MCP(Model Context Protocol): AI 시대의 표준 통합 프로토콜

요즘 핫한 ‘MCP’, 정체가 뭘까? | 요즘IT

요즘 핫한 ‘MCP’, 정체가 뭘까? | 요즘IT

 

• MCP의 개요와 등장 배경
  • 앤트로픽(Anthropic)이 2024년 11월 공개한 개방형 프로토콜
  • LLM 기반 AI가 외부 도구(DB, 파일, API 등)와 자연스럽게 연동 가능하게 지원
  • AI의 맥락(Context) 이해와 행동(Action)을 가능하게 하는 핵심 인터페이스
• MCP가 주목받는 이유
  • 기존 커스텀 API 연동 및 독점 플러그인 방식의 한계 극복
  • 통합 연동의 복잡성을 줄이고 유연성 제공
  • 다이나믹 디스커버리(Dynamic Discovery) 기능으로 AI가 사용 가능한 MCP 서버 자동 감지
  • 오픈소스 기반의 생태계 확장으로 네트워크 효과 발생
• 주요 채택 사례 및 생태계 확장
  • 초기 채택 기업: Block, Apollo, Zed, Replit, Sourcegraph, FLock(Web3 연동)
  • 2025년 2월 기준 1,000개 이상 MCP 서버(커넥터) 사용 가능
  • Claude, LangChain, LlamaIndex 등과 통합되어 활용도 증가
• MCP의 기술적 구성과 작동 방식
  • MCP 서버: 도구나 데이터 소스를 노출하는 백엔드 서버
  • MCP 클라이언트: AI 앱이 MCP 서버에 연결하여 도구 사용 요청
  • 표준 API 스펙을 기반으로 양방향 통신 가능
  • 모델이 도구 호출을 직접 수행하여 행동 기반 응답 가능
• 기존 접근 방식과의 비교
  • 커스텀 연동: 유연성 부족, 일회성 코드 많음
  • OpenAI 플러그인: 폐쇄적이고 제한적, 특정 플랫폼 종속
  • LangChain 도구: 코드 중심 도구 정의, 확장성 및 자동성 제한
  • RAG: 정적인 맥락 제공에 적합, 행동 기능은 부적합
• MCP 활용 사례와 확장 가능성
  • 복합 워크플로우 기반 에이전트: 캘린더, 이메일, 예산 등 자동처리
  • 스마트 환경 연동: IoT 및 운영체제 기능 통합
  • 멀티 에이전트 협업: 공유 MCP 도구를 통한 역할 분담 및 공동작업
  • 초개인화 AI 어시스턴트: 로컬 MCP 기반 개인정보 보호형 AI 설계
  • 기업 보안·감사 에이전트: AI 상호작용 통제 및 감사 기능 내장
• 고려해야 할 제약사항
  • 서버 관리 부담: MCP 서버 유지 및 보안, 확장성 문제 고려 필요
  • 모델의 도구 사용 능력: MCP 서버에 대한 메타데이터 설명 품질 중요
  • 초기 기술 성숙도 낮음: 빈번한 스펙 업데이트, 호환성 이슈 가능성
  • 플랫폼 확산 여부 불확실: 모든 AI 플랫폼의 기본 지원 필요
  • 단순 서비스에는 과한 도입일 수 있음
• 향후 발전 방향과 커뮤니티 동향
  • OAuth 기반 인증 및 원격 서버 통합
  • 공식 MCP 레지스트리 및 인증 체계
  • .well-known/mcp를 통한 서버 디스커버리 표준화
  • 스트리밍 응답, Stateless 구조로 진화 예정
  • 오픈 커뮤니티 중심의 확장과 문서화 지원 활성화
• 결론
  • MCP는 AI 에이전트를 외부 세계와 연결해 ‘행동 가능 AI’를 실현할 수 있는 열쇠로 작용
  • 모든 연동을 하나의 표준 구조로 단순화해 AI 오케스트레이션의 확장성과 유지보수성 확보
  • 기업과 개발자는 실험적 도입을 통해 MCP의 적합성과 효과를 검증하고 전략적 도입 준비 필요