MCP(Model Context Protocol): AI와 세상을 연결하는 새로운 표준

서론: 왜 MCP가 주목받는가?

AI가 점점 더 많은 산업과 일상에 스며들고 있습니다. 그러나 대규모 언어 모델(LLM)은 여전히 몇 가지 한계를 가지고 있습니다.

• 훈련 데이터에 의존 → 최신 정보 부족
• 외부 시스템과의 연동 방식 부재 → 실질적 활용 제약
• 다양한 툴과의 호환성 부족

이런 상황에서 **MCP(Model Context Protocol)**는 AI와 외부 세계를 표준화된 방식으로 연결해주는 새로운 개방형 프로토콜로 떠오르고 있습니다. USB-C가 기기 연결의 범용 표준이 되었듯, MCP는 AI 생태계의 범용 연결 포트 역할을 지향합니다.

MCP란 무엇인가?

**MCP(Model Context Protocol)**는 AI 모델이 외부 데이터 소스 및 다양한 도구와 안전하고 표준화된 방식으로 연결될 수 있도록 하는 개방형 프로토콜입니다.

• USB-C 비유: 스마트폰, 노트북, 이어폰을 하나의 케이블로 연결하듯, MCP는 AI가 여러 데이터 소스와 도구를 표준적으로 연결할 수 있게 합니다.
• 양방향 통신 지원: 기존 REST API처럼 단방향 호출만 하는 것이 아니라, AI와 외부 시스템이 지속적으로 정보를 주고받을 수 있습니다.
• 개방형 표준: 특정 모델에 종속되지 않고, Claude, ChatGPT, Notion, VS Code 등 다양한 환경에서 사용할 수 있습니다.

왜 MCP가 필요한가?

1. 기존 통합의 비효율성 해결

과거에는 M개의 AI 애플리케이션과 N개의 외부 시스템을 연결하기 위해 M×N 방식의 맞춤형 통합이 필요했습니다.
MCP는 이를 M+N 구조로 단순화하여 통합 복잡성을 크게 줄입니다.

2. 개발 효율성 향상

커스텀 API 연동 대신 MCP 표준을 사용하면 개발자가 새로운 도구를 빠르고 쉽게 연결할 수 있습니다. 이는 비개발자도 손쉽게 AI 기능을 확장할 수 있는 환경을 만듭니다.

3. AI 에이전트 시대의 기반

AI가 자율적으로 업무를 수행하려면 외부 데이터 접근과 시스템 연동이 필수입니다. MCP는 이를 위한 표준 솔루션입니다.

MCP의 아키텍처

MCP는 클라이언트-서버 구조를 기반으로 합니다.

• MCP 호스트(Host): 사용자가 직접 접하는 인터페이스 (예: Claude Desktop, VS Code, Notion)
• MCP 클라이언트(Client): 호스트 내부에서 MCP 서버와 연결되는 중개자
• MCP 서버(Server): 실제 외부 도구·데이터를 노출하는 독립 서비스

서버는 세 가지 요소를 제공합니다.

1. Tools: 실행 가능한 기능(API 호출, 파일 작업, DB 쿼리 등)
2. Resources: 읽기 전용 데이터(문서, DB 레코드 등)
3. Prompts: 모델 동작을 안내하는 템플릿

MCP의 작동 방식

MCP는 JSON-RPC 2.0 기반 프로토콜을 사용합니다.

• 초기화(Initialize): 클라이언트-서버 간 버전 및 기능 협상
• 도구 탐색(List): 사용 가능한 도구 목록 확인
• 도구 실행(Call): LLM이 필요할 때 도구 호출
• 실시간 알림(Notification): 서버 측 변경 사항을 클라이언트에 푸시

기술적 구현

• SDK 지원: Python, TypeScript, Java, Kotlin 등 주요 언어용 SDK 제공
• 전송 방식:
  • Stdio Transport: 로컬 환경에서 고성능 통신
  • HTTP Transport: 원격 서버 연결, SSE 기반 실시간 스트리밍, OAuth 인증 지원

활용 사례

• 개발 환경: Zed, Replit, Sourcegraph → 코드 어시스턴트가 실시간 코드 컨텍스트에 접근
• 기업 시스템: Block, Apollo → 사내 문서·CRM·지식 베이스 연동
• 데스크톱 어시스턴트: Claude Desktop → 로컬 파일 요약·검색
• 멀티툴 에이전트: 다양한 툴을 동시에 활용하는 AI 워크플로우

주요 기업도 빠르게 MCP를 채택 중입니다. OpenAI, Google DeepMind, Anthropic이 대표적이며, MCP 서버 생태계도 빠르게 성장하고 있습니다.

MCP의 장점과 한계

장점

• 표준화된 상호운용성: 한 번 구현하면 모든 MCP 호환 앱에서 사용 가능
• 확장성: 새로운 툴을 손쉽게 추가 가능
• 보안 강화: OAuth 지원, 사용자 승인 기반 접근 제어
• 개발 효율성: 툴 로직과 AI 앱 로직의 분리

한계

• 보안 취약점: 개방형 구조의 특성상 공격 표면 확대
• 초기 진입 장벽: 기존 REST API 대비 복잡한 개념
• 성능·비용 부담: 다수의 상호작용으로 인한 지연·비용 증가
• 도구 활용 한계: 연결은 가능하지만 AI가 올바르게 활용하지 못하는 경우 존재

향후 전망

• AI 연결 표준으로 성장: USB-C처럼 AI 생태계의 기본 규격이 될 가능성
• 멀티 에이전트 협업: 여러 AI가 역할을 분담해 복잡한 업무를 처리
• 새로운 비즈니스 기회: MCP 기반 플랫폼, 마켓플레이스, SaaS 등장
• 멀티모달 확장: 텍스트뿐 아니라 음성·영상·이미지를 연결하는 허브로 진화

결론

MCP(Model Context Protocol)는 AI가 실시간 데이터와 실제 업무 환경에 연결될 수 있도록 설계된 차세대 개방형 표준입니다.

• AI 에이전트 시대를 위한 필수 인프라
• 개발 효율성과 확장성의 획기적 개선
• 보안, 생태계 성장, 표준화의 잠재력

MCP는 아직 초기 단계의 도전과제를 안고 있지만, AI와 외부 세계를 연결하는 주요한 방법으로 자리 잡을 가능성이 높습니다.

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본 글은 NotebookLM, chatgpt를 활용하여 작성되었습니다.