기원과 영감: AI 애플리케이션 통합 문제 해결
MCP (Model Communication Protocol) 프로토콜은 AI 애플리케이션과 외부 확장 간의 복잡한 MxN 통합 문제를 해결하기 위한 필요성에서 탄생했습니다. 코드 편집기 통합에 혁명을 일으킨 Language Server Protocol (LSP)에서 영감을 얻어 Anthropic은 AI 모델과 외부 도구 또는 서비스 간의 원활한 통신과 상호 운용성을 촉진하는 표준화된 프로토콜을 만들고자 했습니다.
LSP 프로토콜은 코드 편집기와 언어 서버 간의 원활한 통신을 가능하게 하는 기본 요소 역할을 합니다. 이 기능은 자동 완성, 오류 감지, 탐색과 같은 필수 기능을 제공합니다. 이러한 입증된 전략을 AI 영역에 적용하면서 Anthropic 팀은 표준화된 통신 프로토콜이 AI 모델과 광범위한 외부 도구 및 서비스의 통합을 단순화할 수 있는 잠재력을 인식했습니다.
목표는 이전에 복잡하고 종종 임시적이었던 AI 애플리케이션과 외부 리소스의 통합 프로세스를 간소화하는 것이었습니다. 표준화된 프로토콜이 없는 경우 개발자는 통합하려는 각 도구나 서비스에 대해 사용자 지정 통합을 만들어야 하는 어려운 과제에 직면했습니다. 이 접근 방식은 시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라 오류 및 호환성 문제도 발생하기 쉬웠습니다. MCP 프로토콜은 AI 애플리케이션과 외부 확장이 통신하고 데이터를 교환하기 위한 공통 프레임워크를 제공하여 이러한 문제를 완화하고자 했습니다.
표준화된 프로토콜을 구축함으로써 MCP는 AI 애플리케이션과 외부 리소스의 통합과 관련된 복잡성과 오버헤드를 줄여 개발자가 혁신적이고 영향력 있는 AI 솔루션 구축에 집중할 수 있도록 하는 것을 목표로 했습니다.
핵심 설계 원칙: 사용자와 모델 역량 강화
MCP 프로토콜의 핵심 설계는 모델 기반 도구 호출, 리소스 및 사용자 작업 바인딩, 확고한 사용자 제어라는 세 가지 주요 원칙을 중심으로 이루어집니다.
- 모델 기반 도구 호출: 이 원칙은 도구가 사용자 (프롬프트 목적 제외)가 아닌 AI 모델에 의해서만 호출되어야 한다고 규정합니다. 이렇게 하면 모델이 실행 흐름에 대한 제어를 유지하고 다양한 도구 사용을 조정하여 목표를 달성할 수 있습니다. 모델에 도구 호출 책임을 맡김으로써 MCP 프로토콜은 더욱 정교하고 자동화된 워크플로를 가능하게 합니다.
- 리소스 및 사용자 작업 바인딩: 이 원칙은 리소스를 특정 사용자 작업과 연결하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다. 이렇게 하면 사용자가 AI 모델에서 액세스하고 조작하는 리소스를 명확하게 파악하고 제어할 수 있습니다. 리소스를 사용자 작업에 바인딩함으로써 MCP 프로토콜은 AI 상호 작용의 투명성과 책임성을 높입니다.
- 확고한 사용자 제어: 이 원칙은 사용자에게 MCP 작업에 대한 완전한 제어 권한을 부여하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다. 사용자는 AI 모델에서 수행한 작업을 모니터링, 관리, 심지어 재정의할 수 있어야 합니다. 이렇게 하면 AI 시스템이 사용자 기본 설정 및 의도에 부합하도록 유지됩니다.
이러한 핵심 설계 원칙은 사용자 중심적이고 투명한 AI 생태계에 종합적으로 기여합니다. MCP 프로토콜은 사용자에게 제어 권한을 부여하고 AI 모델이 책임감 있고 책임 있는 방식으로 작동하도록 보장함으로써 AI 기술에 대한 신뢰와 확신을 심어줍니다.
OpenAPI와의 보완적 관계: 작업에 적합한 도구 선택
OpenAPI와 MCP는 경쟁 기술이 아니라 서로 다른 목적을 수행하는 보완적인 도구입니다. 핵심은 당면한 특정 작업에 가장 적합한 도구를 선택하는 데 있습니다.
- 복잡한 상호 작용을 위한 MCP: MCP는 AI 애플리케이션 간의 풍부한 상호 작용과 관련된 시나리오에서 뛰어납니다. 복잡한 워크플로를 처리하고 여러 도구 사용을 조정하는 기능은 자동화된 의사 결정, 개인화된 추천, 지능형 프로세스 자동화와 같은 작업에 적합합니다.
- API 사양 구문 분석을 위한 OpenAPI: OpenAPI는 모델이 API 사양을 쉽게 읽고 해석할 수 있도록 하는 데 목표가 있을 때 빛을 발합니다. 표준화된 형식과 포괄적인 문서는 데이터 검색, 서비스 통합, 애플리케이션 개발과 같은 작업에 이상적입니다.
각 프로토콜의 강점을 이해함으로써 개발자는 주어진 작업에 사용할 도구에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 경우에 따라 하이브리드 접근 방식이 가장 효과적일 수 있으며 MCP와 OpenAPI의 강점을 활용하여 최적의 결과를 얻을 수 있습니다.
AI 지원을 통한 빠른 구축: 서버 개발 간소화
AI 지원 코딩은 MCP 서버 구축을 가속화하는 데 매우 귀중한 자산입니다. 대규모 언어 모델 (LLM)의 기능을 활용함으로써 개발자는 MCP 호환 서버를 구축하고 배포하는 데 필요한 시간과 노력을 크게 줄일 수 있습니다.
- 코드 조각 생성: 초기 개발 단계에서 개발자는 MCP SDK의 코드 조각을 LLM의 컨텍스트 창에 공급할 수 있습니다. 그런 다음 LLM은 이러한 조각을 분석하고 서버 구축을 위한 코드를 생성할 수 있습니다. 이 접근 방식을 통해 개발자는 기본 서버 프레임워크를 신속하게 구축하고 후속 단계에서 반복할 수 있습니다.
- 세부 정보 최적화: LLM이 서버 개발을 위한 견고한 기반을 제공할 수 있지만 생성된 코드를 개선하고 최적화하는 것이 중요합니다. 개발자는 코드를 신중하게 검토하여 애플리케이션의 특정 요구 사항을 충족하고 성능 및 보안에 대한 모범 사례를 준수하는지 확인해야 합니다.
AI 지원 코딩의 속도와 효율성을 인간 개발자의 전문 지식과 결합함으로써 조직은 MCP 기반 AI 솔루션의 개발 및 배포를 가속화할 수 있습니다.
미래 방향: 상태 유지를 수용하고 복잡성 균형 유지
AI 애플리케이션, 생태계 및 에이전트의 미래는 점점 더 상태 유지 방향으로 수렴되고 있습니다. 이러한 패러다임 전환은 기회와 과제를 모두 제시하며 Anthropic MCP 핵심 팀 내에서 지속적인 논쟁의 주제입니다.
- 상태 유지 장점: 상태 유지를 통해 AI 시스템은 여러 상호 작용에서 컨텍스트 정보를 유지하고 활용할 수 있습니다. 이를 통해 더욱 개인화되고 적응력이 뛰어나며 효율적인 상호 작용이 가능합니다. 예를 들어 상태 유지 AI 도우미는 과거 대화 및 기본 설정을 기억하여 더욱 관련성 있고 유용한 응답을 제공할 수 있습니다.
- 복잡성 절충: 상태 유지는 수많은 이점을 제공하지만 복잡성도 증가시킵니다. 특히 분산되고 동적인 환경에서는 상태를 관리하고 유지하는 것이 어려울 수 있습니다. 상태 유지의 이점과 관련된 복잡성 간의 균형을 유지하는 것이 중요합니다.
Anthropic 팀은 상태 유지와 관련된 문제를 탐구하고 해결하여 MCP 프로토콜이 사용 용이성 및 확장성을 유지하면서 상태 유지 AI 애플리케이션을 효과적으로 지원할 수 있도록 노력하고 있습니다.
생태계 개발: 협업 및 개방형 표준 육성
MCP 프로토콜은 여러 회사의 기여와 다양한 애플리케이션을 통해 커뮤니티 중심의 개방형 표준이 될 준비가 되어 있습니다. 이러한 협업적 접근 방식은 프로토콜이 AI 커뮤니티의 진화하는 요구 사항과 관련성이 있고 적응할 수 있도록 보장합니다.
- 다중 회사 기여: MCP 프로토콜 개발에 여러 회사가 참여하면 혁신이 촉진되고 프로토콜이 광범위한 관점과 사용 사례를 반영할 수 있습니다.
- 다중 언어 SDK 지원: 여러 프로그래밍 언어로 SDK를 사용할 수 있으면 개발자가 MCP 프로토콜을 채택하고 기존 프로젝트에 통합하기가 더 쉬워집니다.
- 커뮤니티 중심 개발: MCP 프로토콜의 커뮤니티 중심 개발에 대한 약속은 AI 커뮤니티의 요구 사항에 지속적으로 대응하고 모든 이해 관계자에게 이익이 되는 방식으로 진화하도록 보장합니다.
MCP 프로토콜은 협업을 촉진하고, 개방형 표준을 홍보하고, 커뮤니티 중심 개발을 수용함으로써 더욱 개방적이고 상호 운용 가능하며 혁신적인 AI 생태계를 위한 길을 열고 있습니다.