기술 업계는 MCP에 대한 열기로 가득 차 있습니다. 주요 대규모 언어 모델(LLM) 기업들이 참여하고 있으며, 주식 시장에서 MCP 관련 주식은 인기 상품입니다. 하지만 이러한 과장 광고 뒤에는 무엇이 있을까요? MCP가 진정으로 보편적인 표준이 될 수 있을까요? LLM 기업들이 MCP를 채택하는 비즈니스 논리는 무엇일까요? 그리고 가장 중요한 것은, MCP의 부상이 AI 에이전트가 제공하는 생산성의 새로운 시대의 시작을 알리는 신호일까요?
MCP: AI 애플리케이션을 위한 USB-C
AI 모델을 외부 도구와 통합하는 것은 오랫동안 높은 사용자 정의 비용과 불안정한 시스템 안정성으로 인해 어려움을 겪었습니다. 전통적으로 개발자는 새로운 도구나 데이터 소스마다 특정 인터페이스를 만들어야 했으므로 리소스가 낭비되고 시스템 아키텍처가 취약해졌습니다.
MCP는 상호 작용 규칙을 표준화하여 이러한 문제점을 해결하도록 설계되었습니다. MCP를 사용하면 AI 모델과 도구는 프로토콜 표준을 준수하기만 하면 플러그 앤 플레이 호환성을 달성할 수 있습니다. 이는 통합의 복잡성을 단순화하여 AI 모델이 각 도구에 대한 개별 적응 계층 없이도 데이터베이스, 클라우드 서비스, 심지어 로컬 애플리케이션에 직접 액세스할 수 있도록 합니다.
MCP의 생태계 통합 기능은 이미 분명합니다. 예를 들어 Anthropic의 Claude 데스크톱 애플리케이션은 MCP 서버를 통해 로컬 파일 시스템에 연결되면 AI 어시스턴트가 문서 콘텐츠를 직접 읽고 상황에 맞는 응답을 생성할 수 있습니다. 한편, Cursor 개발 도구는 여러 MCP 서버(예: Slack 및 Postgres)를 설치하여 IDE 내에서 원활한 멀티태스킹을 가능하게 합니다.
MCP는 Justin이 구상한 대로 전체 생태계를 연결하는 보편적인 인터페이스인 AI 애플리케이션용 USB-C가 되고 있습니다.
MCP 출시부터 현재의 인기에 이르기까지의 여정은 흥미롭습니다.
2024년 11월에 MCP가 출시되었을 때 개발자와 기업의 관심을 빠르게 끌었습니다. 그러나 즉시 폭발적인 인기를 얻지는 못했습니다. 당시에는 지능형 에이전트의 가치가 명확하지 않았습니다. 에이전트의 ‘MxN’ 통합 복잡성이 해결되더라도 AI 생산성이 시작될지는 아무도 몰랐습니다.
이러한 불확실성은 빠르게 진화하는 LLM 기술을 실제 애플리케이션으로 전환하는 데 어려움이 있었기 때문입니다. 인터넷은 지능형 에이전트에 대한 상반된 의견으로 가득 차 있었고 AI가 실제로 영향을 미칠 수 있다는 자신감이 낮았습니다. 유망한 애플리케이션이 등장하더라도 AI가 실제로 생산성을 높이는지 아니면 표면만 긁고 있는지 판단하기 어려웠습니다. 알아내는 데 시간이 걸릴 것입니다.
전환점은 Manus의 프레임워크 출시와 OpenAI의 MCP 지원 발표와 함께 왔습니다.
Manus는 여러 에이전트의 협업 기능을 시연하여 사용자가 AI 생산성에서 기대하는 바를 완벽하게 포착했습니다. MCP가 채팅 인터페이스를 통해 ‘대화형 작업’ 경험을 가능하게 했을 때 사용자는 명령을 입력하는 것만으로 파일 관리 및 데이터 검색과 같은 시스템 수준 작업을 트리거할 수 있었고 인식의 변화가 시작되었습니다. AI가 실제로 실제 작업을 도울 수 있다는 것입니다.
이 획기적인 사용자 경험은 MCP의 인기를 높였습니다. Manus의 릴리스는 MCP 성공의 핵심 요소였습니다.
OpenAI의 지원은 MCP를 ‘보편적인 인터페이스’로 더욱 끌어올렸습니다.
2025년 3월 27일, OpenAI는 핵심 개발 도구인 AgentSDK에 대한 주요 업데이트를 발표하여 MCP 서비스 프로토콜을 공식적으로 지원했습니다. 전 세계 모델 시장의 40%를 통제하는 기술 대기업의 이러한 움직임으로 MCP는 HTTP와 같은 기본 인프라와 유사해지기 시작했습니다. MCP는 공식적으로 대중의 눈에 들어왔고 인기가 급상승했습니다.
이는 ‘AI용 HTTP’라는 꿈을 실현 가능하게 만들었습니다. Cursor, Winsurf 및 Cline과 같은 플랫폼이 뒤따라 MCP 프로토콜을 채택했으며 MCP를 중심으로 구축된 에이전트 생태계가 성장했습니다.
MCP: 에이전트 생태계가 다가오고 있을까요?
MCP가 미래에 AI 상호 작용의 사실상 표준이 될 수 있을까요?
3월 11일, LangChain 공동 창립자 Harrison Chase와 LangGraph 책임자 Nuno Campos는 MCP가 AI 상호 작용의 미래 표준이 될지 여부에 대해 토론했습니다. 결론에 도달하지는 못했지만 토론은 MCP에 대한 많은 상상을 불러일으켰습니다.
LangChain은 토론 중에 온라인 설문 조사도 시작했습니다. 놀랍게도 참가자의 40%가 MCP가 미래 표준이 되는 것을 지지했습니다.
MCP에 투표하지 않은 나머지 60%는 AI 상호 작용의 미래 표준이 되는 길이 쉽지 않을 것임을 시사합니다.
주요 우려 사항 중 하나는 MCP 출시 후 국내외 기업의 행동에서 알 수 있듯이 기술 표준과 상업적 이해 관계 간의 단절입니다.
Anthropic이 MCP를 출시한 직후 Google은 A2A(Agent to Agent)를 만들었습니다.
MCP가 개별 지능형 에이전트가 ‘리소스 지점’에 쉽게 액세스할 수 있는 길을 열었다면 A2A는 이러한 에이전트를 연결하는 광대한 통신 네트워크를 구축하여 서로 ‘대화’하고 협력할 수 있도록 하는 것을 목표로 했습니다.
기본적인 관점에서 MCP와 A2A는 모두 에이전트 생태계의 통제권을 놓고 경쟁하고 있습니다.
그렇다면 중국 시장에서는 무슨 일이 일어나고 있을까요?
더 많은 활동이 LLM 기업에 집중되어 있습니다. 4월부터 Alibaba, Tencent 및 Baidu는 모두 MCP 프로토콜에 대한 지원을 발표했습니다.
Alibaba Cloud의 Bailian 플랫폼은 4월 9일에 업계 최초의 전체 수명 주기 MCP 서비스를 출시하여 Amap 및 Wuying Cloud Desktop을 포함한 50개 이상의 도구를 통합하여 사용자가 5분 만에 전용 에이전트를 생성할 수 있도록 했습니다. Alipay는 ModelScope 커뮤니티와 협력하여 중국에서 ‘Payment MCP Server’ 서비스를 출시하여 AI 지능형 에이전트가 클릭 한 번으로 결제 기능에 액세스할 수 있도록 했습니다.
4월 14일, Tencent Cloud는 LLM 지식 엔진을 업그레이드하여 MCP 플러그인을 지원하고 Tencent Location Service 및 WeChat Reading과 같은 생태계 도구에 연결했습니다. 4월 16일, Alipay는 ‘Payment MCP Server’를 출시하여 개발자가 자연어 명령을 통해 결제 기능에 빠르게 액세스하여 AI 서비스 상용화를 위한 폐쇄 루프를 만들 수 있도록 했습니다. 4월 25일, Baidu는 MCP 프로토콜과의 완전한 호환성을 발표하고 세계 최초의 전자 상거래 거래 MCP 및 검색 MCP 서비스를 출시했습니다. Smart Cloud Qianfan 플랫폼은 타사 MCP 서버를 통합하여 네트워크 전체에서 리소스를 인덱싱하여 개발 비용을 절감했습니다.
중국 LLM 기업의 MCP 접근 방식은 ‘폐쇄 루프’입니다. Alibaba Cloud의 Bailian 플랫폼이 Amap을 통합하는 것부터 Tencent Cloud가 MCP 플러그인을 지원하고 WeChat Reading과 같은 생태계에 연결하는 것, Baidu가 검색 MCP 서비스를 시작하는 것까지 모두 MCP를 사용하여 강점을 활용하고 생태계 장벽을 강화하고 있습니다.
이러한 전략적 선택 뒤에는 심오한 비즈니스 논리가 있습니다.
Alibaba Cloud가 사용자에게 Baidu Maps를 호출하도록 허용하거나 Tencent의 생태계가 핵심 데이터 인터페이스를 외부 모델에 개방하면 각 회사의 데이터 및 생태계 해자로 인해 생성된 차별화된 이점이 무너질 것입니다. 기술 표준화 아래에서 AI 시대의 인프라 제어권을 조용히 재분배하는 것은 바로 ‘연결’에 대한 절대적인 통제에 대한 필요성입니다.
이러한 긴장이 분명해지고 있습니다. 표면적으로 MCP는 통합 인터페이스 사양을 통해 기술 프로토콜의 표준화를 촉진하고 있습니다. 실제로 각 플랫폼은 개인 프로토콜을 통해 자체 연결 규칙을 정의하고 있습니다.
개방형 프로토콜과 생태계 간의 이러한 분열은 MCP가 진정으로 보편적인 표준이 되는 데 있어 주요 장애물이 될 것입니다.
AI 산업화 물결 속에서 MCP의 진정한 가치
미래에 절대적인 ‘통합 프로토콜’이 없더라도 MCP가 촉발한 표준 혁명은 AI 생산성의 홍수를 열었습니다.
현재 각 LLM 기업은 MCP 프로토콜을 통해 자체 ‘생태적 영역’을 구축하고 있습니다. 이러한 ‘폐쇄 루프’ 전략은 에이전트 생태계 파편화의 깊은 모순을 드러낼 것입니다. 그러나 생태계 구축자가 축적한 기능을 해제하고 애플리케이션 매트릭스를 빠르게 형성하고 AI 구현을 촉진할 것입니다.
예를 들어 Alipay의 결제 기술, 사용자 규모 및 위험 관리 기능과 같은 과거 대기업의 이점은 자체 비즈니스로 제한되었습니다. 그러나 표준화된 인터페이스(MCP)를 통해 개방함으로써 이러한 기능을 더 많은 외부 개발자가 호출할 수 있습니다. 예를 들어 다른 회사의 AI 에이전트는 자체 결제 시스템을 구축할 필요 없이 Alipay 인터페이스를 직접 호출할 수 있습니다. 이렇게 하면 더 많은 참가자가 대기업의 인프라를 사용하도록 유도하여 의존성과 네트워크 효과를 형성하고 생태계 영향력을 확장할 수 있습니다.
이러한 ‘영역 혁신’은 AI 기술의 산업 침투를 가속화하고 있습니다.
이러한 관점에서 미래 에이전트 생태계가 ‘제한된 개방성’ 패턴을 제시하도록 유도할 수 있습니다.
특히 핵심 데이터 인터페이스는 여전히 대기업이 굳건히 통제하지만 비핵심 영역에서는 기술 커뮤니티의 홍보와 규제 기관의 개입을 통해 플랫폼 간 ‘마이크로 표준’이 점차 형성될 수 있습니다. 이러한 ‘제한된 개방성’은 제조업체의 생태적 이익을 보호하고 완전히 분열된 기술 생태계를 방지할 수 있습니다.
이 과정에서 MCP의 가치는 ‘보편적인 인터페이스’에서 ‘생태적 커넥터’로 이동합니다.
더 이상 유일한 표준화된 프로토콜이 되려고 하지 않고 다양한 생태계 간의 대화를 위한 다리 역할을 합니다. 개발자가 MCP를 통해 생태계 간 에이전트 협업을 쉽게 달성하고 사용자가 다양한 플랫폼 간에 지능형 에이전트 서비스를 원활하게 전환할 수 있을 때 에이전트 생태계는 진정으로 황금기를 맞이할 것입니다.
이 모든 것을 위한 전제 조건은 업계가 상업적 이해 관계와 기술적 이상 사이에서 미묘한 균형을 찾을 수 있는지 여부입니다. 이것이 도구 자체의 가치를 넘어 MCP가 가져온 변화입니다.
에이전트 생태계의 구축은 특정 표준 프로토콜의 출현에 있는 것이 아닙니다. AI의 구현은 특정 링크의 연결에 있는 것이 아니라 합의에 있습니다.
Anthropic 엔지니어 David가 원래 구상한 대로 ‘보편적인 소켓’뿐만 아니라 소켓이 서로 호환될 수 있도록 하는 ‘전력망’도 필요합니다. 이 전력망에는 기술적 합의와 AI 시대 인프라 규칙에 대한 글로벌 대화가 모두 필요합니다.
현재 AI 기술의 빠른 반복 시대에 MCP에 의해 주도되는 제조업체는 이러한 기술적 합의의 통합을 가속화하고 있습니다.