI 어시스턴트가 주류로 자리 잡으면서, 업계는 모델 기능에 많은 투자를 하여 추론과 품질에서 빠른 발전을 이루었습니다. 그러나 데이터와의 고립으로 인해 가장 정교한 모델조차도 정보 사일로와 레거시 시스템에 갇혀 있었습니다4. 새로운 데이터 소스마다 맞춤 구현이 필요하여 연결된 시스템을 확장하기 어려웠습니다.
MCP는 이 문제를 해결하기 위해 등장했습니다. AI 모델의 핵심 목표는 고립된 상태에서 벗어나 현실 세계의 데이터와 도구에 직접 접근하게 함으로써, 보다 관련성 높고 유용한 응답을 생성하도록 돕는 것입니다1.
MCP의 구조와 작동 방식
MCP는 클라이언트-서버 구조를 따르며 다음과 같은 핵심 구성 요소로 이루어집니다1:
이미지 설명: MCP의 아키텍처를 보여주는 다이어그램. 호스트, 클라이언트, 서버의 관계와 데이터 흐름을 시각화한 도식도
1. MCP 호스트(Host)
AI 모델을 운용하는 주체 애플리케이션입니다. 예를 들어 Claude Desktop, IDE의 AI 어시스턴트, 채팅 애플리케이션 등이 호스트에 해당합니다12. 호스트는 사용자로부터 질문이나 명령을 받아 모델에게 전달하고, 모델의 응답을 사용자에게 보여주는 전체 흐름을 조율합니다.
2. MCP 클라이언트(Client)
호스트 애플리케이션 내부에서 동작하며, 하나의 MCP 서버와 1:1 연결을 담당하는 컴포넌트입니다12. 호스트는 여러 종류의 데이터를 쓰기 위해 여러 서버에 연결할 수 있는데, 이때 각 서버마다 전담 클라이언트가 필요합니다.
3. MCP 서버(Server)
외부 데이터나 기능을 제공하는 측입니다. MCP 서버는 하나의 특정 서비스나 데이터 소스를 감싸서 모델이 이해할 수 있는 형태로 맥락(Context)을 제공합니다12.
4. 맥락(Context) 요소
MCP 서버가 제공하는 실제 데이터와 도구들을 통칭합니다. MCP에서는 맥락 요소를 세 가지 범주로 나누어 정의합니다2:
Resources(리소스)
모델이 참고할 읽기 전용 데이터입니다. 파일의 내용, 데이터베이스 레코드, 문서 등 구조화된 정보를 포함하며, 모델의 지식 기반을 확장합니다2.
Tools(도구)
모델이 호출할 수 있는 기능 또는 함수입니다. 계산, 웹 API 요청, 외부 시스템 동작 등 모델이 단순 문장 생성만으로 수행할 수 없는 작업을 대행합니다2.
Prompts(프롬프트)
모델에게 특정 지시나 템플릿을 제공하는 문구입니다. 반복적으로 쓰이는 지침이나 형식화된 요청을 미리 정의해 두고 필요할 때 불러서 모델의 응답 형태를 조절합니다2.
MCP의 장점
MCP를 도입함으로써 얻을 수 있는 주요 장점은 다음과 같습니다:
1. 표준화된 통합
개발자는 각 데이터 소스에 대한 개별 커넥터를 유지할 필요 없이 표준 프로토콜을 사용할 수 있습니다4. 이를 통해 다양한 데이터 소스와 도구를 표준화된 방식으로 연결함으로써 개발자의 통합 부담이 크게 감소합니다5.
2. 유연성
다양한 LLM 제공자 및 벤더 간의 전환이 용이해져 벤더 종속성이 최소화됩니다5. AI 시스템이 여러 도구와 데이터셋 간에 컨텍스트를 유지할 수 있어 더 지속 가능한 아키텍처 구축이 가능합니다4.
3. 보안성
데이터 보안을 유지하면서 통합을 지원하며, 인프라 내 데이터를 안전하게 보호할 수 있습니다5. MCP는 사용자 동의와 제어를 최우선으로 고려하고, 데이터 프라이버시를 보호하며, 도구 사용에 대한 명시적 승인을 필요로 합니다6.
실제 활용 예시
Claude Desktop과 Puppeteer MCP 서버
검색 결과 중8번에서는 Claude Desktop 애플리케이션에서 Puppeteer MCP 서버를 활용하는 예시를 볼 수 있습니다.
이미지 설명: Claude Desktop 애플리케이션 인터페이스에 MCP 도구를 활성화하는 버튼과 사용 가능한 도구 목록이 표시된 화면 캡처
- Claude Desktop 애플리케이션을 설치하고 MCP 서버를 구동합니다.
- Puppeteer MCP 서버를 통해 Claude가 브라우저를 사용할 수 있게 됩니다.
- 사용자는 Claude에게 웹사이트를 탐색하거나 스크린샷을 찍어달라고 요청할 수 있습니다8.
이를 통해 AI가 단순한 텍스트 응답을 넘어 실제 웹 탐색이나 이미지 캡처와 같은 작업을 수행할 수 있습니다.
손쉬운 MCP 시작하기
MCP를 직접 사용해보고 싶다면 다음과 같은 방법으로 시작할 수 있습니다:
1. Claude Desktop 애플리케이션 활용하기
Claude Desktop은 MCP를 지원하는 대표적인 애플리케이션입니다. 공식 홈페이지에서 다운로드하여 설치한 후, MCP 서버를 설정하여 사용할 수 있습니다8.
2. Python으로 MCP 서버 구현하기
Python을 이용해 직접 MCP 서버를 구현할 수도 있습니다. 간단한 예제로는 두 수를 더하는 MCP 도구를 만들 수 있습니다7.
이미지 설명: Python 코드로 구현한 간단한 MCP 서버 예제 코드와 그 실행 결과를 보여주는 스크린샷
3. 공식 MCP 서버 활용하기
Anthropic에서 제공하는 오픈소스 MCP 서버 저장소를 활용하면 Google Drive, Slack, GitHub, Postgres 등의 데이터 소스를 지원하는 MCP 서버를 쉽게 사용할 수 있습니다4.
결론
MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 외부 데이터와 도구에 쉽게 접근할 수 있도록 해주는 표준화된 프로토콜입니다. USB-C 포트처럼 하나의 표준으로 다양한 데이터 소스를 연결할 수 있게 함으로써, AI의 활용 범위를 크게 확장시켰습니다.
초보자의 관점에서 MCP의 가장 큰 의미는, AI가 더 이상 고립된 '지식의 섬'이 아니라 실시간으로 외부 세계와 소통하고 상호작용할 수 있게 되었다는 점입니다. 이를 통해 AI는 단순한 응답 생성을 넘어, 더 풍부하고 정확한 정보를 제공하며 실제 작업을 수행할 수 있게 되었습니다.
앞으로 MCP는 더 많은 AI 애플리케이션과 데이터 소스를 연결하는 표준으로 자리잡을 것이며, 이는 AI 기술의 접근성과 실용성을 한층 더 높여줄 것입니다. 여러분도 MCP를 활용하여 AI의 새로운 가능성을 경험해보세요!
MCP와 기존 프로토콜의 차이점
| 특징 | MCP | 기존 프로토콜 (REST, SOAP 등) |
|---|---|---|
| 표준화 수준 | AI 모델과 외부 데이터 소스를 연결하기 위한 개방형 표준 제공. | 각 프로토콜마다 고유한 표준과 구현 방식 존재. |
| 접근 방식 | AI 모델이 필요한 **맥락(Context)**을 외부에서 가져오거나 도구를 호출할 수 있도록 설계. | 일반적으로 클라이언트-서버 간 요청-응답 방식으로 데이터 교환. |
| 사용 목적 | AI 모델이 데이터를 실시간으로 활용하거나 외부 도구와 상호작용 가능하도록 지원. | 데이터 조회, 업데이트, 삭제 등 CRUD 작업에 주로 사용. |
| 통합 비용 | 한 번 MCP를 구현하면 다양한 데이터 소스와 도구를 쉽게 연결 가능 (통합 비용 감소). | 각 데이터 소스나 서비스마다 별도의 커넥터 또는 API 통합 작업 필요. |
| 유연성 | 다양한 AI 모델과 벤더 간 전환 및 확장이 용이. | 특정 벤더나 기술에 종속되는 경우가 많음. |
| 데이터 흐름 | 양방향 통신 지원(데이터 제공 및 도구 호출 모두 가능). | 주로 클라이언트가 요청을 보내고 서버가 응답하는 단방향 흐름. |
| 보안 및 인증 | 보안 중심 설계로 데이터 프라이버시와 인증 강화 가능. | API 키, OAuth 등 기존 인증 방식 사용. |
| 적용 사례 | AI 어시스턴트, 코드 생성 플랫폼, 데이터 분석 도구 등 다양한 AI 기반 워크플로우 지원. | 일반적인 웹 서비스, 모바일 앱 백엔드, 엔터프라이즈 시스템 통합 등에 주로 사용. |
MCP의 주요 장점
- 표준화된 연결성: MCP는 USB-C 포트처럼 하나의 표준으로 다양한 데이터 소스와 도구를 연결할 수 있습니다16.
- AI 친화적 설계: MCP는 AI 모델이 외부 데이터를 실시간으로 활용하거나 작업을 수행할 수 있도록 설계되었습니다37.
- 통합 비용 절감: 기존에는 새로운 데이터 소스마다 개별 API 통합 작업이 필요했지만, MCP는 이를 단일 프로토콜로 대체하여 개발자의 부담을 줄입니다14.
- 확장성과 유연성: 다양한 LLM(대규모 언어 모델) 제공자 간 전환이 용이하며, 여러 데이터 소스와의 연결을 쉽게 확장할 수 있습니다6.
기존 프로토콜의 강점
기존 프로토콜도 여전히 중요한 역할을 합니다:
- REST는 단순성과 확장성 덕분에 웹 서비스에서 널리 사용됩니다.
- SOAP는 높은 보안성과 신뢰성을 요구하는 엔터프라이즈 환경에 적합합니다.
- GraphQL은 클라이언트가 필요한 데이터를 정확히 요청할 수 있어 효율적입니다.
- gRPC는 고성능이 요구되는 마이크로서비스 환경에 적합합니다2.
결론
MCP는 AI 모델과 외부 데이터 소스를 연결하기 위한 새로운 표준으로, 특히 AI 중심 워크플로우에서 기존 프로토콜보다 더 유연하고 효율적인 접근 방식을 제공합니다. 하지만 REST나 GraphQL 같은 기존 프로토콜은 여전히 특정 상황에서 강력한 도구로 남아 있습니다. 따라서 MCP와 기존 프로토콜은 상호 보완적으로 활용될 수 있으며, 사용 목적과 요구 사항에 따라 적절한 선택이 필요합니다.