인공지능(AI) 분야에서는 새로운 약어들이 끊임없이 등장하여 혼란을 야기합니다. 그중에서도 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP, Model Context Protocol)은 특히 구글 클라우드 Next 행사에서 광범위한 관심을 받으며 점차 두각을 나타내고 있습니다. 그렇다면 MCP는 정확히 무엇일까요? 그리고 왜 인공지능의 미래에 그토록 중요할까요?
MCP의 기원과 정의
MCP는 인공지능 분야의 선구자인 Anthropic이 2024년 11월에 처음 제안했으며, 기업과 개발자가 여러 저장소에 분산된 데이터에 접근할 때 직면하는 어려움을 해결하기 위해 고안되었습니다. 간단히 말해서, MCP는 인공지능 모델을 다양한 데이터 소스와 도구에 연결하는 표준화된 방식을 제공하여 여러 통합 솔루션을 설계하고 배포하는 번거로움을 피할 수 있도록 합니다.
Cloudflare 제품 부사장인 Rita Kozlov는 MCP를 1990년대 초의 HTTP에 비유하며, 사람과 기업, 서비스 간의 상호 작용 방식을 완전히 바꾸고 완전히 새로운 비즈니스 모델을 촉진할 잠재력이 있다고 믿습니다.
MCP 공식 웹사이트는 이를 인공지능 애플리케이션의 USB-C 포트에 비유하여 장치를 다양한 주변 장치 및 액세서리에 연결하는 표준화된 방식을 제공하여 데이터 접근 프로세스를 단순화합니다.
인공지능의 역량 강화 요소로서의 MCP
MCP의 의미는 단순히 데이터 접근을 단순화하는 것 이상입니다. 이는 인공지능 에이전트의 미래 발전을 추진하는 핵심 도구가 될 것입니다. Kozlov는 MCP가 인공지능 에이전트가 더욱 자율적으로 실행되고 사용자를 대신하여 작업을 완료할 수 있도록 효과적으로 지원할 것이라고 지적합니다.
인공지능 에이전트 시대에는 복잡한 문제를 해결할 수 있는 전문 인공지능을 훈련하고 배포해야 합니다. 이를 달성하려면 인공지능 에이전트가 적절한 시기에 다양한 백엔드 시스템에서 올바른 데이터에 접근할 수 있어야 합니다. 구글 클라우드 머신러닝, 시스템 및 클라우드 부사장 겸 총괄 책임자인 Amin Vahdat은 여기서 백엔드 시스템은 AlloyDB, Cloud SQL 및 Google Cloud Spanner와 같은 데이터베이스 및 데이터 저장 시스템을 포함한다고 설명합니다.
또한 MongoDB 제품 관리 이사 겸 회사 인공지능 전문가인 Ben Flast는 MCP가 REST API 또는 프로그래밍 방식 인터페이스를 공개할 수 있는 모든 서비스에서 데이터를 추출할 수도 있다고 믿습니다.
Flast는 MCP가 인공지능 개발에서 두 가지 주요 역할을 수행할 것이라고 강조합니다. 첫째는 에이전트 개발이며, MCP는 코드 생성 및 자동화를 촉진하기 위해 필요한 데이터에 접근하는 데 도움이 될 것입니다. 둘째, MCP는 실행 중인 에이전트 및 대규모 언어 모델(LLM)에 필요한 컨텍스트 정보를 제공하여 인공지능이 다양한 시스템과 상호 작용할 수 있도록 합니다.
Flast는 현재의 핵심은 에이전트가 애플리케이션 데이터베이스에서 정확히 무엇을 얻어야 하는지, 예를 들어 성능 요구 사항을 충족하기 위해 어떤 종류의 스토리지 또는 메모리 기능이 필요한지 파악하는 것이라고 덧붙입니다.
MCP를 통한 인공지능 연결
인공지능 에이전트는 지속적인 데이터 입력이 필요할 뿐만 아니라 서로 통신해야 합니다. MCP는 에이전트 간의 상호 연결성을 구현하는 데 사용될 수 있습니다. Kozlov는 이미 MCP를 사용하여 다른 에이전트와 ‘대화’할 수 있는 에이전트를 구축하기 시작한 개발자들이 있다고 지적합니다.
이와 동시에 구글 클라우드는 자체 표준인 Agent2Agent 프로토콜을 제안했습니다. Vahdat은 MCP와 A2A는 상호 보완적이라고 설명합니다. MCP는 개방형 표준 방식으로 데이터에 접근할 수 있도록 하는 반면, A2A는 서로 다른 에이전트 간의 상호 운용성을 구현합니다. MCP를 모델에서 데이터로의 연결로 간주하고 A2A를 에이전트에서 에이전트로의 연결로 간주할 수 있습니다. 이 둘을 결합하면 더욱 강력한 에이전트를 보다 쉽고 효율적으로 구축할 수 있습니다.
MCP 채택 곡선
MCP 프로토콜은 아직 새로운 프로토콜이지만 Kozlov와 Flast는 모두 인공지능 분야의 다른 기술과 마찬가지로 빠르게 견인력을 얻고 있다고 말합니다.
Flast는 Anthropic의 최대 경쟁자인 OpenAI조차도 MCP에 대한 지원을 추가하기로 결정했다고 지적합니다. 이 프로토콜이 2024년 11월에 출시되었음에도 불구하고 이미 수천 개의 MCP 서버가 구축되었습니다.
Cloudflare는 최근 개발자 플랫폼에 원격 MCP 서버 기능을 추가하여 MCP 서버 대열에 합류했습니다. Kozlov는 Cloudflare가 그렇게 한 이유는 개발자와 조직이 모바일 인터넷과 마찬가지로 중요하고 완전히 새로운 상호 작용 모델이 될 것으로 예상되기 때문에 MCP의 미래 발전을 위해 한발 앞서 준비할 수 있도록 하기 위해서라고 결론지었습니다.
요약하자면, MCP는 인공지능 분야의 새로운 강자로서 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 데이터 접근을 단순화하고 인공지능 에이전트를 지원하며 인공지능 간의 상호 연결성을 촉진합니다. MCP가 지속적으로 발전하고 개선됨에 따라 인공지능의 미래 발전에 점점 더 중요한 역할을 할 것이라고 믿을 만한 이유가 있습니다.
MCP의 기술적 세부 사항 심층 분석
MCP를 보다 포괄적으로 이해하려면 기술적 세부 사항을 심층적으로 분석해야 합니다. MCP의 핵심은 인공지능 모델이 다양한 데이터 소스와 상호 작용하는 방식을 정의하는 표준화된 프로토콜에 있습니다. 이 프로토콜에는 다음과 같은 몇 가지 주요 구성 요소가 포함되어 있습니다.
- 데이터 커넥터: 데이터 커넥터는 MCP의 핵심 구성 요소이며 인공지능 모델을 서로 다른 데이터 소스에 연결하는 역할을 합니다. 데이터 커넥터는 데이터베이스, API 및 파일 시스템을 포함한 다양한 데이터 소스를 지원할 수 있습니다.
- 데이터 변환기: 데이터 변환기는 서로 다른 데이터 소스의 데이터를 인공지능 모델이 이해할 수 있는 형식으로 변환하는 역할을 합니다. 데이터 변환기는 데이터 유형 변환, 데이터 형식 변환 및 데이터 정리와 같은 다양한 데이터 변환 작업을 수행할 수 있습니다.
- 메타데이터 관리: 메타데이터 관리는 데이터 소스와 관련된 메타데이터 정보를 관리하는 역할을 합니다. 메타데이터 정보에는 데이터 소스의 이름, 설명, 위치 및 접근 권한이 포함됩니다.
이러한 구성 요소를 통해 MCP는 인공지능 모델과 다양한 데이터 소스 간의 원활한 연결을 구현하여 데이터 접근 프로세스를 단순화합니다.
MCP의 적용 시나리오
MCP의 적용 시나리오는 매우 광범위하며 다양한 인공지능 애플리케이션에 적용될 수 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 적용 시나리오입니다.
- 자연어 처리: 자연어 처리(NLP) 분야에서 MCP는 대규모 언어 모델(LLM)을 다양한 텍스트 데이터 소스에 연결하여 LLM의 성능을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 LLM을 뉴스 기사 데이터베이스, 소셜 미디어 데이터 소스 및 고객 리뷰 데이터 소스에 연결하여 LLM이 텍스트를 더 잘 이해하고 생성할 수 있도록 할 수 있습니다.
- 컴퓨터 비전: 컴퓨터 비전 분야에서 MCP는 이미지 인식 모델을 다양한 이미지 데이터 소스에 연결하여 이미지 인식 모델의 정확성을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 이미지 인식 모델을 이미지 데이터베이스, 카메라 및 비디오 스트림에 연결하여 이미지 인식 모델이 이미지를 더 잘 인식할 수 있도록 할 수 있습니다.
- 추천 시스템: 추천 시스템 분야에서 MCP는 추천 모델을 다양한 사용자 행동 데이터 소스 및 제품 데이터 소스에 연결하여 추천 시스템의 개인화 정도를 높이는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 추천 모델을 사용자 검색 기록, 구매 기록 및 제품 속성 데이터에 연결하여 추천 시스템이 사용자가 관심 있는 제품을 더 정확하게 추천할 수 있도록 할 수 있습니다.
- 금융 분석: 금융 분석 분야에서 MCP는 금융 분석 모델을 다양한 금융 데이터 소스에 연결하여 금융 분석의 정확성을 높이는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 금융 분석 모델을 주식 시장 데이터, 경제 지표 데이터 및 회사 재무 제표 데이터에 연결하여 금융 분석 모델이 시장 추세를 더 정확하게 예측할 수 있도록 할 수 있습니다.
MCP의 과제와 미래 발전
MCP는 엄청난 잠재력을 가지고 있지만 몇 가지 과제에도 직면해 있습니다. 다음은 주요 과제입니다.
- 표준화: MCP는 여전히 새로운 프로토콜이며 서로 다른 제조업체의 제품 간의 상호 운용성을 보장하기 위해 추가 표준화가 필요합니다.
- 보안: MCP는 데이터 소스의 보안을 보호하고 무단 접근을 방지하기 위해 강력한 보안 메커니즘을 제공해야 합니다.
- 성능: MCP는 인공지능 애플리케이션의 요구 사항을 충족하기 위해 고성능 데이터 접근을 제공해야 합니다.
이러한 과제를 해결하기 위해 MCP의 미래 발전 방향은 다음과 같습니다.
- 추가 표준화: 서로 다른 제조업체의 제품 간의 상호 운용성을 보장하기 위해 MCP의 표준화 프로세스를 추진합니다.
- 보안 강화: MCP의 보안을 강화하고 데이터 소스의 보안을 보호하기 위해 강력한 보안 메커니즘을 제공합니다.
- 성능 향상: 인공지능 애플리케이션의 요구 사항을 충족하기 위해 MCP의 성능을 향상시키고 고성능 데이터 접근을 제공합니다.
- 적용 시나리오 확장: MCP의 적용 시나리오를 확장하고 더 많은 인공지능 애플리케이션에 적용합니다.
결론적으로 MCP는 인공지능 분야의 새로운 강자로서 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. MCP가 지속적으로 발전하고 개선됨에 따라 인공지능의 미래 발전에 점점 더 중요한 역할을 할 것이라고 믿을 만한 이유가 있습니다.