MCP: AI 데이터의 범용 어댑터
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 차세대 인공지능 기반 애플리케이션의 핵심 표준으로 빠르게 자리 잡고 있습니다. 2024년 말 Anthropic에서 개발하여 개방형 표준으로 발표된 MCP는 인공지능 생태계의 핵심 문제, 즉 대규모 언어 모델(LLM)과 AI 에이전트를 광범위하고 끊임없이 변화하는 실제 데이터, 도구 및 서비스 영역에 원활하고 안전하게 연결하는 방법을 해결하기 위해 고안되었습니다.
Anthropic은 AI 어시스턴트와 그 배후에 있는 대규모 언어 모델이 개선됨에 따라 ‘가장 정교한 모델조차 데이터와의 격리로 인해 정보 사일로와 레거시 시스템에 갇혀 제약을 받는다’고 설명합니다. 새로운 데이터 소스마다 사용자 지정 구현이 필요하므로 진정으로 연결된 시스템을 확장하기가 어렵습니다.’
MCP는 Anthropic이 제시하는 해답입니다. 회사는 MCP가 ‘AI 시스템을 데이터 소스와 연결하기 위한 범용적이고 개방적인 표준을 제공하여 단일 프로토콜로 조각난 통합을 대체할 것’이라고 주장합니다.
저의 관점에서 MCP는 범용 AI 데이터 어댑터입니다. AI 중심 회사인 Aisera가 말했듯이 MCP를 ‘AI의 USB-C 포트’로 생각할 수 있습니다. USB-C가 장치 연결 방식을 표준화한 것처럼 MCP는 AI 모델이 외부 시스템과 상호 작용하는 방식을 표준화합니다. 다시 말해, Linux 재단의 이사인 Jim Zemlin은 MCP를 ‘네트워크에 대한 HTTP와 유사하게 AI 시스템의 기본 통신 계층이 되고 있습니다’라고 설명했습니다.
구체적으로 MCP는 JSON-RPC 2.0을 기반으로 하는 표준 프로토콜을 정의하여 AI 애플리케이션이 단일하고 안전한 인터페이스를 통해 호환 가능한 도구, 데이터베이스 또는 서비스에서 함수를 호출하고, 데이터를 가져오고, 프롬프트를 활용할 수 있도록 합니다.
MCP의 아키텍처 및 구성 요소
MCP는 몇 가지 핵심 구성 요소가 있는 클라이언트-서버 아키텍처를 따름으로써 이를 달성합니다. 이러한 구성 요소는 다음과 같습니다.
- 호스트(Host): 외부 데이터에 액세스해야 하는 AI 기반 애플리케이션(예: Claude Desktop, 통합 개발 환경(IDE), 챗봇).
- 클라이언트(Client): 단일 MCP 서버와의 전용 상태 저장 연결을 관리하고 통신 및 기능 협상을 처리합니다.
- 서버(Server): MCP 프로토콜을 통해 특정 기능(도구(함수), 리소스(데이터) 및 프롬프트)을 공개하고 로컬 또는 원격 데이터 소스에 연결합니다.
- 기본 프로토콜(Base protocol): 표준화된 메시징 계층(JSON-RPC 2.0)은 모든 구성 요소가 안정적이고 안전하게 통신하도록 보장합니다.
이러한 아키텍처는 ‘M×N 통합 문제’(M개의 AI 애플리케이션이 N개의 도구에 연결되어야 하는 경우 M×N개의 사용자 지정 커넥터가 필요함)를 더 간단한 ‘M+N 문제’로 변환합니다. 따라서 각 도구와 애플리케이션은 상호 운용성을 달성하기 위해 MCP를 한 번만 지원하면 됩니다. 이는 개발자에게 상당한 시간 절약을 제공합니다.
MCP 작동 방식
우선, AI 애플리케이션이 시작되면 MCP 클라이언트를 시작하고 각 클라이언트는 다른 MCP 서버에 연결합니다. 이러한 클라이언트는 프로토콜 버전과 기능을 협상합니다. 클라이언트와의 연결이 설정되면 사용 가능한 도구, 리소스 및 프롬프트에 대해 서버를 쿼리합니다.
연결이 설정되면 AI 모델은 서버의 실시간 데이터와 기능에 액세스하여 컨텍스트를 동적으로 업데이트할 수 있습니다. 이는 MCP가 AI 챗봇이 미리 인덱싱된 데이터 세트, 임베딩 또는 LLM의 캐시된 정보에 의존하는 대신 최신 실시간 데이터에 액세스할 수 있도록 함을 의미합니다.
따라서 AI에 ‘뉴욕에서 로스앤젤레스까지 최신 항공편 가격은 얼마입니까?’와 같은 작업을 수행하도록 요청하면 AI는 MCP 클라이언트를 통해 관련 서버로 요청을 라우팅합니다. 그러면 서버는 해당 기능을 실행하고 결과를 반환하며 AI는 이 최신 데이터를 답변에 통합합니다.
또한 MCP를 통해 AI 모델은 런타임에 새로운 도구를 검색하고 활용할 수 있습니다. 이는 AI 에이전트가 중요한 코드 변경 또는 머신 러닝(ML) 재학습 없이도 새로운 작업과 환경에 적응할 수 있음을 의미합니다.
간단히 말해서 MCP는 조각나고 맞춤형으로 구축된 통합을 단일하고 개방적인 프로토콜로 대체합니다. 이는 개발자가 AI 모델을 호환 가능한 데이터 소스 또는 도구에 연결하기 위해 MCP를 한 번만 구현하면 되므로 통합 복잡성과 유지 관리 오버헤드가 크게 줄어듭니다. 이를 통해 개발자의 삶이 더 쉬워집니다.
더 직접적으로는 AI를 사용하여 MCP 코드를 생성하고 구현 문제를 해결할 수 있습니다.
MCP의 핵심 강점
다음은 MCP가 제공하는 내용입니다.
통합된 표준화된 통합: MCP는 개발자가 단일 표준화된 인터페이스를 통해 서비스, API 및 데이터 소스를 모든 AI 클라이언트(예: 챗봇, IDE 또는 사용자 지정 에이전트)에 연결할 수 있도록 하는 범용 프로토콜 역할을 합니다.
양방향 통신 및 풍부한 상호 작용: MCP는 AI 모델과 외부 시스템 간의 안전한 실시간 양방향 통신을 지원하여 데이터 검색뿐만 아니라 도구 호출 및 작업 실행도 가능합니다.
확장성 및 생태계 재사용: 서비스에 대해 MCP를 구현하면 모든 MCP 준수 AI 클라이언트가 해당 서비스에 액세스할 수 있으므로 재사용 가능한 커넥터의 생태계를 촉진하고 채택을 가속화합니다.
일관성 및 상호 운용성: MCP는 일관된 JSON 요청/응답 형식을 적용합니다. 따라서 기본 서비스 또는 AI 모델에 관계없이 통합 디버깅, 유지 관리 및 확장이 더 쉬워집니다. 이는 모델을 전환하거나 새 도구를 추가하더라도 통합이 안정적으로 유지됨을 의미하기도 합니다.
향상된 보안 및 액세스 제어: MCP는 암호화, 세분화된 액세스 제어 및 중요한 작업에 대한 사용자 승인을 지원하는 보안을 염두에 두고 설계되었습니다. 또한 MCP 서버를 자체 호스팅하여 데이터를 내부에 보관할 수 있습니다.
개발 시간 단축 및 유지 관리: 조각나고 일회성 통합을 피함으로써 개발자는 설정 및 지속적인 유지 관리에 시간을 절약하여 고급 애플리케이션 로직 및 혁신에 집중할 수 있습니다. 또한 MCP는 에이전트 로직과 백엔드 기능 간의 명확한 분리를 통해 코드 베이스를 더 모듈화하고 유지 관리하기 쉽게 만듭니다.
MCP 채택 현황 및 향후 전망
모든 표준에 있어 가장 중요한 것은 ‘사람들이 채택할 것인가?’입니다. 불과 몇 달 만에 대답은 크고 명확해졌습니다. 그렇습니다. OpenAI는 2025년 3월에 지원을 추가했습니다. 4월 9일 Google DeepMind의 리더인 Demis Hassabis가 지지를 표명했습니다. Google CEO인 Sundar Pichai가 신속하게 승인했습니다. Microsoft, Replit 및 Zapier를 포함한 다른 회사들도 따랐습니다.
이것은 단순한 말이 아닙니다. 미리 구축된 MCP 커넥터의 성장하는 라이브러리가 등장하고 있습니다. 예를 들어 Docker는 최근 MCP 디렉터리를 통해 MCP를 지원할 것이라고 발표했습니다. MCP가 출시된 지 6개월도 채 되지 않아 이 디렉터리에는 Grafana Labs, Kong, Neo4j, Pulumi, Heroku, Elasticsearch 등의 100개 이상의 MCP 서버가 포함되어 있습니다.
Docker에서 액세스할 수 있는 것 외에도 이미 수백 개의 MCP 서버가 있습니다. 이러한 서버는 다음 작업에 사용할 수 있습니다.
- 고객 지원 챗봇: AI 어시스턴트는 CRM 데이터, 제품 정보 및 지원 티켓에 실시간으로 액세스하여 정확하고 상황에 맞는 도움을 제공할 수 있습니다.
- 기업 AI 검색: AI는 문서 저장소, 데이터베이스 및 클라우드 저장소를 검색하고 해당 원본 문서에 응답을 연결할 수 있습니다.
- 개발자 도구: 코딩 어시스턴트는 CVS 및 기타 버전 제어 시스템, 문제 추적기 및 문서와 상호 작용할 수 있습니다.
- AI 에이전트: 물론 자율 에이전트는 다단계 작업을 계획하고 사용자를 대신하여 작업을 수행하며 MCP 연결된 도구와 데이터를 활용하여 변화하는 요구 사항에 적응할 수 있습니다.
진정한 질문은 MCP를 사용할 수 없는 것은 무엇인가입니다.
MCP는 패러다임 전환, 즉 고립된 정적 AI에서 깊이 통합되고 상황을 인식하며 행동할 수 있는 시스템으로의 전환을 나타냅니다. 프로토콜이 성숙해짐에 따라 안전하고 효율적이며 대규모로 모든 디지털 도구와 데이터를 통해 추론, 행동 및 협업할 수 있는 차세대 AI 에이전트 및 어시스턴트를 지원할 것입니다.
2022년에 생성 AI가 처음 폭발적으로 등장한 이후로 저는 이처럼 빠르게 발전하는 기술을 본 적이 없습니다. 하지만 저에게 진정으로 떠오르는 것은 10여 년 전에 Kubernetes가 등장했을 때였습니다. 당시 많은 사람들은 Swarm 및 Mesosphere와 같이 지금은 거의 잊혀진 프로그램과 같은 컨테이너 오케스트레이터에서 경쟁이 벌어질 것이라고 생각했습니다. 저는 처음부터 Kubernetes가 승자가 될 것이라는 것을 알았습니다.
그래서 지금 예측합니다. MCP는 AI의 연결이 될 것이며 기업, 클라우드 및 더 넓은 영역에서 AI의 잠재력을 완전히 발휘할 것입니다.