모델 컨텍스트 프로토콜: AI 검색 마케팅 재정의

모델 컨텍스트 프로토콜 이해하기

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 시스템과 데이터 서버 간의 직접적인 연결을 용이하게 하는 오픈 프로토콜 프레임워크입니다. 이러한 정보 교환 표준화는 LLM에 필수적인 컨텍스트를 제공합니다. 개발자가 LLM과 원활하게 통합되는 도구 및 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원함으로써 MCP는 간소화된 통합 프로세스를 통해 외부 데이터 및 워크플로에 대한 액세스를 제공합니다.

이 개념을 설명하기 위해 LLM을 지역 도서관의 소장품에 정통한 사서로 상상해 보십시오. 이들 사서는 도서관 데이터베이스에 대한 포괄적인 지식을 보유하고 있으며 그 범위 내에서 정보를 효율적으로 찾을 수 있습니다. 그러나 그들의 전문 지식은 지역 도서관 내에서 사용할 수 있는 리소스로 제한되어 있어 그 벽 너머의 자료나 정보에 대한 액세스가 불가능합니다.

결과적으로 정보를 찾는 도서관 방문객은 지역 도서관 데이터베이스에 포함된 책과 리소스로 제한됩니다. 도서관 소장품이 주로 오래된 출판물로 구성된 경우 오래된 정보가 포함될 수 있습니다.

MCP는 사서(LLM)가 전 세계의 모든 책에 즉시 액세스할 수 있도록 지원하여 특정 주제에 대한 최신 정보를 기본 소스에서 직접 제공합니다.

MCP는 LLM에 다음과 같은 기능을 제공합니다.

• 지정된 소스에서 직접 데이터와 도구에 쉽게 액세스합니다.
• 사전 훈련된 지식에만 의존하지 않고 서버에서 즉각적인 최신 정보를 검색합니다.
• 자동화된 워크플로 및 데이터베이스 검색 구현과 같은 에이전트 기능을 활용합니다.
• 타사, 개발자 또는 조직에서 만든 맞춤형 도구에 연결하여 작업을 실행합니다.
• 모든 정보 소스에 대한 정확한 인용을 제공합니다.
• 쇼핑 API와의 통합과 같은 기능을 포괄하기 위해 단순한 데이터 검색을 넘어 LLM이 직접 구매를 용이하게 합니다.

LLM이 다음과 같은 기능을 수행할 수 있는 전자 상거래 비즈니스 시나리오를 고려해 보십시오.

• 제품 가격을 포함한 실시간 데이터를 추출하기 위해 내부 재고 시스템에 안전하게 액세스합니다.
• 재고 데이터베이스에서 직접 자세한 제품 사양 목록을 제공합니다.

LLM은 최신 시즌 런닝화를 검색하는 사용자를 대상으로 할 뿐만 아니라 사용자를 대신하여 한 켤레를 직접 구매할 수도 있습니다.

MCP 대 검색 증강 생성(RAG)

MCP와 검색 증강 생성(RAG)은 모두 정적 사전 훈련 외에 동적이고 최신 정보를 통합하여 LLM을 향상시키는 것을 목표로 하지만 정보 액세스 및 상호 작용에 대한 근본적인 접근 방식은 크게 다릅니다.

RAG 설명

RAG는 일련의 단계를 통해 LLM이 정보를 검색할 수 있도록 지원합니다.

1. 인덱싱: LLM은 외부 데이터를 검색 프로세스 중에 사용되는 벡터 임베딩 데이터베이스로 변환합니다.
2. 벡터화: 제출된 검색 쿼리는 벡터 임베딩으로 변환됩니다.
3. 검색 프로세스: 검색기는 쿼리의 벡터 임베딩과 기존 데이터베이스의 벡터 임베딩 간의 유사성을 기반으로 가장 관련성 높은 정보를 식별하기 위해 벡터 데이터베이스를 검색합니다.
4. 컨텍스트 제공: 검색된 정보는 검색 쿼리와 결합되어 프롬프트를 통해 추가 컨텍스트를 제공합니다.
5. 출력 생성: LLM은 검색된 정보와 기존 훈련 지식을 기반으로 출력을 생성합니다.

MCP의 기능

MCP는 AI 시스템을 위한 범용 인터페이스 역할을 하며 LLM에 대한 데이터 연결을 표준화합니다. RAG와 달리 MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 채택하여 다음 프로세스를 통해 정보 액세스에 대한 보다 포괄적이고 원활한 접근 방식을 제공합니다.

1. 클라이언트-서버 연결: LLM 애플리케이션은 호스트 역할을 하여 연결을 시작합니다. 호스트 애플리케이션을 통해 클라이언트는 데이터 서버와 직접 연결을 설정하여 클라이언트에 필요한 도구와 컨텍스트를 제공합니다.
2. 도구: 개발자는 오픈 프로토콜을 활용하여 API 호출과 같은 기능을 실행하거나 외부 데이터베이스에 액세스하여 LLM이 특정 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 MCP 호환 도구를 만듭니다.
3. 사용자 요청: 사용자는 “최신 Nike 런닝화 가격은 얼마입니까?”와 같은 특정 요청을 제출할 수 있습니다.
4. AI 시스템 요청: AI 시스템 또는 LLM이 Nike에서 관리하는 재고 가격 책정 데이터베이스에 액세스할 수 있는 도구에 연결되어 있는 경우 최신 신발 가격을 요청할 수 있습니다.
5. 실시간 데이터가 포함된 출력: 연결된 데이터베이스는 Nike 데이터베이스에서 직접 소싱된 최신 정보를 LLM에 제공하여 최신 정보를 보장합니다.

검색 마케터 및 게시자를 위한 의미

Anthropic은 11월에 MCP 개념을 개척했지만 Google, OpenAI 및 Microsoft를 포함한 많은 회사가 Anthropic의 MCP 개념을 AI 시스템에 통합할 계획입니다. 따라서 검색 마케터는 MCP 도구를 통해 콘텐츠 가시성을 높이는 데 우선 순위를 두고 다음 전략을 고려해야 합니다.

통합을 위한 개발자와의 협력

개발자와 협력하여 MCP 호환 도구를 통해 LLM에 의미 있는 컨텍스트를 제공하는 동시에 사용자에게 고가치 콘텐츠를 제공하기 위한 전략을 모색하십시오. MCP 프레임워크를 통해 실행되는 에이전트 기능을 활용하는 방법을 분석합니다.

구조화된 데이터 구현

구조화된 데이터와 스키마는 LLM에 대한 필수 참조점으로 유지됩니다. 맞춤형 도구를 통해 제공되는 콘텐츠의 기계 가독성을 강화하는 데 사용하십시오. 또한 이 접근 방식은 AI 생성 검색 환경 내에서 가시성을 향상시켜 콘텐츠를 정확하게 이해하고 표시하도록 보장합니다.

최신 및 정확한 정보 유지

LLM이 데이터 소스에 직접 연결됨에 따라 모든 콘텐츠가 관련성 있고 최신이며 정확한 데이터를 제공하여 신뢰성을 높이고 사용자 경험을 향상시키는지 확인하십시오. 전자 상거래 기업의 경우 특히 이 데이터가 AI 검색 응답에 직접 표시될 수 있으므로 가격 책정, 제품 사양, 배송 정보 및 기타 필수 세부 정보를 확인하는 것이 포함됩니다.

브랜드 목소리 및 일관성 강조

MCP용 도구를 사용자 지정하는 데 따른 주목할 만한 이점은 LLM에 대한 강력하고 일관된 브랜드 목소리를 설정할 수 있다는 것입니다. 다양한 소스의 조각난 정보에 의존하는 대신 MCP 호환 도구를 사용하면 권위 있는 콘텐츠를 LLM에 직접 제공하여 일관된 브랜드 목소리를 유지할 수 있습니다.

마케팅 전략에 MCP 도구 통합

AI 시스템이 MCP에 적응함에 따라 미래 지향적인 마케터는 이 새로운 프레임워크를 전략에 통합하고 LLM에 고가치 콘텐츠를 제공하고 사용자를 효과적으로 참여시키는 도구를 개발하기 위해 부서 간 협업을 촉진해야 합니다. 이러한 도구는 자동화를 용이하게 할 뿐만 아니라 AI 기반 검색 환경에서 브랜드 존재감을 형성하는 데 중요한 역할을 합니다.

본질적으로 모델 컨텍스트 프로토콜은 단순한 점진적 개선이 아니라 AI가 정보를 상호 작용하고 배포하는 방식의 근본적인 변화입니다. MCP를 이해하고 활용함으로써 마케터는 AI 기반 검색의 빠르게 진화하는 환경에서 콘텐츠가 관련성 있고 정확하며 검색 가능하도록 보장할 수 있습니다. 구조화된 데이터, 최신 정보 및 브랜드 일관성에 대한 강조는 이 새로운 시대에 가장 중요할 것이며 콘텐츠 전략 및 AI 통합에 대한 사전 예방적이고 적응적인 접근 방식이 필요합니다. MCP가 널리 채택됨에 따라 경쟁 우위는 해당 기능을 수용하고 마케팅 운영에 원활하게 통합하는 사람들에게 있을 것입니다.