Anthropic의 Model Context Protocol(MCP): 탄생 배경, 기능, 그리고 영향
Anthropic의 Model Context Protocol(MCP)을 살펴보세요. MCP는 AI 모델을 외부 도구와 데이터와 통합하는 새로운 오픈 표준으로, 더 똑똑하고 맥락이 풍부한 애플리케이션을 가능하게 합니다. 이 글은 AI가 번역한 기사입니다. 오역이 있을 수 있으니 댓글로 알려주세요.
Created on September 15|Last edited on September 15
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2024년 11월 말에 Anthropic는 Model Context Protocol(MCP)을 도입했습니다. – 대형 언어 모델과 같은 AI 모델을 외부 데이터 소스와 도구에 연결하기 위한 오픈 표준입니다. MCP는 관련된 맥락에 접근하고 다른 시스템에서 작업을 수행할 수 있는 표준화된 방법을 제공함으로써, 고립된 AI 시스템의 한계를 깨기 위해 설계되었습니다. 간단히 말해, MCP는 AI 애플리케이션을 위한 “USB 포트”처럼 동작하여, 각 경우마다 맞춤 코드를 작성할 필요 없이 어떤 AI 어시스턴트든 어떤 데이터 소스나 서비스에도 보편적인 인터페이스로 연결할 수 있게 합니다.
이는 오랫동안 이어져 온 통합 병목을 해소하고, AI 어시스턴트가 필요한 정보와 도구를 직접 활용하여 더욱 적절하고 최신의 응답을 제공할 수 있게 해 준다는 약속입니다.
목차
MCP의 탄생 배경과 도입 동기MCP의 작동 방식: 기술적 해부통신과 프리미티브MCP의 적용 분야와 활용 사례MCP와 기존 컨텍스트 관리 방식 비교업계 반응과 전문가 의견: MCP에 대한 시각MCP의 미래적 함의자료와 추가 읽을거리:
MCP의 탄생 배경과 도입 동기
Anthropic의 MCP는 90년대 데이터베이스 분야에서 ODBC가 했던 역할, 즉 범용 커넥터에 비유됩니다. 왼쪽에서는 ODBC가 애플리케이션과 데이터베이스를 이어줬고, 오른쪽에서는 MCP가 AI 모델을 현대의 다양한 도구와 데이터 소스의 그물망과 연결해 수많은 맞춤형 통합 작업을 단순화하는 비전을 제시합니다.
MCP는 분명한 업계 수요에서 탄생했습니다. 전통적으로 AI 모델은 고립된 환경에 묶여 최신 정보를 쉽게 가져오거나 외부 시스템에서 직접 행동하기 어려웠습니다. MCP 이전에는, 통합 작업은 언어 모델 새로운 데이터베이스, 클라우드 서비스, 엔터프라이즈 앱이 추가될 때마다 일회성 커넥터와 프롬프트를 따로 만들어야 했고, 이는 M×N 문제(여러 개의 모델 M과 여러 개의 도구 N이 각각 맞춤형 통합을 요구하는 상황)로 이어지는 번거로운 작업이었다. Anthropic은 고급 모델조차 “정보 사일로와 레거시 시스템 뒤에 갇혀” 있으며, 데이터 소스마다 별도의 코드를 요구한다는 점을 관찰했다. 이는 배포 속도를 늦출 뿐 아니라, 단편화되어 확장하기 어려운 아키텍처를 낳았다.
Anthropic은 MCP를 오픈 소스로 공개해 이 문제에 대한 통합된 해법을 제시하고자 했습니다. 목표는 매번 임시방편식 통합을 반복하는 대신 하나의 표준 프로토콜로 대체해, 개발자와 조직이 매번 바퀴를 다시 발명하지 않고도 한 번의 설정으로 AI 어시스턴트를 다양한 데이터에 연결할 수 있게 하는 것이었습니다. 본질적으로 MCP는 복잡한 통합 문제를 M×N에서 훨씬 단순한 N+M 구조로 바꿔 해결합니다. 도구와 모델이 각각 한 번만 MCP를 준수하면, 이후에는 표준을 따르는 어떤 모델도 어떤 도구와도 함께 작동할 수 있습니다. 이는 과거 ODBC 표준이 데이터베이스 연결을 통합했던 방식과 유사하며, 분석가들은 MCP를 “AI를 위한 ODBC”로 부르며 이러한 비교를 제시합니다.
기술적 단순화뿐 아니라, MCP의 오픈 스탠더드 접근은 협업과 커뮤니티에 의해 동기부여되었습니다. 독점적 해법이 아니라 공공재로 MCP를 제시하며, 공유 커넥터와 커뮤니티 기여가 활발한 생태계를 조성하겠다는 목표였습니다. Block(Square)과 같은 초기 파트너들도 이러한 개방성을 높이 평가하며, MCP와 같은 표준을 “AI를 실제 애플리케이션과 연결하는 다리”라고 부르고, 접근 가능하고 협력적인 AI 혁신의 중요���을 강조했습니다. 요약하면, MCP의 탄생은 AI 통합을 표준화하고, 반복 작업을 제거하며, 다양한 도메인에서 더 풍부하고 문맥을 이해하는 AI 행동을 실현하려는 필요에서 비롯되었습니다.
MCP의 작동 방식: 기술적 해부
핵심적으로 MCP는 클라이언트–서버 아키텍처를 따라 AI 모델을 외부 리소스와 연결합니다. 이 설계에는 호스트, 하나 이상의 클라이언트, 그리고 하나 이상의 서버라는 세 가지 주요 구성 요소가 있습니다. )"
- MCP 클라이언트: 클라이언트는 호스트가 각 서버 연결을 관리할 때 사용하는 중개자입니다. 각 MCP 클라이언트는 하나의 MCP 서버와의 통신을 담당하며, 보안을 위해 연결을 샌드박스로 격리합니다. 호스트는 사용해야 하는 서버마다 클라이언트를 생성하여 일대일 연결을 유지합니다.
- MCP 서버: 서버는 MCP 표준을 구현하고 특정 기능 집합을 제공하는 프로그램(보통 모델 외부에 위치)입니다. 일반적으로 도구 모음, 데이터 리소스에 대한 접근, 특정 도메인과 관련된 사전 정의 프롬프트로 구성됩니다. MCP 서버는 데이터베이스, 클라우드 서비스, 또는 어떤 데이터 소스와도 연동될 수 있습니다. Anthropic과 커뮤니티는 Google Drive, Slack, GitHub, Postgres/SQLite 같은 데이터베이스, Puppeteer를 통한 웹 브라우저 등 다양한 대상에 대한 서버를 공개했습니다.
통신과 프리미티브
MCP 클라이언트와 서버는 구조화된 메시지로 서로 통신합니다(RPC 위에서 JSON 형식을 사용). 현재 구현에서는 로컬 연결의 경우 표준 입력/출력 위의 JSON-RPC를 사용합니다(호스트가 서버 프로세스를 실행하고 파이프로 데이터를 전달). 원격 또는 네트워크 연결을 위해서는 HTTP 기반 프로토콜(스트리밍을 위한 Server-Sent Events 포함)이 예정되어 있습니다. MCP 명세서는 이러한 상호작용을 규정하는 “프리미티브”라 불리는 핵심 메시지 유형 집합을 정의합니다.
- 서버 측 프리미티브: 프롬프트, 리소스, 그리고 도구. MCP에서 프롬프트는 모델을 안내하기 위한 준비된 지시문이나 템플릿을 뜻합니다(저장된 프롬프트나 매크로와 유사). 리소스는 서버가 모델의 문맥을 풍부하게 하기 위해 보내는 구조화된 데이터입니다(예: 문서 발췌, 코드 조각, 프롬프트에 포함할 정보 등). 도구는 모델이 서버를 통해 호출할 수 있는 실행 가능한 함수나 작업입니다(예: 데이터베이스 쿼리, 웹 검색, Slack에 메시지 게시). 이러한 프리미티브를 통해 서버는 AI에게 자신의 기능을 제시합니다. 즉, 모델에게 “활용할 수 있는 추가 지침, 가져올 수 있는 데이터, 수행할 수 있는 작업이 여기 있다”라고 알려주는 셈입니다.
- 클라이언트 측 프리미티브: 루트와 샘플링. 루트는 서버가 허용된다면 접근할 수 있는 호스트의 파일 시스템이나 환경에 대한 진��점을 뜻합니다(예: 특정 로컬 파일에 대한 서버 접근 권한 부여). 샘플링은 서버가 프롬프트를 제공하고, 그에 대한 완료 텍스트 생성을 호스트 AI에 요청할 수 있게 하는 메커니즘입니다. 이는 보다 고급 기능으로, 서버가 처리 도중 모델에게 사고하거나 글을 작성하도록 요청할 수 있어 복잡한 다단계 추론을 가능하게 합니다(예: 서버 측 에이전트가 하위 작업을 위해 모델에 다시 호출). Anthropic은 샘플링이 통제되지 않은 자기 프롬프트를 방지하기 위해 항상 사람의 승인을 거치도록 해야 한다고 경고합니다.
종합하면, 외부 데이터나 작업이 필요한 질문을 AI에게 했을 때 MCP가 실제로 동작하는 방식은 다음과 같습니다:
- 기능 탐색: MCP 클라이언트는 먼저 서버에 제공 가능한 항목을 설명해 달라고 요청합니다. 즉, 서버가 제공할 수 있는 도구, 리소스, 프롬프트 템플릿 목록을 가져옵니다. 그런 다음 호스트 앱을 통해 AI 모델이 이러한 기능을 인지하게 됩니다.
- 증강 프롬프트 작성: 사용자의 질문(및 기타 문맥)이 서버의 도구·리소스 설명과 함께 AI 모델로 전달됩니다. 그 결과 모델은 서버를 통해 무엇을 할 수 있는지 “알게” 됩니다. 예를 들어 사용자가 “내일 날씨가 어때?”라고 묻는 경우, 모델에 전달되는 프롬프트에는 서버가 제공하는 “Weather API 도구”에 대한 설명이 포함됩니다.
- 도구·리소스 선택: AI 모델은 사용자 질의와 사용 가능한 MCP 도구·리소스를 분석해, 이를 사용할 필요가 있는지 판단합니다. 필요하다고 판단되면, MCP 사양에 따라 어떤 도구나 리소스를 사용할지 구조화된 형식으로 응답합니다. 날씨 예시에서는 최신 정보를 얻기 위해 서버가 제공하는 “Weather API” 도구를 호출하기로 결정할 수 있습니다.
- 서버 실행: MCP 클라이언트는 모델의 요청을 받아 MCP 서버에서 해당 동작을 호출합니다(예: 서버의 코드를 통해 날씨 API 호출을 실행). 서버는 데이터베이스에서 데이터를 조회하거나 외부 API를 호출하는 등 요청된 작업을 수행한 뒤, 결과를 클라이언트에 반환합니다.
- 응답 생성: 서버에서 받은 결과(예: 일기예보 데이터)는 클라이언트를 통해 AI 모델에 다시 전달됩니다. 모델은 이제 이 데이터를 답변에 반영할 수 있습니다. 그런 다음 자체 지식과 방금 가져온 정보를 바탕으로 사용자에게 최종 응답을 생성합니다(예: “내일 예보는 15°C에 약한 비입니다.”).사용자는 대화 도중 모델이 외부 정보를 매끄럽게 가져와 보강한 답변을 확인합니다.
겉으로는 간단해 보이지만, 실제로는 클라이언트와 서버 사이를 오가는 JSON 메시지가 이 흐름을 가능하게 합니다. 다만 개발자 관점에서는 MCP가 이러한 저수준 세부 사항을 추상화해 줍니다. 명세에 따라 MCP 서버를 구현하거나 미리 만들어진 서버를 사용하기만 하면, MCP 클라이언트를 지원하는 AI 애플리케이션은 곧바로 그 새로운 도구와 데이터를 활용할 수 있습니다. Anthropic은 MCP 서버를 구축하거나 클라이언트 통합을 쉽게 하도록 여러 언어(Python, TypeScript, Java/Kotlin)의 SDK를 제공합니다. 예를 들어, 맞춤형 SQL 데이터베이스용 신규 커넥터를 작성하는 일은 소규모 MCP 서버를 구현하는 것으로 충분하며(심지어 AI의 도움을 받아 구현할 수도 있습니다. Anthropic은 자사의 Claude 3.5 서버 코드를 생성하는 데 도움을 줄 수도 있습니다). AI와 서버가 어떻게 통신하는지는 프로토콜이 담당하므로, 개발자는 프롬프트, 리소스, 도구 관점에서 서버가 수행할 수 있는 기능만 정의하면 됩니다.
보안과 제어
MCP의 설계는 AI의 접근 권한을 엄격히 통제하는 데 중점을 둡니다. 호스트가 클라이언트를 생성하고 서버를 승인하기 때문에, 사용자나 조직은 AI 어시스턴트가 어떤 대상에 연결할 수 있는지 엄격하게 관리할 수 있습니다. 각 MCP 서버는 명시적 승인을 필요로 하며, 해당 서버의 도구는 부여된 권한 범위 내에서만 실행됩니다(예: 어떤 서버는 특정 폴더 읽기만 허용되고, 다른 서버는 아예 파일 접근 권한이 없을 수 있음). 이러한 로컬 우선, 명시적 권한 부여 모델은 민감한 데이터와 통합되는 AI의 특성상 프라이버시와 안전을 유지해야 하는 요구와 부합합니다.Anthropic 팀은 최종적으로 원격·클라우드 연결을 허용하는 방향을 지향하지만, 초기에는 안전을 위해 로컬 배포에 초점을 맞췄다고 강조했습니다. 즉, 커넥터를 사용자의 기기나 네트워크에서 직접 실행하고 사용자가 통제하는 방식입니다. 앞으로 원격 지원이 성숙해지면, 분산 환경에서도 이러한 통제를 유지할 수 있도록 인증과 보안을 한층 강화하는 계층이 추가될 예정입니다.
요약하면, MCP는 AI 모델이 표준화된 메시지를 통해 컨텍스트(데이터)를 가져오고 동작을 트리거할 수 있는 구조화된 양방향 인터페이스를 제공합니다. 이는 모델 프롬프트를 확장하는 방식을 바꿉니다. 모든 것을 하나의 거대한 프롬프트에 욱여넣거나 파인튜닝 새로운 데이터로 모델을 다시 학습시키는 대신, MCP는 필요한 순간에 모듈식으로 정보와 도구를 제공할 수 있게 합니다. 이로써 유연성이 한층 높아집니다. Anthropic의 표현대로, “MCP를 AI용 USB-C 포트처럼 생각해 보세요.” 표준을 준수하는 어떤 도구든 꽂아 모델의 능력을 확장할 수 있습니다.
MCP의 적용 분야와 활용 사례
MCP는 아직 초기 단계의 표준이지만, 잠재적 적용 범위는 매우 넓으며 초기 활용 사례만으로도 AI 시스템의 수준을 어떻게 끌어올릴 수 있는지 잘 보여줍니다.
- 엔터프라이즈 데이터 어시스턴트: 주요 영향 분야 중 하나는 엔터프라이즈 지식 검색입니다. 즉, 회사의 데이터, 문서, 서비스에 안전하게 접근해 질문에 답하거나 작업을 자동화하는 AI 어시스턴트입니다. MCP를 사용하면, 기업의 챗봇 하나의 대화 안에서 여러 내부 시스템을 동시에 조회할 수 있습니다. 예를 들어 데이터베이스 커넥터를 통해 직원의 인사 기록을 가져오고, 프로젝트 관리 도구에서 프로젝트 세부 정보를 확인하며, 슬랙에 업데이트를 게시하는 작업까지 모두 MCP로 표준화해 수행할 수 있습니다. 초기 도입 기업들은 Google Drive(문서 검색), Slack(채널 내 메시지 및 지식), 다양한 데이터베이스 등 인기 있는 엔터프라이즈 도구용 커넥터를 구축했습니다. Anthropic는 이러한 시스템을 위한 MCP 서버를 기본 제공하므로, Claude 같은 AI는 필요할 때 바로 Drive에서 파일을 가져오거나 Slack에서 대화를 불러올 수 있습니다. 이를 통해 고객 지원 봇, HR 어시스턴트, 기타 내부 AI 에이전트가 정적인 학습 스냅샷이 아니라 최신 내부 지식 베이스를 활용할 수 있게 되어 성능이 크게 향상될 것으로 기대됩니다.
- 소프트웨어 개발 및 코딩 에이전트: MCP는 개발자 도구 생태계에서 빠르게 영향력을 넓혀 가고 있습니다. 코딩 어시스턴트 (GitHub Copilot, Replit의 AI, Sourcegraph의 Cody 등)처럼 코드 문맥을 가져올 수 있을 때 큰 이점을 얻습니다. 문서화, 그리고 저장소에서 실제로 작업을 수행할 수도 있습니다. Sourcegraph, Zed, Replit, Codeium 같은 기업들은 AI 코딩 기능을 한층 풍부하게 만들기 위해 MCP 통합을 시작했습니다. 예를 들어 Sourcegraph의 Cody는 MCP 지원을 발표했는데, 이는 저장소나 이슈에서 “코드 밖의 추가 컨텍스트”를 가져와 질의에 더 정확하게 답변할 수 있음을 의미합니다.. 안 IDE MCP 통합을 통해 AI는 개발자가 코드에 대해 질문할 때 프로젝트의 관련 파일을 읽고, 빌드·테스트 명령을 실행하며, 버전 기록을 검색할 수 있습니다. 이렇게 하면 AI가 맹목적으로 작업하지 않고 MCP 커넥터를 통해 실제 코드베이스, 커밋 로그, 문서를 참조할 수 있기 때문에 더 미세하고 정확한 코드 제안을 제공할 수 있습니다. 본질적으로 프로젝트의 문맥을 진정으로 이해하는 AI 페어 프로그래머를 가능하게 합니다. 예를 들어, 레퍼런스 MCP 서버 중 하나는 AI가 로컬 SQLite 데이터베이스에서 SQL 쿼리를 실행할 수 있도록 합니다., 세션 중에 코딩 어시스턴트가 테스트 데이터나 구성 정보를 가져오는 데 사용할 수 있습니다.
- 개인 생산성과 에이전트: MCP는 여러 앱에 걸친 작업을 관리하는 개인용 AI 에이전트를 구동할 수 있습니다. 하나의 워크플로에서 이메일을 읽고, 캘린더에 일정을 추가하고, 할 일 목록을 업데이트하며, 스마트 기기를 제어하는 가상 비서를 상상해 보세요. 전통적으로는 플랫폼별 통합을 여러 개 구현해야 했습니다. MCP를 사용하면 Gmail, Google Calendar, 작업 관리자 등용 서버를 작성하거나 확보하여 단일 AI 에이전트가 이를 조율할 수 있습니다. 커뮤니티 데모에서는 MCP로 구축된 “Gmail 에이전트”가 Gmail 커넥터를 통해 이메일을 읽고 초안을 작성할 수 있음을 보여 주었습니다.. 또 다른 예로, Puppeteer MCP 서버를 사용해 AI가 웹사이트를 탐색하고 스크랩하도록 하여 사실상 웹 브라우저 도구를 제공할 수 있습니다. MCP가 이러한 기능의 노출 방식을 표준화했기 때문에, 동일한 AI 모델은 MCP 클라이언트를 지원하기만 하면 같은 브라우징 도구, 같은 이메일 도구, 혹은 그 밖의 어떤 도구든 사용할 수 있습니다. 이는 적절한 감독하에 복잡한 작업 순서를 수행하는 에이전트형 AI의 미래를 시사합니다. Anthropic은 MCP가 기계적 작업을 처리하는 에이전트형 시스템을 구축하는 데 도움을 주어, 인간이 창의적 작업에 집중할 수 있도록 할 것임을 명시적으로 밝히고 있습니다..
- 멀티모달 및 데이터 분석 도구: 텍스트 기반 데이터를 넘어, MCP는 다른 모달리티와 데이터 분석과도 AI를 통합할 수 있습니다. 예를 들어, MCP 서버가 스프레드시트나 애널리틱스 API와 연동되어, 데이터 관련 질문을 받았을 때 AI가 차트를 가져오거나 통계를 계산할 수 있습니다. 혹은 Sentry나 Cloudflare 같은 클라우드 모니터링 시스템에 연결해 실시간 메트릭이나 로그를 조회할 수도 있습니다. 실제로 Cloudflare와 Sentry 같은 플랫폼은 MCP 도입을 검토 중인 사례로 언급되고 있습니다. 이를 통해 AI 어시스턴트가 IT 및 데브옵스 작업(예: “서버에 오류가 발생하고 있나요?” → AI가 Sentry MCP 도구를 사용해 최신 오류 로그를 조회). 이러한 통합을 더 쉽게 만들어, MCP는 다음과 같은 도메인으로 AI 지원을 확장할 수 있습니다. 금융 (금융 데이터베이스 쿼리) 헬스케어 (적절한 규정 준수를 준수하며 전자의무기록 시스템에서 데이터 조회) 또는 교육 (강의 콘텐츠나 학생 데이터에 접근)할 때도 항상 공통 프로토콜 계층을 통해 이루어집니다.
이러한 활용 사례들은 MCP의 변혁적 잠재력을 잘 보여줍니다. 개별 시스템에만 묶인 수십 개의 특화된 AI 봇을 쓰는 대신, 하나의 AI 어시스턴트가 다양한 도구와 데이터 소스를 가로질러 매끄럽게 이동하며 맥락을 유지할 수 있습니다. 초기 파일럿 사용자들은 MCP를 적용한 시스템이 더 적절하고 맥락에 맞는 응답을 내놓았다고 보고했는데, 모델이 필요한 정보를 정확히 필요한 순간에 끌어올 수 있기 때문입니다. 예를 들어, MCP를 사용하는 코딩 에이전트는 코드베이스에서 직접 인용해 질문에 답한 뒤 도구를 통해 바로 풀 리퀘스트를 여는 식의 작업까지 수행할 수 있습니다. 이는 통합이 전혀 없는 독립형 LLM으로는 불가능한 일입니다. MCP가 성숙해짐에 따라, 기업 웹사이트의 더 똑똑한 챗봇부터 AI 기반 IDE와 개인 비서에 이르기까지 곳곳에서 MCP가 활용되고, 더 풍부한 맥락과 기능의 이점을 고르게 누리게 될 것으로 기대합니다.
MCP와 기존 컨텍스트 관리 방식 비교
MCP는 AI 모델에 외부 컨텍스트나 도구 사용 능력을 부여하려는 첫 시도가 아닙니다. 그러나 MCP는 통합적이고 구조화된 접근을 제공한다는 점에서 다릅니다. 다음은 기존 몇 가지 방식과의 비교입니다:
- 검색 보강 생성(RAG) 및 벡터 검색과의 비교: 검색 보강 생성 는 AI 모델을 지식 베이스와 짝지어 사용하는 인기 있는 기법으로, 관련 문서를 가져와서(대개 via 벡터 임베딩 또는 키워드 검색)으로 가져와 프롬프트에 단순히 덧붙입니다. 이는 외부 지식을 제공하긴 하지만, MCP는 더 구조적이고 유연한 접근을 제공합니다. 일반적인 상황에서 RAG 파이프라인검색으로 가져온 텍스트 조각들은 모델의 프롬프트에 비구조적 컨텍스트로 한데 묶여 들어갑니다. 반면 MCP에서는 데이터를 구분된 레이블이 있는 컨텍스트 레이어나 Resource 프리미티브로 꽂아 넣을 수 있습니다. 예를 들어 MCP 내부에서 RAG를 사용할 때, 텍스트를 검색한 뒤 다른 모든 것과 뒤섞지 않고 “검색된 문서”라는 레이블의 MCP 블록에 배치할 수 있습니다. 이는 각 컨텍스트 조각(회사 정책, 사용자 질의, 검색된 정보 등)이 프롬프트 안에서 고유한 역할과 함께 정돈된 상태로 유지되어, 모델이 정보를 더 잘 해석하고 우선순위를 정하는 데 도움이 됩니다. 또한 MCP는 RAG를 대체하지 않고 보강합니다. 여전히 벡터 데이터베이스로 관련 텍스트를 찾되, 그 텍스트를 MCP를 통해 다른 도구와 지시사항과 함께 리소스로 제공하면 됩니다. 장점은 유지보수성과 명료성입니다. 거대한 프롬프트를 하나로 이어 붙여 관리하는 대신, 개발자는 하나의 레이어(예: “정책 문서” 리소스 업데이트)만 교체하거나 수정해도 다른 부분을 건드리지 않아도 됩니다.
- 단일형 프롬프트 또는 파인튜닝과의 비교: MCP와 같은 프로토콜이 등장하기 전에는, AI가 특정 지침을 따르거나 도메인 지식을 갖추게 하려면 보통 두 가지 선택지가 있었습니다. 모든 내용을 하나의 거대한 프롬프트에 욱여넣거나 모델을 파인튜닝하다둘 다 단점이 있습니다. 모든 규칙과 컨텍스트를 담은 거대한 프롬프트는 다루기 어렵고 비용이 많이 들며, 지침이 업데이트되는 등 작은 변경도 전체 프롬프트를 수정해야 합니다. 반면 파인튜닝은 시간이 오래 걸리고 유연하지 않아, 새로운 데이터가 추가될 때마다 모델을 업데이트하는 데 며칠이 소요될 수 있고 부작용의 위험도 있습니다. MCP는 더 역동적인 중간 지점을 제공합니다. 프롬프트를 모듈식 세그먼트로 나눌 수 있습니다. 예를 들어, 최신 정책 가이드를 항상 제공하는 MCP 프롬프트 프리미티브 하나, 사용자의 대화 이력을 담는 또 다른 프리미티브 하나, 그리고 필요할 때 즉시 가져오는 관련 지식을 담은 리소스를 둘 수 있습니다. 이러한 레이어드 접근법을 사용하면, 전체를 재학습하거나 다시 작성할 필요 없이 특정 레이어의 내용이나 지시만 조정해도 모델의 동작을 바꿀 수 있습니다. 실제로는 시간과 토큰을 절약합니다. 매번 회사 핸드북 전체를 넣는 대신, 필요할 때에만 MCP 서버를 통해 특정 “정책” 컨텍스트를 제공하면 됩니다. 복잡한 AI 애플리케이션에서 컨텍스트와 지시를 관리하는 더 확장 가능한 방식입니다.
- 임시형 도구 통합(함수 호출과 플러그인)과의 비교: 최근 LLM(예: OpenAI의 GPT-4) 도입됨 함수 호출 또는 플러그인 메커니즘을 통해, 모델이 개발자가 정의한 함수를 호출하거나 웹 API를 사용할 수 있습니다. 이는 강력하지만, 각 AI 제공사가 고유한 구현을 가지고 있었고(예: OpenAI의 JSON 함수 호출 형식, OpenAPI 스펙을 사용하는 플러그인 등), 각 도구도 모델마다 맞춤형 설정이 필요했습니다. MCP는 도구가 어떤 모델과 플랫폼에서든 어떻게 제시되고 호출되는지를 표준화함으로써 이를 일반화합니다. 사실상 MCP는 “도구 사용” 개념의 상위 집합으로 볼 수 있습니다. Tool 프리미티브를 통해 함수 호출과 유사한 도구 호출을 지원할 뿐 아니라, 데이터 컨텍스트(Resource)와 사전 설정된 프롬프트 전송까지 처리하기 때문입니다. 따라서 OpenAI용 플러그인 코드를 따로 쓰고, Claude용, Llama용 코드를 또 따로 쓰는 대신, 개발자와 도구 제작자는 MCP를 대상으로 개발해 MCP 호환 모델 전반에서 동작하게 할 수 있습니다. 이러한 상호운용성이 핵심적인 차별점입니다. 더 나아가 Anthropic 팀은 도구만으로는 충분하지 않다고 판단했고, 함수 호출보다 컨텍스트 주입이나 템플릿화가 더 적합한 활용 사례를 포착하기 위해 Prompts와 Resources를 MCP의 일급 개념으로 명시적으로 유지했습니다. 이처럼 분리된 프리미티브 유형이 존재하기 때문에, MCP는 순수 함수 API로는 다루기 어려운 시나리오—예컨대 모델의 답변을 직접적인 “행동”이 아니라 조언적 지침이나 참고 텍스트로 유도하는 경우—까지 포괄할 수 있습니다.
MCP의 강점은 표준화와 구조에 있습니다. RAG 같은 기법을 반드시 대체하거나 파인튜닝의 필요를 완전히 없애지는 않지만, 그런 기법들을 더 깔끔하게 통합할 수 있는 통합적 프레임워크를 제공합니다. MCP를 오케스트레이션 레이어로 생각해 보세요. 예전에는 RAG, 프롬프트 엔지니어링, 커스텀 도구 API를 각각 따로 사용했습니다. MCP는 이 조각들을 하나의 프로토콜 아래에서 엮어줄 수 있습니다. 개발자들은 이를 통해 모델에 어떤 정보가 제공되었고 모델이 어떤 행동을 했는지가 명확한, 더 유지보수하기 쉽고 투명한 AI 시스템을 구축할 수 있다고 말합니다. 이는 암묵적이고 하드코딩된 지식보다 명시적인 컨텍스트 관리를 강조합니다. 그 결과 MCP를 적용한 시스템은 업데이트(새 데이터 소스로 교체), 감사(어떤 도구를 사용했고 어떤 데이터를 가져왔는지 로깅), 그리고 서로 다른 AI 플랫폼 간 공유가 더 쉬워집니다.
업계 반응과 전문가 의견: MCP에 대한 시각
도입 이후 MCP는 AI 커뮤니티에서 큰 주목을 받았으며, 많은 이들이 실용적인 통합 문제를 해결할 적시의 혁신으로 보고 있습니다. 업계 분석가와 AI 전문가들의 전반적인 반응도 긍정적이며, 과거의 성공적인 기술 표준과의 유사성을 자주 언급합니다. 한 분석은 MCP의 역할을 “AI 모델과 외부 시스템 간 상호작용을 단순화하고 표준화하는 것”으로 설명했는데, 이는 ODBC가 데이터베이스 접근을 표준화했거나 Language Server Protocol(LSP)이 IDE와 컴파일러 간 상호작용을 표준화한 것과 유사하다는 평가입니다.
MCP가 충분한 관심을 얻는다면, AI 애플리케이션을 위한 유사한 기반 레이어가 될 수 있다는 기대가 있습니다. 관찰자들은 Anthropic이 MCP에서 취한 전략이 순수한 모델 성능보다 개발자 경험에 초점을 맞춘다고 지적합니다. 이는 더 크고 강력한 모델을 강조하는 OpenAI나 Google 같은 경쟁사들과 대조적입니다. Anthropic은 기존 모델을 실제 업무 흐름에 더 쉽게 통합하고 더 유용하게 만들어 채택의 폭을 넓히는 데 승부수를 띄웠습니다. 이 같은 초점은 종종 모델 품질보다 통합 배관 작업에 더 어려움을 겪는 많은 개발자들에게 공감을 얻었습니다. 한 Anthropic 엔지니어의 말처럼, MCP는 “특정 워크플로에 맞춰 구축할 수 있는 힘”을 개발자에게 제공하며, “하나의 특정 도구 세트에 묶이는” 일을 피하게 해 줍니다.
초기 도입자들과 기술 리더들도 열광적인 반응을 보였습니다. 소프트웨어 개발 도구 분야의 여러 기업(Sourcegraph, Zed, Replit 등)은 즉시 MCP를 도입해, 자사 AI 기능이 다른 시스템에 플러그인처럼 연결될 수 있는 통합을 발표했습니다. 이들의 피드백은, 제품 내 AI 역량을 확장해 가는 과정에서 컨텍스트와 도구에 대한 표준 인터페이스가 매우 가치 있다는 것이었습니다. 엔터프라이즈 기술 전략가들 역시 관심을 보이고 있으며, 예를 들어 Block의 CTO는 MCP의 개방적 접근을 공개적으로 호평하며 “기계적인 부담을 제거해 사람들이 창의적인 일에 집중할 수 있게 한다”는 잠재력을 강조했습니다. 이는 AI 에이전트가 반복 작업을 처리(예: MCP 같은 도구를 통해)하고 인간이 더 높은 수준의 의사결정을 맡을 때 더 강력해진다는 업계 전반의 관점과도 맞닿아 있습니다.
개발자 커뮤니티 반응은 매우 활발했고, 몇 달 만에 수많은 실험과 기여가 이어졌습니다. Anthropic은 GitHub에 점차 늘어나는 참조 MCP 서버(커넥터) 목록을 공개하고 커뮤니티 기여를 장려했습니다. 예시는 단순한 계산기 도구부터 복잡한 전체 GitHub 통합이나 웹 브라우저 자동화에 이르기까지 다양합니다. 유명 기술 블로거들은 MCP 도구를 통해 Claude가 로컬 SQLite 데이터베이스를 생성하고 질의하도록 하는 등 흥미로운 활용 사례를 소개했습니다. HackerNews 같은 포럼에서는 MCP가 실제로 통합 문제를 해결하는지에 대한 논의가 촉발되었습니다. Anthropic 개발자들은 토론에 참여해 MCP가 M×N 문제 해결에 실질적으로 도움이 될 것이라는 낙관을 표하고, 왜 “prompts”와 “resources”가 필요했는지, 그리고 모든 것을 일반적인 도구 호출로만 처리해서는 안 되는 이유 같은 설계 결정을 설명했습니다. 이러한 공개적 대화는 프로토콜이 커뮤니티 피드백을 염두에 두고 공개적으로 발전하고 있음을 보여 주기 때문에 개발자들로부터 긍정적인 평가를 받았습니다.
그렇다고 해서 모든 피드백이 무비판적인 것은 아닙니다. 일부 초기 사용자들은 초기 버전의 MCP에서 다듬어지지 않은 부분과 난점을 지적했습니다. 문서가 지나치게 방대하고 구현 중심이라서, 초보자에게 학습 곡선이 가파르다는 의견이 있었습니다. 더 높은 수준의 예시와 활용 사례 중심 가이드로 문서를 간소화하는 작업이 널리 채택되기 위해 필요합니다. 또 다른 지적은 현재 MCP 설정이 여전히 다소 번거롭다는 점이었습니다. 예를 들어 로컬 MCP 서버를 실행하려면 Claude 데스크톱 앱에서 수동 설정이 필요해, 기술 숙련도가 낮은 사용자에게는 부담스러울 수 있습니다. MCP가 아직 성숙 단계에 있으며, Anthropic 역시 현 단계에서는 실험적이고 진화 중인 프로젝트로 규정하고 있다는 점은 분명합니다.
또 다른 논의 주제는 다른 AI 제공업체들이 MCP를 채택할지, 아니면 경쟁 표준이 등장할지 여부입니다. 개방형 프로토콜인 MCP의 성공은 네트워크 효과에 크게 좌우될 가능성이 큽니다. 더 많은 도구와 AI 앱이 이를 지원할수록 매력은 커지기 때문입니다. 논평가들은 주요 클라우드 기업을 끌어들이는 일이아마존, 마이크로소프트, 구글)와 인기 있는 AI 플랫폼을 끌어들이는 일이 중요합니다. 가령 각 회사가 서로 호환되지 않는 버전을 각각 만든다면, 커뮤니티가 분열되고 MCP가 보편 표준으로 자리 잡기 어려워질 수 있습니다. 지금까지 Anthropic은 모두에게 참여를 권하고 MCP를 중립적이고 개방적으로 유지해 왔는데, 이는 세력 다툼을 피하기에 유망한 접근입니다. 이미 독립 개발자들이 오픈소스 프로젝트와 심지어 다른 AI 모델에도 MCP 지원을 통합하기 시작하는 모습을 볼 수 있어, 풀뿌리 차원의 수용이 확산되고 있음을 시사합니다.
전문가들은 MCP가 컨텍스트 관리의 표준화를 통해 AI 배포에서의 실제 난점을 해결한다고 평가합니다. AI 시스템 아키텍처를 바꾸는 “게임 체인저”로 호평받고 있으며, 더 유기적으로 연결되고 컨텍스트가 풍부한 애플리케이션을 가능하게 합니다. 다만 아직 초기 단계라는 인식도 함께합니다. 문서화, 사용 편의성, 광범위한 채택은 여전히 진행 중인 과제입니다. 그럼에도 AI 업계에서는 MCP를 예의주시하고 있습니다. 전반적인 견해는 MCP가 약속을 이행하고 폭넓은 지지를 얻는다면, AI 소프트웨어 스택의 기초 요소가 될 수 있다는 것입니다(웹의 HTTP나 데이터베이스의 SQL처럼). 한 보고서의 표현을 빌리면, MCP는 “모두에게 AI 통합을 더 접근 가능하고 관리하기 쉽게 만드는 핵심 인프라 계층”으로 발전할 수 있습니다.
MCP의 미래적 함의
MCP의 도입은 AI 연구와 배포 전반에서 더 큰 변화를 예고합니다. 통합과 컨텍스트 문제를 해결함으로써, MCP는 우리가 AI를 설계하고 활용하는 방식에 여러 측면에서 영향을 미칠 수 있습니다.
- 표준화된 생태계 MCP가 폭넓게 채택된다면, AI 모델과 도구가 대체로 상호 운용되는 미래를 기대할 수 있습니다. 한 조직은 내부 시스템을 위해 MCP 서버 모음을 구축해 두고, MCP를 사용하는 어떤 AI 모델이나 에이전트(Anthropic, OpenAI, 오픈소스 등)가 즉시 그 모음에 연결해 쓸 수 있게 되는 식입니다. 이렇게 하면 AI 모델 선택이 개별 통합과 분리됩니다. 구형과 신형 모델이 모두 MCP를 지원하기만 하면, 기업은 데이터와 액션을 위한 모든 커넥터를 다시 만들지 않고도 언어 모델을 교체하거나 업그레이드할 수 있습니다. 이런 시나리오는 AI 진화에 매우 유리합니다. 새 모델을 손쉽게 시험해 볼 수 있도록 실험을 장려하고, 통합 측면에서 특정 벤더 종속을 피하게 해 줍니다. 이는 공통 표준 덕분에 어떤 웹 브라우저든 어떤 웹사이트와도 통신할 수 있는 것과 유사합니다. 연구자들은 모델의 추론 능력 개선에 집중하고, 모델에 필요한 정보를 공급하는 일은 MCP가 맡도록 할 수 있습니다. 그에 따라 도구 개발자는 많은 AI가 사용할 수 있는 하나의 MCP 인터페이스만 구현하면 됩니다. 이러한 네트워크 효과는 기대만큼 범용화된다면 산업 전반에서 AI 배포 속도를 가속할 수 있습니다.
- 강화된 에이전틱 AI 동작 MCP는 더 자율적인 AI 에이전트를 위한 중요한 토대를 마련합니다. 오늘날의 AI 도우미는 대체로 단일 질의응답에 머물거나 사용자가 직접 컨텍스트를 제공해야 합니다. MCP를 사용하면 AI가 대화 도중 도구를 호출하거나 리소스를 조회해 스스로 컨텍스트를 수집할 수 있습니다. 이는 앞으로의 AI 에이전트가 최소한의 사용자 입력만으로도 복잡한 과제를 처리할 수 있음을 의미합니다. 예를 들어, 비즈니스 애널리스트 봇은 보고서를 요청받으면 데이터베이스에서 데이터를 가져오고, 스프레드시트에서 계산을 수행하며, 요약까지 자동으로 생성할 수 있습니다. 이미 초기 단계의 진전을 볼 수 있습니다. MCP의 Sampling 프리미티브는 AI 주도 서버가 추가적인 AI 계산을 요청하도록 허용해, 사실상 에이전트가 여러 추론 단계를 연쇄적으로 수행하게 해 줍니다(물론 안전장치로서 인간의 감독을 전제로 합니다). 연구자들이 AI의 계획 수립과 추론을 탐구하는 가운데, MCP는 그 계획을 현실 세계의 액션과 데이터에 연결하는 즉시 사용 가능한 채널을 제공합니다. 이는 상태가 없는 챗봇을 넘어, 목표 지향적이고 컨텍스트 인지적인 AI 시스템을 구축하는 핵심 요소가 될 수 있습니다. 물론 이는 거버넌스의 중요성을 한층 높입니다. 에이전트가 안전하게 행동하도록 보장해야 하기 때문입니다. 그러나 MCP의 설계는 이미 이러한 점을 고려해, 사용자 권한 승인을 요구하고 민감한 작업에 인간이 “루프 안”에 머물도록 합니다. 장기적으로는 MCP를 통해 클라우드 데이터베이스부터 IoT 기기까지 모든 것과 인터페이스하는 AI 오케스트레이터를 상상할 수 있으며, 이는 인간이 설정한 정책 아래에서 동작하는 범용 에이전트로 기능하게 될 것입니다.
- AI 연구 초점의 재편: MCP처럼 외부 지식 접근을 처리하는 도구가 자리 잡으면, AI 연구자들은 초대형 학습 데이터나 파라미터 수 확대보다 모델이 외부 지식을 어떻게 활용하는지에 더 무게를 둘 수 있습니다. AI가 최신 정보를 직접 가져올 수 있다면, 모든 사실을 학습 가중치에 억지로 담아둘 필요성은 줄어듭니다. 이는 더 효율적인 시스템, 즉 세부 데이터는 MCP 커넥터에 의존하는 소형 기반 모델로 이어질 수 있습니다. 또한 추론 엔진(모델)과 지식 소스 및 액션 모듈을 분리하는 모듈형 설계를 장려합니다. 학술적으로도 이는 구성적 AI와 모델을 현실 세계의 운영에 접지시키는 아이디어와 맞닿아 있습니다. 따라서 MCP는 모델에 투입할 컨텍스트를 최적으로 구성하는 방법, 모델이 언제 어떤 도구를 사용할지 스스로 결정하게 하는 방법, 과제 전반에 걸쳐 장기 세션 상태를 유지하는 방법 등에 관한 연구를 촉진할 수 있습니다. 이러한 상호작용을 위한 구체적인 프로토콜을 제공함으로써, MCP는 각 연구팀이 매번 프로젝트마다 즉흥적 해킹을 만들지 않고도 표준화된 방식으로 이 같은 질문들을 실험할 수 있는 기반을 제공합니다.
- 과제와 진화 향후 발전 측면에서, MCP가 이러한 함의를 현실화하려면 여러 과제를 해결해야 합니다. 우선 확장성입니다. 로컬 환경만큼 분산 클라우드 환경에서도 MCP가 매끄럽게 동작하도록 보장해야 합니다. Anthropic은 원격 서버 지원을 추진하고 있지만, 이를 위해서는 대기업 규모 사용을 가능하게 할 강력한 인증, 암호화, 그리고 경우에 따라 중개 연결이 필요합니다. 앞으로의 MCP 버전에서는 클라우드 상의 AI가 사용 가능한 서버를 어떻게 발견하는지, 조직 내에서 새로운 통합을 어떻게 등록하는지, 그리고 동시 다중 사용자 시나리오(하나의 MCP 서버가 동시에 여러 AI 클라이언트를 처리하는 경우)를 어떻게 다루는지에 대한 세부 사항을 기대할 수 있습니다. 커뮤니티 거버넌스 또한 중요합니다. 개방형 표준인 MCP는 다자간 참여를 이끌어내기 위해 더 폭넓은 컨소시엄이나 재단에서 관리하게 될 가능성이 있습니다. 여러 AI 제공자가 기여한다면, 프로토콜은 더 많은 사용 사례를 포괄하도록 진화할 수 있습니다(예: 이미지 데이터 교환 표준, 모델로의 실시간 스트리밍 데이터 입력 등). 경쟁 가능성도 있습니다. MCP가 임계 규모를 확보하지 못하면, 다른 이들이 대안 프로토콜을 제안할 수 있습니다. 다만 MCP의 존재 자체가 그러한 대안에도 영향을 미쳐, AI와 도구 간 통신 방식에 대한 업계의 공통 분모를 형성하도록 이끌 수 있습니다. 어떤 경우든, MCP가 등장함으로써 LLM 통합 프로토콜이라는 개념이 주류로 자리 잡았고, 이름이 다르더라도 향후 AI 플랫폼은 유사한 요구를 반드시 다루게 될 것입니다.
Model Context Protocol은 AI 시스템을 더 확장 가능하고 다재다능하며 실용적으로 만드는 데 중요한 진전을 의미합니다. 이는 대규모 언어 모델이 이론적으로 할 수 있는 일과, 데이터 사일로로 인해 실제 배포 환경에서 할 수 있는 일 사이의 격차를 정면으로 겨냥합니다. AI와 외부 도구가 소통하기 위한 공용 언어를 제안함으로써, MCP는 AI에서의 컨텍스트를 표준화하려는 노력을 본격화했습니다. 이는 인터넷에서 네트워킹 표준화가 그랬던 것만큼이나 큰 파급력을 가져올 수 있는 변화입니다. 2024년 11월 공개 이후 MCP는 주목을 받고 초기 도입도 이루어졌지만, 진정한 시험대는 향후 수년에 걸쳐 펼쳐질 것입니다. 만약 MCP가 성공적으로 정착한다면, 우리는 모든 도메인에서 고도�� 통합되고 컨텍스트에 능한 AI 도우미의 새 시대를 연 프로토콜로 기억하게 될지도 모릅니다. 설령 진화하거나 대체된다고 해도, 이미 대화의 방향은 바뀌었습니다. “우리 AI가 이 데이터나 도구에 접근할 수 있나?”라고 묻기보다, 가능해야 한다는 전제를 두고 그 접근을 가장 잘 활용하는 방법에 개발자와 연구자의 관심이 쏠리고 있습니다. 고립된 AI에서 연결된 AI로 사고가 전환된 것, 바로 그 변화가 Model Context Protocol의 진정한 유산입니다.
자료와 추가 읽을거리:
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