MCP의 부상: 바이두 클라우드가 기업용 모델 컨텍스트 프로토콜 서비스를 개척하는 방법
인공지능이 빠르게 진화하는 환경에서 모델 상호 작용을 위한 새로운 표준이 등장하고 있습니다. 앤트로픽(Anthropic)이 2024년 11월에 소개한 오픈 표준인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 개발자와 기업 모두에게 빠르게 초점이 되고 있습니다. MCP의 주요 목표는 대규모 언어 모델(LLM)과 다양한 데이터 소스 간에 안전하고 양방향 링크를 구축하여 도구 구현의 불일치를 해결하고 모델 간 공유를 용이하게 하는 것입니다.
MCP의 업계 표준 부상
단 몇 달 만에 MCP는 AI 커뮤니티에서 상당한 견인력을 얻었습니다. 4월 25일 Create2025 바이두 AI 개발자 컨퍼런스에서 바이두 창업자 로빈 리(Robin Li)는 Wenxin Large Model 4.5 Turbo와 Deep Thinking Model X1 Turbo라는 두 가지 획기적인 모델을 공개했습니다. 이러한 모델에는 다양한 AI 애플리케이션이 함께 제공되어 개발자가 MCP를 완전히 수용하도록 돕겠다는 바이두의 약속을 보여주었습니다.
MCP에 대한 지원은 바이두를 넘어 OpenAI, Google, Microsoft, Amazon, Anthropic, Alibaba 및 Tencent와 같은 주요 업체까지 포함합니다. 이러한 광범위한 채택은 MCP가 모델과 데이터 소스가 상호 작용하는 보편적인 표준을 설정하여 “AI 세계의 HTTP”가 되고 있음을 나타냅니다.
컨퍼런스 기간 동안 바이두 인텔리전트 클라우드(Baidu Intelligent Cloud)는 중국 최초의 엔터프라이즈급 MCP 서비스를 공식적으로 출시했습니다. 이 서비스는 기업과 개발자에게 1,000개 이상의 MCP 서버에 대한 액세스를 제공합니다. 또한 이 플랫폼을 통해 개발자는 바이두의 AI 개발 플랫폼인 Qianfan에서 자체 MCP 서버를 생성하고 MCP Square에 게시하여 바이두 검색을 통해 무료 호스팅 및 인덱싱을 제공할 수 있습니다.
바이두 클라우드의 엔터프라이즈 중심 전략
다양한 공급업체가 MCP를 수용하고 있지만 접근 방식은 다릅니다. 바이두 인텔리전트 클라우드는 최대한 많은 개발자를 초기에 참여시키는 것을 목표로 엔터프라이즈 시장에 집중하고 있습니다. 이 전략에는 MCP Square를 풍부하게 하고 바이두 검색을 활용하여 트래픽을 유도함으로써 강력한 MCP 생태계를 조성하는 것이 포함됩니다.
바이두가 MCP 제품을 통해 취하고 있는 접근 방식은 엔터프라이즈 고객에게 필요한 것과 그들이 어떻게 반응할지에 중점을 두고 있습니다. 이 회사는 엔터프라이즈 고객과의 기존 입지를 활용하여 그들을 MCP 세계로 데려올 수 있는 좋은 위치에 있습니다.
AI 환경에서 MCP의 필요성
MCP의 출현은 특히 엔터프라이즈 환경에서 LLM을 배포하는 데 있어 중요한 문제를 해결합니다. 이전에는 LLM의 적용이 주로 챗봇과 같은 시나리오로 제한되었습니다. 더 넓은 엔터프라이즈 애플리케이션에는 광범위한 사용자 정의가 필요하여 바이두 인텔리전트 클라우드와 같은 공급업체가 제공하는 툴체인을 사용하더라도 개발 프로세스가 복잡하고 리소스 집약적이었습니다.
2025년이 AI 에이전트의 해로 여겨지면서 LLM은 단순한 사고를 넘어 자율적으로 작업을 계획하고 실행하도록 진화할 것으로 예상됩니다. 이 패러다임에서 LLM은 특정 작업을 완료하기 위해 “사지”와 “감각”이 필요한 “두뇌” 역할을 합니다.
각 AI 애플리케이션을 사용자 정의하는 기존 접근 방식은 각 AI 애플리케이션이 수많은 도구와 인터페이스해야 하는 “M×N” 도구를 통합해야 합니다. MCP는 LLM과 도구 간의 상호 작용을 표준화하여 이를 단순화하고 복잡성을 “M+N”으로 줄입니다. 이 표준화는 다양한 엔터프라이즈 기능에서 AI 애플리케이션을 확장하는 데 중요합니다.
엔터프라이즈 수준의 AI 애플리케이션 간소화
바이두 그룹 부사장 겸 바이두 인텔리전트 클라우드 비즈니스 그룹 사장인 셴 더우(Shen Dou)는 LLM을 적용하는 데는 단순한 호출 이상의 의미가 있다고 강조했습니다. 그는 “다양한 구성 요소와 도구를 연결하고 복잡한 오케스트레이션을 수행해야 합니다. 종종 성능을 향상시키기 위해 모델을 추가로 개선하고 사용자 정의해야 합니다.”라고 언급했습니다.
셴 더우는 엔터프라이즈급 애플리케이션을 구축하려면 컴퓨팅 성능, 안정성, 확장성 및 보안을 신중하게 고려해야 한다고 설명했습니다. 그는 애플리케이션 배포를 “시스템” 구축 프로세스로 간주합니다.
엔터프라이즈 애플리케이션은 소비자 등급 애플리케이션에 비해 더 높은 표준과 더 낮은 오류 허용 오차를 요구합니다. 한 업계 전문가에 따르면 모델은 표준화되어 있지만 애플리케이션은 매우 가변적이므로 애플리케이션 개발에는 프로젝트 시간의 90%가 소요됩니다.
이러한 노력에는 일반적으로 전문 지식 보충, 비즈니스 프로세스 오케스트레이션, 지능형 도구 확장 및 엔터프라이즈 시스템 통합의 네 가지 주요 작업이 포함됩니다. 이러한 작업을 즉시 사용 가능한 기능을 제공하는 플랫폼에 캡슐화함으로써 기업은 RAG(검색 증강 생성)를 활용하여 전문가 지식을 통합하고 워크플로를 사용하여 비즈니스 프로세스를 오케스트레이션하고 지능형 에이전트와 MCP를 결합하여 기존 시스템 및 자산을 활용할 수 있습니다.
MCP는 실제 애플리케이션에서 LLM 배포를 간소화하려는 업계의 기대에 부응할 준비가 되어 있습니다.
엔터프라이즈 수준 에이전트의 격차 해소
셴 더우가 지적했듯이 LLM 배포에는 기본 컴퓨팅 성능에서 애플리케이션에 이르기까지 풀 스택, 시스템 수준의 지원이 필요합니다. 여기에는 고성능 하드웨어 및 클러스터 최적화는 물론 유연한 개발 툴체인 및 시나리오 기반 솔루션이 포함됩니다.
바이두 인텔리전트 클라우드의 시스템 수준 기능에는 새로 발표된 30,000 카드 Kunlunxin 클러스터와 업그레이드된 Baige GPU 컴퓨팅 플랫폼을 포함하는 컴퓨팅 성능 계층이 포함됩니다. 모델 개발 계층에는 바이두의 Wenxin 4.5Turbo 및 Wenxin X1 Turbo는 물론 DeepSeek, Ilama 및 Vidu와 같은 타사 모델을 포함하여 Qianfan 플랫폼에 있는 100개 이상의 모델이 있습니다.
애플리케이션 개발 계층에서 바이두 인텔리전트 클라우드는 에이전트가 복잡한 문제를 해결하는 능력을 향상시키는 Qianfan 엔터프라이즈 수준 에이전트 및 MCP 서비스를 제공합니다. 이러한 서비스는 딥 씽킹 모델 및 다중 모드 모델의 사용자 정의 및 미세 조정을 지원하는 포괄적인 모델 개발 툴체인으로 보완됩니다.
바이두 인텔리전트 클라우드는 Qianfan 플랫폼의 엔터프라이즈 수준 에이전트 개발 툴체인을 크게 업데이트하여 애플리케이션 개발 계층에 집중하고 있습니다. 이 플랫폼은 빠른 질문 답변에서 심층적인 심의에 이르기까지 기능을 향상시키는 새로운 추론 기반 지능형 에이전트인 Intelligent Agent Pro를 도입하여 각 기업에 맞춤형 지능형 에이전트를 지원합니다.
바이두 MCP 생태계의 실제 애플리케이션
Qianfan Agentic RAG 기능을 사용하여 엔터프라이즈 특정 데이터 및 지식 기반을 결합하는 Sewage Treasure의 예를 고려해 보십시오. 이를 통해 에이전트는 작업에 대한 이해를 기반으로 검색 전략을 수립하여 모델 환각을 크게 줄일 수 있습니다.
Intelligent Agent Pro는 또한 에이전트가 복잡한 작업을 자율적으로 계획하고, 정보를 필터링하고 구성하고, 웹 페이지를 탐색하여 탐색적 지식을 수집할 수 있도록 지원하는 Deep Research 모드를 지원합니다. 또한 다양한 도구를 사용하여 차트를 만들고 보고서를 작성하며 구조화되고 유익한 전문 보고서를 생성할 수 있습니다.
MCP를 통해 개발자와 기업은 에이전트를 개발할 때 산업 데이터 및 도구를 더 잘 활용하여 엔터프라이즈 수준 에이전트 기능의 중요한 격차를 해결할 수 있습니다.
개발자는 AI 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 리소스, 데이터 및 기능을 MCP 형식으로 제공하거나 AI 애플리케이션을 개발할 때 기존 MCP 서버 리소스를 활용하여 두 가지 방법으로 MCP를 수용할 수 있습니다. 두 가지 접근 방식 모두 개발 노력을 줄이고 기능을 크게 향상시킵니다.
바이두 인텔리전트 클라우드의 Qianfan 플랫폼은 MCP를 지원하는 최초의 대규모 모델 플랫폼입니다. MCP 이전에는 대규모 모델과 도구가 흩어져 있고 표준화가 부족했습니다. MCP는 상호 연결을 촉진하고 생태계 번영을 촉진합니다.
MCP의 경쟁 환경
MCP와 일반적인 대규모 모델은 플랫폼과 생태계 간의 경쟁을 나타냅니다. 새로운 기술의 초기 단계에서 다양한 패러다임은 미성숙하여 최적의 성능을 달성하기 위해 엔드 투 엔드 최적화가 필요합니다. 이것이 대규모 모델 애플리케이션 배포가 주요 공급업체에 크게 의존하는 이유입니다.
이러한 공급업체의 과제는 한 분야에서 탁월한 능력을 발휘하는 것이 아니라 큰 약점이 없는 것입니다. 그들은 더 많은 참가자를 유치하기 위해 강력한 플랫폼 기능을 구축하고 번성하는 생태계를 조성하여 하나의 대규모 모델 생태계를 다른 모델과 경쟁시켜야 합니다.
MCP 영역에서 바이두의 전략에는 세 가지 단계가 있습니다.
- MCP 서버 출시: 바이두는 세계 최초의 전자 상거래 거래 MCP 및 검색 MCP를 포함하여 MCP 서버를 처음 출시한 기업 중 하나였습니다. 개발자는 바이두 AI 검색 및 바이두 Youxuan의 MCP 서버를 바이두 인텔리전트 클라우드 Qianfan 플랫폼의 “유니버설 지능형 에이전트 어시스턴트”에 추가하여 지능형 에이전트가 정보 쿼리 및 제품 추천에서 직접 주문 배치에 이르기까지 전체 프로세스를 완료할 수 있도록 할 수 있습니다. 이는 전자 상거래 거래 지원과 최고 수준의 검색 기능을 결합한 것입니다.
- MCP 서비스 개발 지원: 바이두 인텔리전트 클라우드 Qianfan 플랫폼은 공식적으로 중국 최초의 엔터프라이즈급 MCP 서비스를 출시했으며, 기업과 개발자가 사용할 수 있는 1,000개 이상의 MCP 서버가 있습니다. 개발자는 Qianfan에서 자체 MCP 서버를 생성하고 MCP Square에 게시하고 무료 호스팅을 즐기고 바이두 검색을 통해 노출 및 사용 기회를 얻을 수 있습니다.
- AI 오픈 플랜: 바이두 검색 오픈 플랫폼은 다양한 콘텐츠 및 서비스 배포 메커니즘을 통해 지능형 에이전트, H5 애플리케이션, 미니 프로그램 및 독립 앱 개발자에게 트래픽 및 수익 창출 기회를 제공하기 위해 “AI 오픈 플랜”(sai.baidu.com)을 출시했습니다. 이 계획을 통해 사용자는 최신 AI 서비스를 쉽게 발견하고 사용할 수 있습니다.
바이두는 더 많은 기업과 개발자가 MCP를 통해 기능을 개방할 수 있도록 함으로써 파트너가 상업적 가치를 실현할 수 있도록 지원하면서 생태계를 조성하고 있습니다. 대규모 모델 경쟁의 궁극적인 승자는 반드시 기술적으로 가장 진보된 공급업체가 아니라 가장 번성하는 생태계를 가진 공급업체일 수 있습니다.