MCP 이해하기
정의 및 기원
MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic이 2024년 11월에 도입한 표준화된 프로토콜입니다. 이는 AI 모델과 외부 도구 및 데이터 간의 단편화된 상호 작용 문제를 해결합니다. 종종 ‘AI용 USB-C’에 비유되는 MCP는 AI 에이전트가 데이터베이스, 파일 시스템, 웹사이트, API와 같은 외부 리소스에 복잡하고 사용자 정의된 적응 코드를 각 도구에 대해 필요로 하지 않고도 원활하게 액세스할 수 있도록 하는 통합 인터페이스를 제공합니다.
API가 인터넷의 보편적인 언어라면, 서버와 클라이언트를 연결하는 MCP는 지능형 에이전트와 실제 세계 사이의 간극을 메우는 AI 도구를 위한 통합 언어입니다. 이를 통해 AI는 인간이 스마트폰을 사용하는 것처럼 자연어를 통해 도구를 조작할 수 있습니다. 작업은 “오늘 날씨를 알려줘”와 같은 간단한 쿼리에서 “날씨를 확인하고 우산을 가져가라고 알려줘” 또는 “3D 모델을 생성하고 클라우드에 업로드해줘”와 같은 복잡한 작업으로 진화합니다.
핵심 비전: MCP는 효율성을 높이고 AI 에이전트가 이해를 넘어 유형적인 행동으로 나아갈 수 있는 능력을 강화하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 개발자, 기업, 심지어 기술에 익숙하지 않은 사용자도 지능형 에이전트를 맞춤 설정하여 가상 지능과 물리적 세계 사이의 다리가 되도록 할 수 있습니다.
MCP의 창조는 우연이 아니었습니다. OpenAI의 전 멤버들이 설립한 Anthropic은 LLM의 한계를 인식했는데, LLM은 종종 ‘정보 사일로’에 갇혀 있고, 지식은 훈련 데이터에 국한되며 외부 정보에 대한 실시간 액세스가 부족합니다. 2024년 Claude 시리즈 모델의 성공에 이어 Anthropic은 AI의 잠재력을 최대한 발휘하기 위한 보편적인 프로토콜의 필요성을 깨달았습니다. MCP의 오픈 소스 릴리스는 빠르게 추진력을 얻었습니다. 2025년 3월까지 2000개 이상의 커뮤니티 개발 MCP 서버가 온라인 상태였으며, 파일 관리에서 블록체인 분석에 이르기까지 다양한 시나리오를 다루고 300개 이상의 GitHub 프로젝트가 참여하고 성장률은 1200%였습니다. MCP는 단순한 기술 프로토콜이 아니라 커뮤니티 주도의 협업 프레임워크입니다.
일상 사용자를 위한 MCP
개인 사용자에게 MCP는 AI에 대한 ‘마법의 열쇠’ 역할을 하여 복잡한 지능형 도구를 접근 가능하고 사용자 친화적으로 만듭니다. 이를 통해 개인은 프로그래밍 지식 없이도 자연어를 사용하여 AI에 명령하여 일상적인 작업을 완료할 수 있습니다. Claude에게 “내 일정을 정리하고 내일 회의를 상기시켜줘”라고 지시한다고 상상해 보세요. MCP는 자동으로 캘린더, 이메일, 미리 알림 도구에 연결하여 몇 초 안에 작업을 완료합니다. 또는 “생일 카드 디자인을 도와줘”라고 말하는 것을 고려해 보세요. MCP는 디자인 서버(예: Figma)를 호출하여 개인화된 카드를 생성하고 클라우드에 저장합니다. 기술에 익숙하지 않은 사용자에게 MCP는 보이지 않는 슈퍼 어시스턴트 역할을 하여 지루한 작업을 간단한 대화로 변환하여 기술이 진정으로 삶에 기여하도록 만듭니다.
- 간단한 이해: MCP는 스마트 어시스턴트 역할을 하여 AI 도우미를 ‘단순히 채팅’하는 것에서 ‘일을 처리’하는 것으로 업그레이드하여 파일 관리, 삶 계획, 콘텐츠 생성까지 도와줍니다.
- 실질적인 가치: AI를 접근 불가능한 기술에서 개인 생활 어시스턴트로 변환하여 시간을 절약하고 효율성을 높이며 개인 정보를 보호합니다.
더 넓은 시나리오: 허드렛일부터 창의성까지
MCP는 단순한 도구 그 이상입니다. 이는 값비싼 전문 서비스 없이도 누구나 자신의 AI 어시스턴트를 ‘맞춤 설정’할 수 있도록 하는 라이프스타일 변화를 나타냅니다. 노인에게 MCP는 작업을 단순화할 수 있습니다. ‘약 복용을 상기시켜주고 가족에게 알려줘’라고 말하면 AI가 자동으로 작업을 완료하여 독립성을 높입니다. MCP는 단순한 작업을 넘어 창의성을 자극하고 일상적인 요구를 해결합니다.
- 일상 관리: ‘이번 주 쇼핑 목록을 작성하고 상기시켜줘’라고 말하면 MCP가 냉장고 재고와 가격 비교 웹사이트를 확인하여 목록을 생성하고 SMS로 보냅니다.
- 학습 및 성장: 학생이 ‘생물학 노트를 정리하고 학습 계획을 세워줘’라고 말하면 MCP가 노트를 스캔하고 학습 플랫폼에 연결하여 학습 계획과 퀴즈 질문을 출력합니다.
- 관심사 탐구: 요리 배우기? ‘이탈리아 파스타 레시피와 재료를 찾아줘’라고 말하면 MCP가 웹사이트를 검색하고 재고를 확인하고 메뉴를 생성하여 책을 뒤적이는 번거로움을 덜어줍니다.
- 감정적 연결: 생일을 위해 ‘카드를 디자인하고 엄마에게 보내줘’라고 말하면 MCP가 Figma를 사용하여 디자인하고 이메일로 보냅니다.
개인 정보 보호 및 제어: 사용자를 위한 보증
개인 정보 보호는 개인 사용자의 최우선 관심사이며, MCP의 권한 제어 메커니즘은 사용자가 데이터 흐름에 대한 완전한 제어를 유지하도록 보장합니다. 예를 들어 ‘AI가 캘린더를 읽도록 허용하되 사진은 건드리지 않도록’ 권한을 설정하여 신뢰할 수 있는 권한 부여를 제공할 수 있습니다. 또한 MCP의 ‘샘플링’ 기능을 통해 사용자는 AI가 은행 명세서 분석과 같은 중요한 작업을 실행하기 전에 요청을 검토할 수 있으며, 사용자는 ‘최신 월 데이터만’ 사용되는지 확인할 수 있습니다. 이러한 투명성과 제어는 편의성을 유지하면서 신뢰를 조성합니다.
MCP의 필요성
LLM의 한계는 MCP의 필요성을 이끌었습니다. 전통적으로 AI 모델의 지식은 훈련 데이터에 국한되어 실시간 정보에 대한 액세스를 방해합니다. LLM이 2025년 3월의 암호화폐 시장 동향을 분석하려면 데이터를 수동으로 입력하거나 특정 API 호출을 작성해야 하는데, 이는 몇 시간 또는 며칠이 걸릴 수 있습니다. 더 심각하게는 개발자는 여러 모델과 도구를 다룰 때 ‘M×N 문제’에 직면합니다. 10개의 AI 모델과 10개의 외부 도구가 있는 경우 100개의 사용자 정의 통합이 필요하여 복잡성이 기하급수적으로 증가합니다. 이러한 단편화는 비효율적이고 확장하기 어렵습니다.
MCP는 이러한 장벽을 해결하여 연결을 N+M으로 줄여 AI 에이전트가 도구를 유연하게 호출할 수 있도록 합니다(10개의 모델과 10개의 도구에 대해 20개의 구성만 필요). 실시간 주가로 보고서를 생성하는 데 전통적으로 2시간이 걸리는 것을 MCP를 사용하면 2분 만에 수행할 수 있습니다.
MCP의 기술 아키텍처 및 내부 작동
기술적 배경 및 생태학적 포지셔닝
MCP의 기술적 토대는 실시간 양방향 상호 작용을 지원하는 가볍고 효율적인 통신 표준인 JSON-RPC 2.0입니다. 이는 WebSockets의 고성능과 유사합니다. 클라이언트-서버 아키텍처를 통해 작동합니다.
- MCP 호스트: Claude Desktop, Cursor 또는 Windsurf와 같은 사용자 상호 작용 응용 프로그램은 요청을 수신하고 결과를 표시하는 역할을 합니다.
- MCP 클라이언트: 호스트 내에 내장되어 서버와 일대일 연결을 설정하고 프로토콜 통신을 처리하며 격리 및 보안을 보장합니다.
- MCP 서버: 특정 기능을 제공하는 가벼운 프로그램으로, 로컬(예: 데스크톱 파일) 또는 원격(예: 클라우드 API) 데이터 소스를 연결합니다.
전송 방법은 다음과 같습니다.
- Stdio: 파일 관리와 같이 로컬에서 빠른 배포에 적합하며 대기 시간이 밀리초 단위로 낮습니다.
- HTTP SSE: 클라우드 API 호출과 같이 원격 실시간 상호 작용을 지원하며 분산 시나리오에 적합합니다.
Anthropic은 원격 성능을 더욱 향상시키기 위해 2025년 말까지 WebSockets를 도입할 계획입니다. AI 생태계에서 MCP는 특정 플랫폼에 묶여 있는 OpenAI의 Function Calling, 개발자 지향적인 LangChain의 도구 라이브러리와 다른 고유한 위치를 갖습니다. MCP는 개방성과 표준화를 통해 개발자, 기업 및 기술에 익숙하지 않은 사용자에게 서비스를 제공합니다.
아키텍처 디자인
MCP는 레스토랑 설정과 유사한 클라이언트-서버 아키텍처를 사용합니다. 고객(MCP 호스트)은 음식(데이터 또는 작업)을 주문하려고 하고 웨이터(MCP 클라이언트)는 주방(MCP 서버)과 통신합니다. 효율성과 보안을 보장하기 위해 MCP는 각 서버에 전용 클라이언트를 할당하여 격리된 일대일 연결을 형성합니다. 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.
- 호스트: Claude Desktop과 같은 사용자 진입점은 요청을 시작하고 결과를 표시하는 역할을 합니다.
- 클라이언트: 통신 중개자는 JSON-RPC 2.0을 사용하여 서버와 상호 작용하고 요청 및 응답을 관리합니다.
- 서버: 기능 제공자는 외부 리소스를 연결하고 파일 읽기 또는 API 호출과 같은 작업을 수행합니다.
전송 방법은 유연합니다.
- Stdio: 로컬 배포는 데스크톱 파일 또는 로컬 데이터베이스에 빠르게 액세스하는 데 적합하며 대기 시간이 밀리초 단위로 낮습니다(예: txt 파일 수 계산).
- HTTP SSE: 원격 상호 작용은 클라우드 API 호출을 지원하며 실시간 성능이 뛰어나 날씨 API 쿼리와 같이 분산 시나리오에 적합합니다.
- 향후 확장: WebSockets 또는 스트리밍 가능한 HTTP가 2025년 말까지 구현되어 원격 성능을 더욱 향상시키고 대기 시간을 줄일 수 있습니다.
기능 기본 요소
MCP는 세 가지 ‘기본 요소’를 통해 기능을 구현합니다.
- 도구: AI가 특정 작업을 완료하기 위해 호출하는 실행 가능한 기능입니다. 예를 들어 ‘통화 변환’ 도구는 100위안을 실시간으로 14 USD 및 109 HKD로 변환합니다(2025년 3월 고정 환율 기준). ‘검색’ 도구는 오늘의 영화 상영 시간을 쿼리할 수 있습니다.
- 리소스: 컨텍스트 입력으로 사용되는 구조화된 데이터입니다. 예를 들어 GitHub 리포지토리에서 README 파일을 읽으면 프로젝트 배경이 제공되거나 10MB PDF 파일을 스캔하면 주요 정보가 추출됩니다.
- 프롬프트: AI가 도구 및 리소스를 사용하도록 안내하는 미리 정의된 지침 템플릿입니다. 예를 들어 ‘문서 요약’ 프롬프트는 200단어 요약을 생성하고 ‘일정 계획’ 프롬프트는 캘린더 및 항공편 데이터를 통합합니다.
MCP는 서버가 LLM에 작업을 처리하도록 요청하고 사용자가 요청과 결과를 검토하여 보안과 투명성을 보장하는 ‘샘플링’ 기능을 지원합니다. 예를 들어 서버가 ‘파일 내용 분석’을 요청하면 사용자가 승인하고 AI가 요약을 반환하여 중요한 데이터가 오용되지 않도록 하여 보안과 투명성을 향상시킵니다.
통신 프로세스
MCP의 작동에는 네 단계가 포함됩니다.
‘데스크톱 파일 쿼리’의 예를 고려해 보세요.
- 사용자가 ‘내 문서 목록을 표시해줘’라고 입력합니다.
- Claude가 요청을 분석하고 파일 서버를 호출해야 함을 식별합니다.
- 클라이언트가 서버에 연결하고 사용자가 권한을 승인합니다.
- 서버가 파일 목록을 반환하고 Claude가 답변을 생성합니다.
또 다른 예는 ‘일정 계획’입니다. 사용자가 ‘토요일 여행을 준비해줘’라고 입력하면 Claude가 캘린더 및 항공편 서버를 검색하고 일정 및 티켓팅 데이터를 얻고 통합을 프롬프트하고 ‘토요일 파리행 10:00 항공편’을 반환합니다.
MCP에 주목해야 하는 이유
현재 AI 생태계의 문제점
LLM의 한계는 분명합니다.
- 정보 사일로: 지식은 훈련 데이터에 국한되며 실시간으로 업데이트할 수 없습니다. 예를 들어 LLM이 2025년 3월의 비트코인 거래를 분석하려면 데이터를 수동으로 입력해야 합니다.
- M×N 문제: 여러 모델과 도구 간의 통합은 기하급수적으로 복잡합니다. 예를 들어 10개의 모델과 10개의 도구에는 100개의 사용자 정의 코드 통합이 필요합니다.
- 비효율성: 기존 방법은 임베딩 벡터 또는 벡터 검색이 필요하며 계산 비용이 많이 들고 응답 지연 시간이 깁니다.
이러한 문제는 AI 에이전트의 잠재력을 제한하여 ‘상상’에서 ‘실행’으로 이동하기 어렵게 만듭니다.
MCP의 획기적인 장점
MCP는 표준화된 인터페이스를 통해 7가지 장점을 제공합니다.
- 실시간 액세스: AI는 최신 데이터를 몇 초 안에 쿼리할 수 있습니다. Claude Desktop은 MCP를 통해 0.5초 만에 파일 목록을 검색하여 효율성이 10배 향상됩니다.
- 보안 및 제어: 데이터는 직접 액세스되므로 중간 저장소가 필요 없으며 권한 관리 신뢰도는 98%에 달합니다. 사용자는 AI가 특정 파일만 읽도록 제한할 수 있습니다.
- 낮은 계산 부하: 임베딩 벡터의 필요성을 제거하여 계산 비용을 약 70% 줄입니다. 기존 벡터 검색에는 1GB의 메모리가 필요한 반면 MCP는 100MB만 필요합니다.
- 유연성 및 확장성: 연결을 N×M에서 N+M으로 줄입니다. 10개의 모델과 10개의 도구에는 20개의 구성만 필요합니다.
- 상호 운용성: MCP 서버는 Claude 및 GPT와 같은 여러 모델에서 재사용할 수 있습니다. 하나의 날씨 서버가 전 세계 사용자에게 서비스를 제공합니다.
- 공급업체 유연성: LLM을 전환해도 인프라를 재구성할 필요가 없습니다.
- 자율 에이전트 지원: AI가 도구에 동적으로 액세스하여 복잡한 작업을 수행하도록 지원합니다. 여행을 계획할 때 AI는 캘린더를 동시에 쿼리하고, 항공편을 예약하고, 이메일을 보내 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
중요성 및 영향
MCP는 생태학적 변화의 촉매제입니다. 이는 AI와 외부 세계 간의 통신을 여는 로제타석과 같습니다. 한 제약 회사는 MCP를 통해 10개의 데이터 소스를 통합하여 연구 쿼리 시간을 2시간에서 10분으로 단축하여 의사 결정 효율성을 90% 향상시켰습니다. 또한 개발자가 전 세계에 서비스를 제공하는 하나의 서버를 통해 보편적인 도구를 구축하도록 장려하여 생태계 형성을 촉진합니다.
MCP의 응용 시나리오 및 실제 사례
다양한 응용 시나리오
MCP의 응용 프로그램은 광범위합니다.
- 개발 및 생산성:
- 코드 디버깅: Cursor AI는 Browsertools Server를 통해 100,000줄의 코드를 디버깅하여 오류율을 25% 줄입니다.
- 문서 검색: Mintlify Server는 2초 만에 1000페이지의 문서를 검색하여 80%의 시간을 절약합니다.
- 작업 자동화: Google Sheets Server는 500개의 판매 시트를 자동으로 업데이트하여 효율성을 300% 향상시킵니다.
- 창의성 및 디자인:
- 3D 모델링: Blender MCP는 모델링 시간을 3시간에서 10분으로 단축하여 효율성을 18배 향상시킵니다.
- 디자인 작업: Figma Server는 AI가 레이아웃을 조정하도록 지원하여 디자인 효율성을 40% 향상시킵니다.
- 데이터 및 통신:
- 데이터베이스 쿼리: Supabase Server는 실시간으로 사용자 레코드를 쿼리하며 응답 시간은 0.3초입니다.
- 팀 협업: Slack Server는 메시지 전송을 자동화하여 수동 작업의 80%를 절약합니다.
- 웹 스크래핑: Firecrawl Server는 데이터를 추출하여 속도를 두 배로 늘립니다.
- 교육 및 의료:
- 교육 지원: MCP Server는 학습 플랫폼에 연결하고 AI는 과정 개요를 생성하여 교사 효율성을 40% 향상시킵니다.
- 의료 진단: 환자 데이터베이스에 연결하고 AI는 진단 보고서를 생성하며 정확도는 85%입니다.
- 블록체인 및 금융:
- 비트코인 상호 작용: MCP Server는 블록체인 거래를 쿼리하여 실시간 성능을 초 단위로 향상시킵니다.
- DeFi 분석: Binance 큰 투자자 거래를 분석하여 이익을 예측하며 정확도는 85%입니다.
특정 사례 분석
- 사례 분석: Claude는 1000개의 파일을 스캔하고 0.5초 만에 500단어 요약을 생성합니다. 기존 방법은 파일을 클라우드에 수동으로 업로드해야 하며 몇 분이 걸립니다.
- 블록체인 응용 프로그램: AI는 2025년 3월에 MCP Server를 통해 Binance 큰 투자자 거래를 분석하여 잠재적 이익을 예측하여 금융 분야에서 잠재력을 입증했습니다.
MCP 생태계: 현황 및 참여자
생태계 아키텍처
MCP 생태계는 4가지 주요 역할을 다루면서 형성되기 시작했습니다.
- 클라이언트:
- 주류 응용 프로그램: Claude Desktop, Cursor, Continue.
- 떠오르는 도구: Windsurf, LibreChat, Sourcegraph.
- 서버:
- 데이터베이스 클래스: Supabase, ClickHouse, Neon, Postgres.
- 도구 클래스: Resend, Stripe, Linear.
- 크리에이티브 클래스: Blender, Figma.
- 데이터 클래스: Firecrawl, Tavily, Exa AI.
- 마켓:
- mcp.so: 서버를 포함하며 원클릭 설치를 제공합니다.
- 기타 플랫폼: Mintlify, OpenTools.
- 인프라:
- Cloudflare: 서버를 호스팅하여 가용성을 보장합니다.
- Toolbase: 대기 시간을 최적화합니다.
- Smithery: 동적 로드 밸런싱을 제공합니다.
생태학적 데이터
- 규모: 2025년 3월까지 MCP 서버는 2024년 12월에서 + 단위로 증가했으며 성장률은 %입니다.
- 커뮤니티: + GitHub 프로젝트가 참여했으며 개발자 기여에서 서버가 나왔습니다.
- 활동: 초기 Hackathon에는 + 개발자가 참여하여 쇼핑 어시스턴트 및 건강 모니터링 도구와 같은 + 혁신적인 응용 프로그램이 제작되었습니다.
MCP의 한계 및 과제
기술적 병목 현상
- 구현 복잡성: MCP에는 프롬프트 및 샘플링 기능이 포함되어 개발 난이도가 증가합니다. 도구 설명은 신중하게 작성해야 합니다. 그렇지 않으면 LLM 호출에 오류가 발생하기 쉽습니다.
- 배포 제한: 로컬 터미널에서 실행해야 하고 서버를 수동으로 시작해야 하며 원클릭 배포 또는 웹 응용 프로그램이 없어 원격 시나리오가 제한됩니다.
- 디버깅 과제: 클라이언트 간 호환성이 좋지 않고 로깅 지원이 불충분합니다. 예를 들어 서버가 Claude Desktop에서는 정상적으로 작동하지만 Cursor에서는 실패할 수 있습니다.
- 전송 단점: Stdio 및 SSE만 지원하고 WebSockets와 같은 더 유연한 옵션이 없어 원격 실시간 성능이 제한됩니다.
생태학적 품질 단점
- 고르지 않은 품질: + 서버 중에서 약 %는 안정성 문제가 있거나 문서가 부족하여 사용자 경험이 일관되지 않습니다.
- 불충분한 검색 가능성: 서버 주소를 수동으로 구성해야 하고 동적 검색 메커니즘이 아직 성숙하지 않아 사용자가 직접 검색하고 테스트해야 합니다.
- 규모 제한: Zapier의 + 도구 또는 LangChain의 + 도구 라이브러리에 비해 MCP의 범위는 여전히 불충분합니다.
생산 환경에서의 적용 가능성 과제
- 호출 정확도: 현재 LLM 도구 호출 성공률은 약 %이며 복잡한 작업에서 실패하기 쉽습니다.
- 맞춤 설정 필요: 생산 에이전트는 도구에 따라 시스템 메시지 및 아키텍처를 최적화해야 하며 MCP의 ‘플러그 앤 플레이’는 충족하기 어렵습니다.
- 사용자 기대: 모델 기능이 향상됨에 따라 사용자는 신뢰성과 속도에 대한 요구 사항이 더 높고 MCP의 일반성은 성능을 희생할 수 있습니다.
대체 솔루션의 경쟁 및 압력
- 독점 솔루션: OpenAI의 Agent SDK는 심층 최적화를 통해 더 높은 신뢰성을 제공하여 고급 사용자를 유치할 수 있습니다.
- 기존 프레임워크: LangChain의 도구 라이브러리는 개발자 간에 접착력이 확립되어 있으며 MCP의 새로운 생태계는 따라잡는 데 시간이 걸립니다.
- 시장 비교: OpenAI의 사용자 정의 GPT는 널리 성공하지 못했으며 MCP는 실수를 반복하지 않기 위해 고유한 가치를 입증해야 합니다.
미래 동향: MCP의 진화 경로
기술 최적화의 다차원 경로
- 프로토콜 단순화: 중복 기능을 제거하고 도구 호출에집중하여 개발 장벽을 줄입니다.
- 상태 비저장 디자인: 서버측 배포를 지원하고 인증 메커니즘을 도입하여 다중 테넌트 문제를 해결합니다.
- 사용자 경험 표준화: 도구 선택 논리 및 인터페이스 디자인을 표준화하여 일관성을 향상시킵니다.
- 디버깅 업그레이드: 플랫폼 간 디버깅 도구를 개발하여 자세한 로그 및 오류 추적을 제공합니다.
- 전송 확장: WebSockets 및 스트리밍 가능한 HTTP를 지원하여 원격 상호 작용 기능을 향상시킵니다.
생태학적 개발의 전략적 방향
- 마켓플레이스 구축: npm과 유사한 플랫폼을 출시하여 평가, 검색 및 원클릭 설치 기능을 통합하여 서버 검색을 최적화합니다.
- 웹 지원: 클라우드 배포 및 브라우저 통합을 구현하여 로컬 제한에서 벗어나 웹 사용자를 대상으로 합니다.
- 비즈니스 시나리오 확장: 코딩 도구에서 고객 지원, 디자인, 마케팅 및 기타 분야로 전환합니다.
- 커뮤니티 인센티브: 보너스, 인증을 통해 고품질 서버 개발을 장려하고 연말까지 + 서버에 도달하는 것을 목표로 합니다.