MCP(Model Context Protocol)란?

최근 인공지능(AI) 분야에서는 AI 모델이 외부 데이터 소스 및 소프트웨어와 효율적으로 상호작용할 수 있도록 돕는 MCP(Model Context Protocol)가 주목받고 있습니다. 이 글에서는 MCP의 개념, 기술적 구조, 기존 API 방식과의 차이점, 그리고 주요 활용 사례에 대해 살펴보겠습니다.

MCP란 무엇인가?

MCP는 대규모 언어 모델(LLM)이 외부 데이터와 시스템을 더 효과적으로 활용할 수 있도록 설계된 개방형 표준 프로토콜입니다. 기존에는 AI가 API(Application Programming Interface)를 통해 다른 프로그램과 상호작용할 수 있었지만, MCP는 이러한 기능을 더욱 직관적이고 유연하게 만들어줍니다.

예를 들어, AI가 단순히 “오늘 뉴욕의 날씨는 어떤가요?”라는 질문에 답하는 것이 아니라, 실제로 기상 데이터베이스에서 최신 정보를 조회해 제공하거나, 기업 내부 문서에서 필요한 정보를 직접 찾아서 분석해 주는 것이 가능해집니다.

MCP의 기술적 구조 및 작동 방식

MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 기반으로 합니다. 여기서 MCP 서버는 자체 데이터나 도구를 호스트에 제공하는 경량 프로그램이며, MCP 호스트(클라이언트)는 AI 애플리케이션으로, MCP 서버들과의 연결을 주도합니다. 이러한 구조를 통해 AI 모델과 다양한 데이터 소스 간의 양방향 통신이 가능해집니다.

클라이언트와 서버 간의 통신은 JSON-RPC 2.0 규격으로 이루어지며, 로컬 연결의 경우 표준 입출력(Stdio)을, 원격 네트워크 연결의 경우 HTTP 및 Server-Sent Events(SSE) 기반 스트림을 사용합니다. 초기 연결 시 프로토콜 버전 및 기능을 교환하여 상호 지원 여부를 확인하고, 이후에는 요청-응답 또는 알림 형태의 메시지를 주고받습니다.

MCP 서버는 자신이 제공하는 기능을 리소스, 도구, 프롬프트 세 가지 형태로 노출할 수 있습니다. 리소스는 데이터베이스 테이블, 파일, 문서처럼 읽기 전용 참고자료를 의미하며, 도구는 계산 수행이나 외부 시스템 상호작용처럼 함수형 액션을 의미합니다. 프롬프트는 미리 정립된 프롬프트 템플릿으로, LLM의 응답 형식을 조율하는 데 사용됩니다.

기존 API 방식과의 차이점


Gmail, Slack, 캘린더 등마다 각기 다른 인증 & 개발 방식 필요
API마다 따로 문서 보고 개발해야 함


한 번만 연결하면 여러 서비스와 자동 연동
새로운 AI 서비스도 알아서 연결됨

  1. 통합의 복잡성 감소: 기존에는 각 데이터 소스마다 별도의 커스텀 통합이 필요했지만, MCP는 단일 표준 프로토콜을 통해 이러한 문제를 해결합니다. 이를 통해 개발자는 한 번의 통합으로 여러 데이터 소스에 AI를 연결할 수 있습니다.

  2. 컨텍스트 공유 및 최적화: MCP는 서로 다른 모델 간에 컨텍스트를 자유롭게 공유할 수 있으며, 컨텍스트 메모리를 효율적으로 관리하여 처리 속도를 향상시킵니다.

  3. 개방형 생태계 지향: MCP는 특정 업체나 플랫폼에 종속되지 않은 중립적 표준으로, 다양한 AI 애플리케이션과 데이터 소스 간의 상호운용성을 제공합니다. 이를 통해 개발자는 다양한 MCP 서버 모듈을 활용하여 손쉽게 AI 애플리케이션을 확장할 수 있습니다.

주요 활용 사례 및 적용 가능 분야

  1. AI 에이전트 및 비서: MCP를 활용하면 AI 비서가 다양한 도구를 활용해 업무를 자동화하거나 질의에 답하는 것이 가능해집니다. 예를 들어, AI 비서는 MCP 서버를 통해 사내 지식베이스 검색, 일정 관리, 이메일 초안 작성 등의 복합 작업을 수행할 수 있습니다.

  2. 데이터 검색 및 분석: MCP는 외부 데이터에 대한 실시간 질의응답이나 기존 시스템 연결에도 유용합니다. 예를 들어, AI 모델이 자연어 질의로 데이터를 찾아와 답변할 수 있으며, 코드 에디터나 IDE 내 AI 비서는 프로젝트 소스코드와 이슈 트래커 정보를 MCP로 불러와서 더 정확한 코드 설명이나 에러 진단을 할 수 있습니다.

  3. 자동화 도구 및 에코시스템 통합: MCP의 도구 실행 기능은 단순 정보 조회를 넘어 액션 실행에도 쓰이므로, 다양한 자동화 시나리오에 활용됩니다. 예를 들어, 모니터링 시스템의 경고가 발생했을 때 AI 에이전트가 MCP 도구를 통해 서버 재기동 스크립트를 실행하거나, 일정 관리 에이전트가 캘린더 API MCP 서버를 통해 일정 생성/변경을 하는 식입니다.

참고하면 좋을 유튜브 : https://www.youtube.com/watch?v=0sUN3d4atoc