AI 세계의 새로운 총아: 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 판도를 바꾸는 방법
AI 커뮤니티 내에서 MCP라는 약어가 상당한 화제를 불러일으키고 있습니다. 하지만 정확히 무엇이며, 갑작스러운 인기의 이유는 무엇일까요? 또한, 이를 사용하는 데 따른 잠재적인 장점과 단점은 무엇일까요?
Anthropic이 11월에 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 오픈 소스로 공개하기로 결정했을 때, 그 광범위한 채택 정도를 예상하지 못했을 것입니다. 오늘날 다양한 공급업체들이 MCP 지원을 제공하거나 보안을 강화하고, 기능을 확장하거나, 유연성을 높이는 혁신적인 방법을 개발하고 있습니다. MCP의 성공 스토리를 설명하는 것은 무엇일까요? 사용과 관련된 내재적인 위험이나 제한 사항이 있을까요?
흥미롭게도 비교적 최근에 도입되었음에도 불구하고 MCP는 Google과 OpenAI를 포함한 주요 AI 플레이어들에게 빠르게 채택되었습니다. 이는 MCP의 가치 제안이 처음부터 강력하게 공감했음을 시사합니다. MCP에 대한 가장 포괄적인 설명은 공식 문서에서 찾을 수 있습니다. ‘MCP는 애플리케이션이 LLM에 컨텍스트를 제공하는 방법을 표준화하는 개방형 프로토콜입니다. MCP를 AI 애플리케이션용 USB-C 포트라고 생각하십시오.’
MCP: AI를 위한 USB-C
USB-C에 대한 비유는 특히 통찰력이 있습니다. Anthropic은 ‘USB-C가 장치를 다양한 주변 장치 및 액세서리에 연결하는 표준화된 방법을 제공하는 것처럼 MCP는 AI 모델을 다양한 데이터 소스 및 도구에 연결하는 표준화된 방법을 제공합니다.’라고 설명합니다.
LLM과 다양한 데이터 소스 및 애플리케이션 간의 원활한 연결을 설정하는 것은 에이전트 AI의 잠재력을 최대한 실현하는 데 필수적입니다. 에이전트 AI는 단순한 텍스트 또는 이미지 생성보다 더 정교한 작업에 AI를 사용하는 것을 의미합니다. 이러한 모델의 고유한 아키텍처는 광범위한 컴퓨팅 리소스에 액세스할 수 있더라도 새로운 데이터에 대해 학습시키는 데 엄청난 비용이 듭니다. 또한 LLM은 주로 출력을 생성하며 본질적으로 애플리케이션을 제어하도록 설계되지 않았습니다. 이러한 유형의 제어를 활성화하려면 추가 개발 노력이 필요합니다. MCP는 모델이 데이터에 연결할 수 있는 표준화된 접근 방식을 제공하여 이러한 문제를 해결합니다.
MCP를 사용하면 애플리케이션에 API 엔드포인트가 있는 경우 MCP 서버에 쉽게 사용할 수 있습니다. 이는 회사 데이터를 참조하고 이에 따라 행동할 수 있는 에이전트 AI를 실현하는 데 중요한 단계입니다. 이 초기 단계는 후속 발전을 위한 길을 열어줍니다. USB-C 프로토콜이 랩톱 및 주변 장치에 대한 포괄적인 연결로 Thunderbolt 3, 4 및 5를 개발하는 데 필요한 전제 조건이었던 것처럼 MCP는 미래의 AI 혁신을 위한 토대를 마련합니다.
Anthropic 직원은 MCP의 본질을 ‘핵심은 Claude Desktop과 같은 LLM 애플리케이션이 있다는 것입니다. 시스템과 상호 작용(읽기 또는 쓰기)하려고 합니다. MCP는 이를 해결합니다.’라고 요약했습니다.
MCP는 주로 특정 데이터를 검색하는 역할을 담당하는 MCP 서버로 구성됩니다. MCP 클라이언트는 AI 애플리케이션 내에서 실행되며 하나 이상의 MCP 서버에 연결됩니다. MCP 호스트는 에이전트 기능 또는 구성 요소가 있는 LLM을 통합하는 AI 애플리케이션을 의미합니다. 마지막으로 데이터 또는 서비스 자체는 MCP 구성 요소의 결합된 작동에 의해 제어됩니다. 모델 컨텍스트 프로토콜은 각 구성 요소가 서로 통신하는 방법을 꼼꼼하게 정의합니다. 통신은 SSE(HTTP) 또는 STDIO(로컬 서버)를 통해 용이하게 이루어집니다.
MCP의 주요 의미
MCP는 AI와의 특히 직관적인 상호 작용을 용이하게 합니다. 예를 들어 LinkedIn 게시물을 만들기 위해 별도의 도구를 구성할 필요가 없습니다. 단순히 마우스와 키보드에 대한 제어 권한을 부여하면 시스템이 자동으로 Chrome으로 이동하여 LinkedIn 사이트에 액세스하고 게시물을 만들 수 있습니다. 이 접근 방식은 Anthropic의 Claude Computer Use 및 OpenAI Operator에 대한 대안을 제공하여 AI 모델을 선택하는 데 더 큰 유연성을 제공합니다.
Anthropic의 경쟁사 간의 초기 채택은 즉각적이지 않았지만 Cursor 및 Zed와 같은 독립적인 도구는 출시 직후 비교적 빨리 MCP를 통합했습니다. 이 프로토콜은 또한 국제적으로도 인기를 얻고 있으며, 중국의 Alibaba 및 Baidu와 같은 기업들이 MCP를 채택하고 있습니다. 이러한 성장은 OpenAI 및 Google과 같은 조직이 자체 MCP 통합을 정당화하는 데 더 쉬워졌습니다.
현재 MCP는 Kubernetes 또는 OAuth와 같이 Google 및 Twitter에서 각각 시작된 기술 스택 내에서 널리 인정되는 다른 표준과 유사한 위치를 차지하고 있습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 표준의 기원은 덜 관련성이 높아졌습니다. 이러한 프로토콜 또는 모범 사례는 종종 ‘적절한 시기’와 ‘적절한 장소’에 나타나며, AI의 광범위한 채택을 달성하는 데 매우 중요합니다.
MCP에 대한 비판
MCP가 중요한 요구 사항을 해결하지만 비판이 없는 것은 아닙니다. MCP를 둘러싼 많은 우려는 보안, 즉 부족하다고 인식되는 보안과 관련이 있습니다. 초기 사양에는 정의된 인증 메커니즘이 없었습니다(나중에 추가되었지만 보편적으로 채택되지는 않았습니다). 입력은 종종 암묵적으로 신뢰되며 LLM은 오류에 취약하며 잠재적으로 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 원격 코드 실행은 RMM 도구가 필요 없이 전체 컴퓨터를 손상시킬 수 있습니다. 공격자는 단순히 LLM에 특정 위치로 이동하고 데이터를 훔쳐서 다른 곳으로 이메일을 보내도록 지시할 수 있습니다.
Kubernetes와 마찬가지로 MCP는 외부 보안 조치에 의존할 가능성이 높습니다. 그러나 개발자는 항상 보안 고려 사항을 우선시하지 않고 이 AI 도구의 잠재력에 주로 집중할 수 있습니다. 결과적으로 MCP의 고유한 보안 기능 부족으로 인해 MCP 채택으로 인한 보안 사고를 예방하기 어렵습니다.
이 비판은 지나치게 가혹하게 해석되어서는 안 됩니다. 새로운 프로토콜과 표준은 처음부터 ‘설계상 보안’ 원칙을 거의 통합하지 않습니다. 그렇게 하면 빠른 채택이 방해될 수 있습니다. Anthropic이 처음부터 보안을 극대화하는 데 집중했다면 MCP는 인기를 얻지 못했을 수도 있습니다.
반대로 MCP는 보안 회사에서도 채택했습니다. 예를 들어 Wiz는 포괄적인 클라우드 가시성, 상황별 인텔리전스 및 데이터 소스에 대한 통합 보안 조치를 갖춘 자체 MCP 서버를 개발했습니다. 그럼에도 불구하고 회사는 RCE에서 프롬프트 주입 및 명령 하이재킹에 이르는 우려 사항을 인용하면서 프로토콜에 대해 비판적입니다. 이러한 문제를 해결하려면 특수 솔루션이 필요할 수 있습니다.
MCP의 미래는 커뮤니티에 달려 있습니다.
이제 MCP가 GenAI 연결을 위한 표준으로 부상했으므로 그 성숙도는 Anthropic뿐만 아니라 커뮤니티의 공동 노력에 달려 있습니다. 이 협업 프로세스는 이미 탄력을 받고 있습니다. 예를 들어 Docker는 컨테이너로 달성한 것과 동일한 사용 편의성으로 MCP를 프로덕션에 사용할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. Docker MCP Catalog 및 MCP Toolkit은 컨테이너화된 MCP 애플리케이션을 중심으로 하는 생태계의 시작을 나타냅니다. Docker는 Stripe, Elastic, Heroku, Pulumi 및 Grafana Labs와 같은 얼리 어답터를 주요 기여자로 강조했습니다.
MCP 사용에 대한 열정이 현재 성숙도 수준을 능가하는 것으로 보입니다. 그럼에도 불구하고 광범위한 채택은 MCP를 둘러싼 보다 강력한 보안 조치에서 새로운 사용 사례에 이르기까지 개선 사항이 정기적으로 나타날 가능성이 높다는 신호입니다. MCP의 미래 개발 및 개선은 광범위한 AI 커뮤니티의 요구와 혁신에 의해 주도되는 공동 노력이 될 것입니다.
모델 컨텍스트 프로토콜이 두각을 나타내면서 그 복잡성, 잠재적 이점 및 내재된 위험을 이해하는 것이 필수적입니다. 다음 섹션에서는 이 획기적인 기술에 대한 포괄적인 개요를 제공하면서 MCP의 다양한 측면을 자세히 살펴봅니다.
MCP의 기술적 기반 이해
핵심적으로 모델 컨텍스트 프로토콜은 다양한 소프트웨어 구성 요소가 상호 작용하여 대규모 언어 모델에 컨텍스트를 제공하는 방법을 정의하는 일련의 사양입니다. 이 컨텍스트는 LLM이 작업을 효과적으로 수행하는 데 매우 중요하며, 외부 데이터 및 도구에 액세스하고 활용할 수 있도록 합니다.
MCP의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.
MCP 서버: 이 구성 요소는 외부 데이터 소스 및 도구에 대한 게이트웨이 역할을 합니다. LLM이 정보를 검색하거나 작업을 수행할 수 있도록 API를 노출합니다.
MCP 클라이언트: 이 구성 요소는 LLM 애플리케이션 내에 있으며 MCP 서버와 통신하여 데이터를 요청하거나 작업을 트리거합니다.
MCP 호스트: 이것은 LLM 및 MCP 구성 요소가 작동하는 전체 환경입니다. 올바르게 작동하는 데 필요한 인프라와 리소스를 제공합니다.
이러한 구성 요소 간의 통신은 일반적으로 JSON과 같은 형식을 사용하여 데이터 교환에 HTTP와 같은 표준 네트워크 프로토콜을 통해 발생합니다. 이러한 표준화는 다양한 LLM과 외부 데이터 소스 간의 상호 운용성을 허용하여 보다 개방적이고 협력적인 AI 생태계를 조성합니다.
MCP의 이점 살펴보기
MCP의 채택은 LLM으로 작업하는 개발자 및 조직에 수많은 이점을 제공합니다. 주요 이점 중 일부는 다음과 같습니다.
간소화된 통합: MCP는 LLM을 외부 데이터 소스 및 도구에 연결하는 프로세스를 간소화하여 통합에 필요한 복잡성과 시간을 줄입니다.
향상된 유연성: MCP를 사용하면 개발자가 기본 애플리케이션 코드를 수정하지 않고도 다양한 LLM과 데이터 소스 간에 쉽게 전환할 수 있습니다.
향상된 확장성: MCP를 사용하면 LLM이 방대한 양의 데이터에 액세스하고 광범위한 도구를 활용하여 확장성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.
향상된 보안: 보안이 우려되지만 MCP는 데이터를 보호하고 무단 액세스를 방지하기 위한 보안 조치를 구현하기 위한 프레임워크를 제공합니다.
가속화된 혁신: MCP는 LLM이 외부 리소스와 상호 작용하는 방식을 표준화함으로써 AI 커뮤니티 내에서 혁신과 협업을 촉진합니다.
MCP의 보안 문제 해결
앞서 언급했듯이 보안은 MCP에서 중요한 문제입니다. 내장된 보안 기능의 부족으로 인해 시스템이 다양한 공격에 취약해질 수 있습니다. 그러나 개발자가 이러한 위험을 완화하기 위해 취할 수 있는 몇 가지 단계가 있습니다.
인증 구현: MCP 리소스에 액세스하는 사용자 및 애플리케이션의 신원을 확인하기 위해 인증 메커니즘을 시행합니다.
입력 유효성 검사: 프롬프트 주입 공격 및 기타 형태의 악성 입력을 방지하기 위해 모든 입력 데이터를 신중하게 유효성 검사합니다.
액세스 제한: 사용자 역할 및 권한에 따라 중요한 데이터 및 도구에 대한 액세스를 제한합니다.
활동 모니터링: 의심스러운 패턴 및 잠재적인 보안 침해에 대한 MCP 활동을 모니터링합니다.
보안 도구 사용: 보호를 강화하기 위해 방화벽 및 침입 탐지 시스템과 같은 보안 도구와 MCP를 통합합니다.
이러한 보안 조치를 구현함으로써 개발자는 MCP 사용과 관련된 위험을 크게 줄이고 AI 시스템의 안전과 무결성을 보장할 수 있습니다.
MCP의 실제 응용 프로그램
MCP의 잠재적인 응용 프로그램은 광범위하며 다양한 산업에 걸쳐 있습니다. MCP가 실제로 사용되는 방법의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
고객 서비스: LLM을 CRM 시스템에 연결하여 개인화된 고객 지원을 제공하고 문제를 보다 효율적으로 해결합니다.
재무 분석: LLM을 재무 데이터 소스와 통합하여 시장 동향을 분석하고 투자 권장 사항을 제공합니다.
의료: LLM을 전자 건강 기록에 연결하여 의사가 질병을 진단하고 치료 계획을 개발하는 데 도움을 줍니다.
교육: LLM을 교육 리소스에 연결하여 학생들에게 개인화된 학습 경험을 제공합니다.
제조: LLM을 산업 제어 시스템과 통합하여 생산 프로세스를 최적화하고 품질 관리를 개선합니다.
이들은 MCP가 AI 기능을 향상시키고 실제 문제를 해결하는 데 사용되는 많은 방법의 몇 가지 예일 뿐입니다. 기술이 성숙하고 널리 채택됨에 따라 더욱 혁신적인 응용 프로그램이 등장할 것으로 예상할 수 있습니다.
MCP 및 AI 통합의 미래
모델 컨텍스트 프로토콜은 AI 통합의 미래에서 중추적인 역할을 할 준비가 되어 있습니다. LLM이 더욱 강력해지고 정교해짐에 따라 외부 리소스에 연결하는 표준화된 방법에 대한 필요성이 커질 것입니다. MCP는 이러한 통합을 위한 견고한 기반을 제공하여 개발자가 보다 유능하고 다양한 AI 시스템을 구축할 수 있도록 합니다.
향후 몇 년 동안 우리는 MCP가 AI 커뮤니티의 변화하는 요구에 맞춰 진화하고 적응하는 것을 볼 수 있습니다. 이러한 진화에는 다음과 같은 내용이 포함될 수 있습니다.
향상된 보안 기능: 현재 취약점을 해결하고 AI 시스템의 안전을 보장하기 위해 더욱 강력한 보안 기능을 추가합니다.
향상된 성능: 더 많은 양의 데이터와 더 복잡한 작업을 처리할 수 있도록 MCP의 성능과 확장성을 최적화합니다.
확장된 지원: 더 많은 LLM, 데이터 소스 및 도구에 대한 지원을 늘려 더 많은 개발자가 MCP에 액세스할 수 있도록 합니다.
커뮤니티 주도 개발: 개발자가 MCP의 진화에 기여하고 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수 있도록 보다 커뮤니티 주도 개발 모델로 전환합니다.
MCP가 계속 진화함에 따라 우리 삶의 다양한 측면에 대한 AI 및 통합의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 표준화와 상호 운용성은 혁신을 촉진하고 개발을 가속화하며 궁극적으로 인공 지능의 잠재력을 최대한 발휘할 것입니다.