AI 시대의 ‘만능 소켓’
궈성 증권 연구소 부소장 겸 통신 산업 수석 애널리스트인 송자지는 MCP의 등장을 통신 영역의 TCP/IP 프로토콜에 비유하며 AI 기반 응용 프로그램의 출현을 촉진할 것이라고 주장합니다. 인터넷 시대에 TCP/IP는 기본적인 데이터 통신 프로토콜로서 효율적인 데이터 전송과 다양한 장치 간의 원활한 연결을 가능하게 합니다. 마찬가지로 AI 시대에 MCP는 대규모 언어 모델이 외부 데이터와 도구에 액세스할 수 있는 ‘원클릭 상호 연결’을 제공하여 유사한 역할을 수행합니다.
한 고위 AI 전문가에 따르면 MCP는 본질적으로 기술 프로토콜이며 AI 에이전트 개발에 대한 일련의 합의된 사양으로, 진나라 시대의 글쓰기 및 운송 표준화와 유사합니다. 통일된 표준과 사양을 통해 협업 효율성이 크게 향상됩니다. MCP는 최근에 발명된 것이 아닙니다. 이는 잘 알려진 미국 기반 대규모 언어 모델 스타트업인 Anthropic에서 작년 11월에 처음 출시되었으며, 대규모 언어 모델에 대한 외부 데이터 및 도구 사용 비용을 절감하는 것을 목표로 했습니다.
MCP는 처음에 미지근한 반응을 보였지만, 올해 2월에 국내에서 개발된 범용 AI 에이전트인 Manus의 등장으로 새로운 관심이 촉발되었습니다. Manus는 티켓 자동 예약 및 여행 가이드 생성부터 웹사이트 제작에 이르기까지 인간의 지시에 따라 복잡한 작업을 자율적으로 수행할 수 있으며, 채팅하고 생각할 수 있을 뿐만 아니라 인간처럼 ‘손을 더럽힐’ 수 있는 능력으로 빠르게 인기를 얻었습니다. 창업자는 Manus가 MCP 출시 전에 개발되었으므로 프로토콜을 사용하지 않고 다른 코딩 방법을 사용하여 여러 도구를 호출했다고 밝혔지만, Manus는 지능형 에이전트의 가치와 MCP의 중요성을 강조했습니다.
MCP 도입 이전에는 대규모 언어 모델에 대한 외부 도구 액세스 비용이 비교적 높았습니다. 예를 들어 사용자가 대규모 언어 모델을 사용하여 항공편과 호텔을 예약하고 이메일 확인을 받으려면 모델에서 항공사, 호텔 및 이메일 응용 프로그램의 API(Application Programming Interfaces)를 별도로 호출해야 합니다. 각 API 통합에는 별도의 코드, 문서, 인증 방법, 오류 처리 및 유지 관리 방법을 작성해야 하며, 본질적으로 이러한 서비스를 잠금 해제하기 위한 다른 ‘키’가 필요합니다. 그러나 MCP를 사용하면 항공사, 호텔 및 이메일 서비스의 MCP 서버만 연결하거나 구성하면 됩니다. 이는 항공사, 호텔 및 이메일 서비스가 포함된 USB 드라이브를 Type-C 포트를 통해 사용자의 컴퓨터에 연결하는 것과 유사합니다.
통합 표준의 장점은 중복 개발 및 구축을 줄이고 반복적인 코딩을 피하여 개발 효율성을 크게 향상시키고 개발 비용을 절감한다는 것입니다. MCP 표준을 준수하고 지원하는 한 모든 도구는 ‘플러그 앤 플레이’ 기능을 달성하여 개발자가 더 강력한 AI 응용 프로그램을 신속하게 구축할 수 있습니다. Galaxy Securities의 연구 보고서에 따르면 MCP는 AI 에이전트 응용 프로그램의 단순한 정보 상담 및 추천 기능에서 실행 기능으로의 업그레이드를 추진하여 AI 에이전트에 대한 더 풍부하고 복잡한 응용 프로그램 생태계 구축을 촉진할 것으로 예상됩니다.
인터넷 거인들의 본격적인 진입
2025년은 AI 에이전트의 ‘원년’으로 여겨지고 있습니다. 표준 프로토콜인 MCP는 지능형 에이전트 개발 중 외부 도구를 호출하는 데 드는 높은 기술 비용 및 낮은 효율성 문제를 크게 해결할 수 있으므로 인터넷 거인들의 새로운 초점이 되고 있습니다.
3월 21일, 바이두 지도는 핵심 API가 MCP와 완전히 호환된다고 발표하여 중국에서 처음으로 호환되는 지도 서비스 제공업체가 되었습니다. 4월 9일, 알리바바 클라우드의 바이리안 플랫폼은 업계 최초의 전체 수명 주기 MCP 서비스를 출시했습니다. 4월 14일, 텐센트 클라우드는 대규모 언어 모델 지식 엔진이 MCP 프로토콜을 지원하도록 업그레이드되었다고 발표했습니다. 4월 18일, 바이트댄스의 AI 응용 프로그램 개발 플랫폼인 Kouzi Space는 내부 테스트를 시작했으며, 이 플랫폼은 MCP 확장 시스템을 통합했습니다. 내부 테스트의 초기 단계에서는 Feishu 다차원 테이블, Gaode Maps 및 이미지 도구와 같은 고주파 구성 요소의 통합을 지원합니다.
알리바바 클라우드 바이리안의 수석 제품 전문가인 쉬즈위안은 알리바바 클라우드는 중국의 선도적인 대규모 언어 모델 제조업체로서 전체 스택 자체 개발 Tongyi Qianwen 모델을 보유하고 있으며 중국의 클라우드 서비스 제공업체 1위이기도 하므로 성공적인 에이전트+MCP 구현에 필요한 조건이라고 밝혔습니다. 강력한 모델 기능은 심층 추론과 복잡한 작업 및 도구의 예약에 대한 지원을 보장하고, 풍부한 클라우드 컴퓨팅 리소스는 MCP 서비스가 안정적이고 사용 가능하며 효율적인지 확인합니다.
특히 알리바바 클라우드 바이리안 플랫폼은 알리바바 클라우드 함수 컴퓨팅, 200개 이상의 업계 최고의 대규모 언어 모델 및 거의 100개의 주류 MCP 서비스를 통합하여 지능형 에이전트 개발에 필요한 컴퓨팅 리소스, 대규모 언어 모델 리소스 및 응용 프로그램 도구 체인을 포괄적으로 해결합니다. 따라서 사용자는 리소스를 관리하고 배포를 개발하고 엔지니어링 작업을 수행할 필요가 없으므로 에이전트 개발에 대한 진입 장벽이 크게 낮아집니다. 예를 들어 사용자는 Bocha MCP 서비스와 Tongyi Qianwen 대규모 언어 모델을 사용하여 바이리안 플랫폼에서 지능형 에이전트를 구축했는데, 이 에이전트는 방대한 양의 데이터를 효율적으로 쿼리하고 시각적 차트를 빠르게 생성할 수 있습니다. 전체 프로세스는 매우 편리했으며 개발을 완료하는 데 몇 분밖에 걸리지 않았습니다.
쉬즈위안이 언급한 Bocha는 DeepSeek와 같은 대규모 언어 모델의 온라인 검색 기능을 지원하는 AI 기반 검색 엔진입니다. 알리바바 클라우드 바이리안은 현재 Bocha MCP 서비스를 배포했으며 온라인 검색은 많은 지능형 에이전트가 작업 실행 중에 호출해야 하는 기본 도구입니다. 이 도구를 사용하면 많은 양의 반복적인 코딩 작업을 피할 수 있습니다.
또한 광범위한 비즈니스 라인과 응용 프로그램 생태계 시스템을 갖춘 인터넷 거인들의 MCP에 대한 완전한 지원은 지능형 에이전트에 풍부한 호출 가능한 도구를 제공합니다. 예를 들어 Alipay는 4월 15일에 중국 최초의 ‘결제 MCP 서버’를 출시하여 AI 지능형 에이전트에 대한 기본 결제 기능 지원을 제공했습니다. 업계 분석가들은 Alipay의 MCP 서비스를 통해 개발자가 다양한 서비스 응용 프로그램에 대한 결제 링크 개발 프로세스를 크게 단축할 수 있다고 말합니다. 지능형 에이전트 내에서 Alipay를 사용하여 쿼리, 거래 및 환불과 같은 일련의 폐쇄 루프 작업을 쉽게 완료하여 상업적 폐쇄 루프의 ‘마지막 마일’을 열 수 있습니다.
앞서 언급한 고위 AI 전문가는 MCP가 추가되면서 동일한 기능을 갖춘 지능형 에이전트를 구축하는 데 필요한 코드 줄 수가 3,000줄 이상에서 500줄 미만으로 줄어들어 지능형 에이전트의 개발 효율성이 크게 향상되었다고 밝혔습니다. 쉬즈위안은 MCP 서비스를 출시한 지 1주일 만에 활성 사용자 수가 10,000명을 넘어섰으며 MCP 서비스를 기반으로 다양한 시나리오에 대한 지능형 에이전트를 구축하고 있다고 밝혔습니다. 많은 알리바바 클라우드 고객과 파트너도 MCP 생태계에 합류했습니다. 최근 알리바바 클라우드 바이리안 플랫폼은 Baiwang Finance and Taxation, Feichangzhun, Bocha Search 및 Yingmi Fund를 포함하여 수십 개의 클라우드 기반 MCP 서비스를 출시했으며 더 많은 서비스 제공업체가 점진적으로 플랫폼에 합류하고 있습니다. 앞으로는 생태계 공급을 더욱 풍부하게 하고 AI 응용 프로그램을 가속화할 것입니다.
여전히 빠르게 진화하는 기간
업계에서는 MCP가 AI 모델이 다양한 데이터 소스 및 도구와 통신할 수 있는 표준화된 방법을 제공하며 대규모 언어 모델의 응용 프로그램을 가속화하는 ‘열쇠’라는 데 일반적으로 동의합니다. 주요 인터넷 회사의 진입 및 레이아웃과 함께 MCP의 생태 경계도 더욱 확장될 것입니다. 그러나 지능형 에이전트의 개발은 여전히 초기 단계에 있으며, 이에 따라 MCP는 아직 고정 및 완료되지 않았지만 빠른 진화 과정에 있습니다.
MCP 이전에는 OpenAI가 2023년 6월에 개발자가 대규모 언어 모델을 외부 기능 또는 도구와 통합하는 데 도움이 되는 함수 호출을 제안했습니다. 함수 호출은 탄생 이후 업계에서 표준으로 간주되는 매우 훌륭한 디자인입니다. 그러나 유일한 문제는 외부 기능을 작성하는 데 필요한 작업량이 너무 많다는 것입니다. 기술 개발과 함께 지능형 에이전트의 복잡성이 증가하고 개발의 어려움이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. MCP의 장점은 다양한 대규모 언어 모델의 원래 차별화된 함수 호출 표준을 통합하여 공통 프로토콜을 형성한다는 것입니다.
MCP에 이어 Google Cloud는 4월 초에 첫 번째 표준 지능형 에이전트 상호 작용 프로토콜인 Agent2Agent Protocol(A2A)을 오픈 소스로 발표하여 현재 지능형 에이전트 간의 장벽을 허물고 다양한 제조업체와 다양한 프레임워크에서 구축한 지능형 에이전트 간의 상호 통신과 협업을 달성하는 것을 목표로 했습니다. 한동안 ‘MCP는 구식이다’라는 말이 개발자 커뮤니티에 등장했고, 일부는 MCP가 전환 기술일 뿐이며 일정 기간 동안 일시적인 현상일 것이라고 믿었습니다.
이에 대해 궈성 증권의 연구 보고서는 에이전트 통신 프로토콜 경쟁이 끝나지 않았다고 믿습니다. A2A와 MCP는 목적이 다르지만 전자는 에이전트 간의 통신을 위한 것이고 후자는 에이전트와 외부 도구 및 데이터 간의 상호 연결을 위한 것입니다. 그러나 ‘도구가 에이전트로 패키지될 수도 있는’ 복잡한 상황에서는 두 가지 기능이 일부 중복될 수 있지만 이 경쟁은 대규모 언어 모델이 외부 도구와 통신을 호출하는 데 드는 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.
MCP든 A2A든 프로토콜 자체에는 절대적인 고유성이 없습니다. 모델에 대한 보다 표준화된 연결 방법을 제공하고 공급을 활성화하며 모델을 다양한 실제 서비스와 연결하는 데 드는 어려움을 줄입니다. 궁극적으로 AI 생산성을 높이고 응용 프로그램의 폭발적인 증가를 가속화하는 것입니다. MCP는 전체 대규모 언어 모델 개발 단계의 자연스러운 산물입니다. 오늘날 MCP가 없더라도 이 단계를 달성하기 위한 다른 프로토콜이 있습니다.
쉬즈위안은 또한 MCP에는 현재 통합 인증, 보안 보호, 안정적인 장기 연결 및 다중 테넌트 관리와 같은 많은 문제가 있다고 지적했습니다. 개인적인 관점에서 볼 때 현재 문제는 끔찍한 것이 아니라 개발자와 실제 비즈니스 구현에 존재하는 실제 요구 사항을 반영합니다. 최근에는 MCP의 프로토콜 진화가 계속되고 있다는 것을 알게 되었습니다. 오픈 소스 프로토콜로서 기술 및 생태계 개발과 함께 계속 반복되고 개선될 것이며 앞으로 점차적으로 비교적 안정적인 상태에 도달할 것입니다.