MCP: AI 에이전트 도구 상호 작용 혁신

Model Context Protocol (MCP)을 이용한 AI 에이전트 도구 상호 작용 혁신

AI 에이전트 환경은 빠르게 진화하고 있으며, 이러한 에이전트가 외부 도구 및 데이터와 상호 작용하기 위한 더욱 정교한 방법이 요구되고 있습니다. 과거에는 Large Language Models (LLMs)를 외부 도구와 통합하는 것이 복잡하고 단편적인 프로세스였습니다. 이제 Model Context Protocol (MCP)가 혁신적인 솔루션으로 부상하고 있습니다. MCP는 다양한 모델에서 AI 에이전트 도구 호출에 대한 표준화되고 단순화된 미래 보장형 접근 방식을 제공하여 확장 가능하고 안전하며 상호 운용 가능한 워크플로우를 위한 길을 열어줍니다.

기존 AI-도구 통합의 과제

MCP가 등장하기 전에는 LLM이 외부 도구에 접근하기 위해 임시적인 모델별 통합에 의존했습니다. ReAct, Toolformer, LangChain and LlamaIndex, 그리고 Auto-GPT와 같은 접근 방식은 혁신적이었지만 단편화되고 유지 관리하기 어려운 코드베이스를 초래했습니다. 각 새로운 데이터 소스 또는 API에는 자체 래퍼가 필요했고, 에이전트는 이를 사용하도록 특별히 훈련되어야 했습니다. 이러한 접근 방식은 격리되고 비표준적인 워크플로우를 강요하여 통합된 솔루션의 필요성을 강조했습니다.

• 임시 통합: LLM은 전통적으로 외부 도구에 접근하기 위해 사용자 정의 모델별 통합을 사용했습니다.
• 단편화된 코드베이스: 각 새로운 데이터 소스 또는 API에는 자체 래퍼가 필요하여 복잡하고 유지 관리하기 어려운 코드가 생성되었습니다.
• 비표준 워크플로우: 격리된 워크플로우로 인해 서로 다른 모델과 도구 간의 원활한 통합이 어려웠습니다.

Model Context Protocol (MCP) 소개

Model Context Protocol (MCP)는 AI 에이전트가 외부 도구 및 데이터 소스를 검색하고 호출하는 방법을 표준화합니다. MCP는 LLM 호스트와 서버 간에 공통 JSON-RPC 기반 API 레이어를 정의하는 개방형 프로토콜입니다. MCP는 "AI 애플리케이션용 USB-C 포트" 역할을 하며 모든 모델이 도구에 접근하는 데 사용할 수 있는 범용 인터페이스를 제공합니다. 이를 통해 조직의 데이터 소스와 AI 기반 도구 간에 안전한 양방향 연결이 가능하여 과거의 임시 커넥터를 대체합니다.

MCP의 주요 장점

• 모델과 도구의 분리: 에이전트는 모델별 프롬프트 또는 하드 코딩된 함수 호출 없이 MCP 서버에 연결할 수 있습니다.
• 표준화된 인터페이스: MCP는 모델이 도구에 접근하기 위한 공통 인터페이스를 제공하여 통합 프로세스를 단순화합니다.
• 안전한 연결: 데이터 소스와 AI 기반 도구 간에 안전한 양방향 연결을 지원합니다.
• 범용 접근성: 모든 모델이 MCP를 사용하여 도구에 접근할 수 있어 다재다능한 솔루션입니다.

모델별 프롬프트를 작성하거나 함수 호출을 하드 코딩하는 대신 에이전트는 하나 이상의 MCP 서버에 연결하기만 하면 되며, 각 서버는 표준화된 방식으로 데이터 또는 기능을 노출합니다. 에이전트 (또는 호스트)는 서버에서 이름, 설명 및 입력/출력 스키마를 포함하여 사용 가능한 도구 목록을 검색합니다. 그런 다음 모델은 이름을 지정하여 도구를 호출할 수 있습니다. 이러한 표준화 및 재사용은 이전 접근 방식에 비해 핵심적인 장점입니다.

MCP에서 정의한 핵심 역할

MCP의 개방형 사양은 호스트, 클라이언트 및 서버의 세 가지 핵심 역할을 정의합니다.

1. 호스트: 사용자가 상호 작용하는 LLM 애플리케이션 또는 사용자 인터페이스 (예: 채팅 UI, IDE 또는 에이전트 오케스트레이션 엔진). 호스트는 LLM을 임베딩하고 MCP 클라이언트 역할을 합니다.
2. 클라이언트: 호스트 내에서 MCP 프로토콜을 구현하는 소프트웨어 모듈 (일반적으로 SDK를 통해). 클라이언트는 메시징, 인증, 모델 프롬프트 및 응답 마샬링을 처리합니다.
3. 서버: 컨텍스트와 도구를 제공하는 서비스 (로컬 또는 원격). 각 MCP 서버는 데이터베이스, API, 코드베이스 또는 기타 시스템을 래핑하고 해당 기능을 클라이언트에 광고할 수 있습니다.

MCP는 IDE에서 사용되는 Language Server Protocol (LSP)에서 명시적으로 영감을 받았습니다. LSP가 편집기가 언어 기능을 쿼리하는 방법을 표준화하는 것처럼 MCP는 LLM이 컨텍스트 도구를 쿼리하는 방법을 표준화합니다. 공통 JSON-RPC 2.0 메시지 형식을 사용하면 MCP를 준수하는 모든 클라이언트와 서버는 프로그래밍 언어 또는 사용된 LLM에 관계없이 상호 운용할 수 있습니다.

기술 설계 및 아키텍처

MCP는 JSON-RPC 2.0을 사용하여 요청, 응답 및 알림의 세 가지 유형의 메시지를 전달하므로 에이전트는 동기식 도구 호출을 수행하고 비동기식 업데이트를 수신할 수 있습니다. 로컬 배포에서 클라이언트는 종종 하위 프로세스를 생성하고 stdin/stdout (stdio 전송)을 통해 통신합니다. 대조적으로 원격 서버는 일반적으로 HTTP와 Server-Sent Events (SSE)를 사용하여 메시지를 실시간으로 스트리밍합니다. 이 유연한 메시징 레이어는 도구를 호출하고 결과를 호스트 애플리케이션의 기본 워크플로우를 차단하지 않고 전달할 수 있도록 합니다.

모든 서버는 리소스, 도구 및 프롬프트의 세 가지 표준화된 엔터티를 노출합니다.

• 리소스: 클라이언트가 ID로 검색할 수 있는 텍스트 파일, 데이터베이스 테이블 또는 캐시된 문서와 같은 가져올 수 있는 컨텍스트 조각입니다.
• 도구: 검색 API, 계산기 또는 사용자 정의 데이터 처리 루틴이든 관계없이 잘 정의된 입력 및 출력 스키마가 있는 명명된 함수입니다.
• 프롬프트: 모델이 다단계 상호 작용을 안내하는 선택적 상위 수준 템플릿 또는 워크플로우입니다.

각 엔터티에 대한 JSON 스키마를 제공함으로써 MCP는 유능한 대규모 언어 모델 (LLM)이 맞춤형 구문 분석 또는 하드 코딩된 통합 없이 이러한 기능을 해석하고 호출할 수 있도록 합니다.

모듈식 설계

MCP 아키텍처는 세 가지 역할에 걸쳐 관심사를 깔끔하게 분리합니다. 호스트는 LLM을 임베딩하고 대화 흐름을 오케스트레이션하여 사용자 쿼리를 모델에 전달하고 해당 출력을 처리합니다. 클라이언트는 MCP 프로토콜 자체를 구현하여 모든 메시지 마샬링, 인증 및 전송 세부 정보를 관리합니다. 서버는 사용 가능한 리소스 및 도구를 광고하고 들어오는 요청 (예: 도구 나열 또는 쿼리 수행)을 실행하고 구조화된 결과를 반환합니다. 호스트의 AI 및 UI, 클라이언트의 프로토콜 로직, 서버의 실행을 포함하는 이 모듈식 설계는 시스템이 유지 관리 가능하고 확장 가능하며 진화하기 쉽도록 보장합니다.

상호 작용 모델 및 에이전트 워크플로우

에이전트에서 MCP를 사용하는 것은 검색 및 실행의 간단한 패턴을 따릅니다. 에이전트가 MCP 서버에 연결되면 먼저 list_tools() 메서드를 호출하여 사용 가능한 모든 도구 및 리소스 목록을 검색합니다. 그런 다음 클라이언트는 이러한 설명을 LLM의 컨텍스트에 통합합니다 (예: 프롬프트로 포맷). 이제 모델은 이러한 도구가 존재하고 어떤 매개변수를 사용하는지 알게 되었습니다.

간소화된 워크플로우

1. 검색: 에이전트는 MCP 서버에 연결하고 list_tools() 메서드를 사용하여 사용 가능한 도구 및 리소스 목록을 검색합니다.
2. 통합: 클라이언트는 이러한 설명을 LLM의 컨텍스트에 통합합니다.
3. 실행: 에이전트가 도구를 사용하기로 결정하면 LLM은 구조화된 호출을 내보냅니다 (예: call: tool_name, args: {...}가 있는 JSON 객체).
4. 호출: 호스트는 이를 도구 호출로 인식하고 클라이언트는 해당 call_tool() 요청을 서버에 보냅니다.
5. 응답: 서버는 도구를 실행하고 결과를 다시 보냅니다. 그런 다음 클라이언트는 이 결과를 모델의 다음 프롬프트에 피드하여 추가 컨텍스트로 나타나도록 합니다.

에이전트가 도구를 사용하기로 결정하면 (종종 사용자의 쿼리에 의해 촉발됨) LLM은 구조화된 호출을 내보냅니다 (예: \"call\": \"tool_name\", \"args\": {…}). 호스트는 이를 도구 호출로 인식하고 클라이언트는 해당 call_tool() 요청을 서버에 보냅니다. 서버는 도구를 실행하고 결과를 다시 보냅니다. 그런 다음 클라이언트는 이 결과를 모델의 다음 프롬프트에 피드하여 추가 컨텍스트로 나타나도록 합니다. 이 프로토콜은 검색→프롬프트→도구→응답 루프를 투명하게 처리합니다.

구현 및 에코시스템

MCP는 구현에 구애받지 않습니다. 공식 사양은 GitHub에서 유지 관리되며 TypeScript, Python, Java, Kotlin 및 C#를 포함한 여러 언어 SDK를 사용할 수 있습니다. 개발자는 선호하는 스택으로 MCP 클라이언트 또는 서버를 작성할 수 있습니다. 예를 들어 OpenAI Agents SDK에는 Python에서 표준 MCP 서버에 쉽게 연결할 수 있는 클래스가 포함되어 있습니다. InfraCloud의 튜토리얼에서는 LLM이 로컬 파일을 탐색할 수 있도록 Node.js 기반 파일 시스템 MCP 서버를 설정하는 방법을 보여줍니다.

성장하는 에코시스템

• 언어 SDK: TypeScript, Python, Java, Kotlin 및 C#에서 사용 가능합니다.
• 오픈 소스 서버: Anthropic은 Google Drive, Slack, GitHub, Postgres, MongoDB 및 Puppeteer를 사용한 웹 검색을 포함하여 많은 인기 서비스에 대한 커넥터를 출시했습니다.
• 통합 플랫폼: Claude Desktop, Google의 Agent Development Kit 및 Cloudflare의 Agents SDK는 MCP 지원을 통합했습니다.
• 자동 에이전트: Auto-GPT는 MCP에 연결하여 동적 도구 검색 및 활용을 활성화할 수 있습니다.

한 팀이 Jira 또는 Salesforce용 서버를 구축하면 규정을 준수하는 모든 에이전트가 재작업 없이 사용할 수 있습니다. 클라이언트/호스트 측에서 많은 에이전트 플랫폼이 MCP 지원을 통합했습니다. Claude Desktop은 MCP 서버에 연결할 수 있습니다. Google의 Agent Development Kit는 MCP 서버를 Gemini 모델용 도구 공급자로 취급합니다. Cloudflare의 Agents SDK는 모든 FogLAMP가 내장된 인증 지원을 통해 MCP 클라이언트가 될 수 있도록 McpAgent 클래스를 추가했습니다. Auto-GPT와 같은 자동 에이전트조차도 MCP에 연결할 수 있습니다. 각 API에 대해 특정 함수를 코딩하는 대신 에이전트는 MCP 클라이언트 라이브러리를 사용하여 도구를 호출합니다. 이러한 범용 커넥터로 향하는 추세는 보다 모듈식 자율 에이전트 아키텍처를 약속합니다.

실제로 이 에코시스템을 통해 모든 AI 어시스턴트가 여러 데이터 소스에 동시에 연결할 수 있습니다. 한 세션에서 기업 문서용 MCP 서버, CRM 쿼리용 다른 서버, 장치 내 파일 검색용 또 다른 서버를 사용하는 에이전트를 상상할 수 있습니다. MCP는 이름 충돌도 정상적으로 처리합니다. 두 서버에 각각 ‘analyze’라는 도구가 있는 경우 클라이언트는 이를 네임스페이스할 수 있습니다 (예: ‘ImageServer.analyze’ vs ‘CodeServer.analyze’) 따라서 둘 다 충돌 없이 계속 사용할 수 있습니다.

이전 패러다임에 비해 장점

MCP는 이전 방법에서 부족했던 몇 가지 주요 이점을 제공합니다.

• 표준화된 통합: MCP는 모든 도구에 대한 단일 프로토콜을 제공합니다.
• 동적 도구 검색: 에이전트는 런타임에 도구를 검색할 수 있습니다.
• 상호 운용성 및 재사용: 동일한 도구 서버가 여러 LLM 클라이언트에 서비스를 제공할 수 있습니다.
• 확장성 및 유지 관리: MCP는 중복 작업을 크게 줄입니다.
• 구성 가능한 에코시스템: MCP는 독립적으로 개발된 서버의 마켓플레이스를 활성화합니다.
• 보안 및 제어: 프로토콜은 명확한 권한 부여 흐름을 지원합니다.

주요 장점 요약

• 통합 프로토콜: MCP는 모든 도구에 대한 단일 표준화된 프로토콜을 제공하여 개발을 간소화하고 사용자 정의 구문 분석 로직의 필요성을 제거합니다.
• 런타임 검색: 에이전트는 사용 가능한 기능을 동적으로 검색할 수 있으므로 새 도구가 추가될 때 다시 시작하거나 다시 프로그래밍할 필요가 없습니다.
• 모델 독립적: MCP를 사용하면 동일한 도구 서버가 여러 LLM 클라이언트에 서비스를 제공할 수 있으므로 공급업체 종속을 방지하고 중복 엔지니어링 노력을 줄일 수 있습니다.
• 중복 감소: 개발자는 파일 검색과 같은 작업에 대해 단일 MCP 서버를 작성할 수 있으며 모든 모델에서 모든 에이전트에게 이점을 제공합니다.
• 개방형 에코시스템: MCP는 웹 API와 유사한 커넥터의 개방형 마켓플레이스를 장려합니다.
• 권한 부여 흐름: MCP는 명확한 권한 부여 흐름을 지원하여 자유 형식 프롬프트에 비해 감사 가능성 및 보안을 향상시킵니다.

산업 영향 및 실제 애플리케이션

MCP 채택이 빠르게 증가하고 있습니다. 주요 공급업체 및 프레임워크는 MCP 또는 관련 에이전트 표준에 공개적으로 투자했습니다. 조직은 CRM, 지식 기반 및 분석 플랫폼과 같은 내부 시스템을 AI 어시스턴트에 통합하기 위해 MCP를 탐색하고 있습니다.

구체적인 사용 사례

• 개발자 도구: 코드 편집기 및 검색 플랫폼은 MCP를 활용하여 어시스턴트가 코드 리포지토리, 문서 및 커밋 기록을 쿼리할 수 있도록 합니다.
• 엔터프라이즈 지식 및 챗봇: 헬프데스크 봇은 MCP 서버를 통해 Zendesk 또는 SAP 데이터에 접근하여 열린 티켓에 대한 질문에 답하거나 실시간 엔터프라이즈 데이터를 기반으로 보고서를 생성할 수 있습니다.
• 향상된 검색 증강 생성: RAG 에이전트는 데이터베이스 쿼리 또는 그래프 검색을 위한 특수 MCP 도구와 임베딩 기반 검색을 결합할 수 있습니다.
• 사전 예방적 어시스턴트: 이벤트 기반 에이전트는 이메일 또는 작업 스트림을 모니터링하고 MCP를 통해 캘린더 및 메모 도구를 호출하여 자율적으로 회의를 예약하거나 작업 항목을 요약합니다.

각 시나리오에서 MCP는 에이전트가 통합 코드를 다시 작성하지 않고도 다양한 시스템으로 확장할 수 있도록 하여 유지 관리 가능하고 안전하며 상호 운용 가능한 AI 솔루션을 제공합니다.

이전 패러다임과의 비교

MCP는 이전 접근 방식을 통합하고 확장하여 단일 프로토콜에서 동적 검색, 표준화된 스키마 및 교차 모델 상호 운용성을 제공합니다.

• ReAct 대비: MCP는 JSON 스키마를 사용하여 모델에 공식 인터페이스를 제공하여 클라이언트가 실행을 원활하게 관리할 수 있도록 합니다.
• Toolformer 대비: MCP는 도구 인터페이스를 모델에서 완전히 외부화하여 재교육 없이 등록된 모든 도구에 대한 제로샷 지원을 활성화합니다.
• 프레임워크 라이브러리 대비: MCP는 통합 로직을 재사용 가능한 프로토콜로 이동하여 에이전트를 보다 유연하게 만들고 코드 중복을 줄입니다.
• 자율 에이전트 대비: MCP 클라이언트를 사용함으로써 이러한 에이전트는 새 서비스에 대한 맞춤형 코드가 필요하지 않고 대신 동적 검색 및 JSON-RPC 호출에 의존합니다.
• 함수 호출 API 대비: MCP는 스트리밍, 검색 및 다중화 서비스 지원을 통해 모든 클라이언트와 서버에서 함수 호출을 일반화합니다.

제한 사항 및 과제

약속에도 불구하고 MCP는 여전히 성숙해지고 있습니다.

• 인증 및 권한 부여: 현재 솔루션은 OAuth 또는 API 키를 외부에서 레이어링해야 하며, 이는 통합 인증 표준 없이는 배포를 복잡하게 만들 수 있습니다.
• 다단계 워크플로우: 장기 실행되는 상태 저장 워크플로우를 오케스트레이션하는 것은 프로토콜에 기본 제공 세션 개념이 없기 때문에 종종 외부 스케줄러 또는 프롬프트 체이닝에 의존합니다.
• 대규모 검색: 많은 MCP 서버 엔드포인트를 관리하는 것은 대규모 환경에서 부담스러울 수 있습니다.
• 에코시스템 성숙도: MCP는 새로운 것이므로 모든 도구 또는 데이터 소스에 기존 커넥터가 있는 것은 아닙니다.
• 개발 오버헤드: 단일한 간단한 도구 호출의 경우 MCP 설정은 빠르고 직접적인 API 호출에 비해 부담스러울 수 있습니다.