인공지능은 급속도로 진화하고 있으며, 그에 따라 AI 모델이 외부 세계와 상호 작용해야 할 필요성이 커지고 있습니다. 전통적으로 AI 모델은 고립된 상태에서 작동하여 파일, 데이터베이스 또는 온라인 서비스와 같은 외부 소스의 데이터에 직접 액세스하거나 처리할 수 없었습니다. 이러한 제한은 진정으로 다재다능하고 지능적인 AI 애플리케이션 개발을 저해했습니다. 그러나 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 표준이 등장하고 있는데, 바로 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)입니다.
Claude AI 챗봇을 개발한 회사인 Anthropic에서 개발한 MCP는 AI 모델이 외부 데이터 소스에 원활하게 연결하고, 정보를 읽고, 작업을 실행할 수 있도록 설계된 오픈 소스 프로토콜입니다. 이 혁신적인 프로토콜은 AI 기능의 새로운 시대를 열어 AI 모델이 더욱 상황을 인식하고, 응답성이 뛰어나며, 궁극적으로 더 유용해질 수 있도록 약속합니다.
보편적인 연결성의 필요성
AI 모델은 본질적으로 훈련 매개변수 외부에 존재하는 방대한 데이터의 바다로부터 단절되어 있습니다. 이러한 격리는 실시간 정보를 활용하고, 사용자 경험을 개인화하거나, 복잡한 작업을 자동화할 수 있는 AI 애플리케이션을 구축하려는 개발자에게 중요한 장애물이 됩니다.
과거에는 기업들이 각 애플리케이션에 대한 맞춤형 커넥터를 개발해야 했는데, 이는 시간과 자원이 많이 소모되는 프로세스였습니다. 강을 건너야 할 때마다 고유한 다리를 건설해야 한다고 상상해 보십시오. MCP는 범용 커넥터를 제공함으로써 이 문제를 해결하고자 합니다. 이 공통 프로토콜을 통해 AI 모델은 범용 어댑터가 다른 전자 장치를 전원 콘센트에 연결할 수 있는 것처럼 외부 데이터 소스와 상호 작용할 수 있습니다.
예를 들어 MCP를 사용하면 Claude와 같은 AI 모델을 Google Drive 또는 GitHub에 연결하여 파일, 문서 및 코드 저장소에 액세스하고 처리할 수 있습니다. 이를 통해 자동화된 문서 요약 및 코드 분석에서 지능형 검색 및 콘텐츠 생성에 이르기까지 광범위한 가능성이 열립니다.
MCP 작동 방식: 양방향 연결
MCP는 AI 모델과 데이터 소스 간에 안전하고 상황을 인식하는 양방향 연결을 설정합니다. 이 연결은 MCP 서버와 MCP 클라이언트라는 두 가지 주요 구성 요소를 통해 용이하게 이루어집니다.
MCP 서버는 커넥터 역할을 하여 AI 모델이 요청한 데이터를 제공합니다. 이를 요청 시 라이브러리의 선반(데이터 소스)에서 특정 책(데이터)을 검색하는 사서라고 생각하십시오.
반면에 MCP 클라이언트는 AI 모델이 데이터를 요청하는 인터페이스입니다. 예를 들어 Claude Desktop 앱은 특정 정보에 대한 요청을 MCP 서버로 보내는 MCP 클라이언트 역할을 합니다.
MCP 서버는 요청을 받고, 해당 소스에서 요청된 데이터를 검색한 다음, AI 모델에서 처리할 수 있도록 MCP 클라이언트로 다시 전송합니다. 이러한 원활한 정보 교환을 통해 AI 모델은 외부 데이터에 동적이고 반응적인 방식으로 액세스하고 활용할 수 있습니다.
개발자 역량 강화: MCP 서버 및 클라이언트 구축
MCP는 개발자 중심 도구로 설계되어 개발자가 특정 요구 사항에 맞게 맞춤형 MCP 서버 및 클라이언트를 구축할 수 있도록 지원합니다. 이 오픈 소스 접근 방식은 혁신을 촉진하고 새로운 통합 및 애플리케이션의 빠른 개발을 가능하게 합니다.
개발자는 Google Maps, WhatsApp, Slack, Google Drive, GitHub, Bluesky, Windows, macOS 및 Linux를 포함한 광범위한 서비스 및 데이터 소스에 대한 MCP 서버를 만들 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 ChatGPT와 같은 AI 챗봇 내에서 이러한 서비스에서 정보를 가져와 기능을 확장하고 유용성을 높일 수 있습니다.
또한 개발자는 MCP 서버를 로컬 파일 시스템에 연결하여 AI 모델이 컴퓨터에서 파일을 읽고 수정할 수 있도록 할 수 있습니다. 이를 통해 문서 편집, 코드 생성 및 데이터 분석과 같은 작업을 자동화할 수 있는 흥미로운 가능성이 열립니다.
MCP의 오픈 소스 특성은 커뮤니티 참여와 협업을 장려합니다. 누구나 새로운 MCP 서버 및 클라이언트를 구축하고, 기존 서버 및 클라이언트를 개선하거나, 피드백 및 제안을 제공하여 프로젝트에 기여할 수 있습니다. 이러한 협업적 접근 방식을 통해 MCP는 최첨단 관련 기술로 유지됩니다.
대규모 언어 모델(LLM)의 잠재력 발휘
MCP는 LLM이 지능적인 기능을 활용하여 외부 앱, 도구 및 서비스와 상호 작용할 수 있도록 지원합니다. Claude 데스크톱 앱은 이미 MCP를 지원하지만 Google, Microsoft 및 OpenAI와 같은 주요 기술 회사는 프로토콜을 채택할 계획을 발표했습니다.
MCP의 이러한 광범위한 채택은 AI 모델의 다양한 워크플로 및 애플리케이션으로의 통합을 가속화하여 더 많은 청중에게 접근성이 높고 유용하게 만들 것입니다.
MCP 대 AI 에이전트: 차이점 이해
MCP가 AI 에이전트처럼 보일 수 있지만 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. MCP는 AI 모델과 외부 데이터 소스 간의 상호 작용을 용이하게 하는 통신 프로토콜입니다. AI 에이전트의 독립적인 의사 결정 기능은 없습니다.
AI 에이전트는 일반적으로 자체 내부 논리 및 목표에 따라 계획하고, 결정을 내리고, 작업을 수행합니다. 반면에 MCP는 단순히 서로 다른 시스템 간의 액세스를 가능하게 하여 AI 에이전트가 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필요한 정보를 제공합니다.
그러나 MCP는 AI 에이전트의 신뢰성과 효율성을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 외부 데이터 소스에 대한 액세스를 제공함으로써 MCP는 AI 에이전트가 더 많은 정보를 얻고 상황을 인식하는 방식으로 작동할 수 있도록 하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
에이전트 AI 시대: 미래를 형성하는 MCP의 역할
에이전트 AI 시대로 접어들면서 MCP는 액션 기반 AI 어시스턴트를 더욱 다재다능하고 강력하게 만드는 데 중요한 역할을 할 것입니다. Google Next 2025 행사에서 발표된 Google의 Agent2Agent 프로토콜(A2A)은 AI 시스템 간의 상호 운용성 및 통신의 중요성을 더욱 강조합니다.
Google에 따르면 A2A는 Anthropic의 MCP를 보완하여 에이전트에게 유용한 도구와 컨텍스트를 제공하는 오픈 프로토콜입니다. 이러한 협업적 접근 방식은 AI 모델과 데이터 소스 간의 원활한 상호 작용을 용이하게 하기 위한 표준화된 프로토콜의 필요성에 대한 인식이 높아지고 있음을 강조합니다.
사용 가능한 MCP 서버 탐색
수많은 커뮤니티 중심 MCP 서버가 독립 개발자에 의해 개발되고 있지만 Anthropic은 사용자가 탐색할 수 있는 몇 가지 훌륭한 MCP 서버를 만들었습니다. 예를 들어 Google Drive MCP 서버를 사용하면 Claude Desktop 앱을 사용하여 Google Drive에서 파일을 검색하고 액세스할 수 있습니다.
파일 시스템 MCP 서버를 사용하면 로컬 컴퓨터에서 파일을 읽고, 쓰고, 만들고, 삭제하고, 이동하고, 검색할 수 있습니다. Slack MCP 서버는 채널을 관리하고, 메시지를 게시하고, 스레드에 회신하고, 메시지를 검색할 수 있습니다. 또한 GitHub MCP 서버를 사용하면 저장소를 관리하고, 파일 작업을 수행하고, 분기를 만들 수 있습니다.
에코시스템 확장: 커뮤니티 중심 MCP 서버
MCP 에코시스템은 빠르게 확장되고 있으며 다양한 서비스 및 애플리케이션에 사용할 수 있는 커뮤니티 중심 MCP 서버의 수가 증가하고 있습니다. 몇 가지 인기 있는 예로는 일정을 확인하고 이벤트를 추가하거나 삭제할 수 있는 Google Calendar MCP가 있습니다.
기타 커뮤니티에서 개발한 MCP 서버에는 Airtable, Airbnb, Apple Calendar, Discord, Excel, Figma, Gmail, Notion, Spotify, Telegram, X(이전 Twitter) 및 YouTube용 서버가 있습니다. 이러한 다양한 MCP 서버는 프로토콜의 다재다능함과 적응성을 보여줍니다.
AI 챗봇 혁신: 단순한 대화를 넘어
MCP는 AI 챗봇과 상호 작용하는 방식을 혁신할 준비가 되어 있습니다. 이 기술을 통해 AI 앱은 단순한 대화를 넘어 다양한 워크플로에서 작업을 수행하는 데 실제로 유용해질 수 있습니다.
질문에 답할 뿐만 아니라 약속을 예약하고, 할 일 목록을 관리하고, 일상적인 작업을 자동화할 수 있는 AI 챗봇을 상상해 보십시오. MCP는 AI 모델과 외부 세계 간에 필요한 연결을 제공하여 이러한 비전을 현실로 만듭니다.
MCP를 통해 AI 챗봇은 다양한 소스의 정보에 액세스하고 처리할 수 있으므로 더욱 개인화되고 상황을 인식하며 실행 가능한 응답을 제공할 수 있습니다. 이는 AI와 상호 작용하는 방식을 변화시켜 우리 일상 생활의 필수적인 부분이 될 것입니다.
결론적으로 모델 컨텍스트 프로토콜은 AI의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 획기적인 기술입니다. AI 모델이 외부 데이터 소스에 액세스할 수 있는 범용 커넥터를 제공함으로써 MCP는 AI 기능의 새로운 시대를 열어 AI를 그 어느 때보다 다재다능하고 반응성이 뛰어나며 유용하게 만듭니다. MCP 에코시스템이 계속 성장하고 진화함에 따라 더욱 혁신적인 애플리케이션과 통합이 등장하여 우리 삶과 일하는 방식을 변화시킬 것으로 예상할 수 있습니다.