요즘 핫한 MCP (Model Context Protocol)란

MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델, 특히 LLM(대규모 언어 모델)이 외부 데이터 소스, 도구 및 환경과 표준화된 방식으로 연결될 수 있도록 하는 개방형 프로토콜이다. 2024년 11월 Anthropic에서 처음 공개했으며, AI가 외부 자원을 USB처럼 쉽게 인식하고 활용할 수 있게 해주는 통합 표준으로 볼 수 있다.

MCP 등장 배경 및 필요성

기존 AI 모델은 학습된 정적 데이터에만 의존하거나 외부 도구와 연결하는 방식이 복잡하여 실시간 정보 활용에 어려움이 있었다. MCP는 이러한 한계를 극복하고 AI 모델이 더욱 폭넓게 활용될 수 있도록 돕기 위해 등장했다. 특히 LLM 애플리케이션과 외부 앱 연동 및 확장을 용이하게 하여 AI 활용의 장벽을 낮추는 데 기여한다.

MCP의 주요 특징

• 표준화된 인터페이스: 다양한 AI 플랫폼에서 동일한 방식으로 활용 가능
• 확장성: 여러 개의 도구를 중앙 MCP 레지스트리에서 관리 가능
• 보안 및 인증: Google Sheets, GitHub 등과 쉽게 인증 연동 가능
• 실시간 처리: 실시간 정보에 안전하게 접근 가능
• 멀티 플랫폼 호환성: 다양한 플랫폼과 원활하게 통합
• 사용자 지정 가능: 다양한 사용 사례에 맞게 조정 가능

MCP 구성 요소

MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 기반으로 하며, 다음과 같은 주요 구성 요소로 이루어져 있다:

• MCP 호스트 (Host): AI LLM 애플리케이션으로, MCP를 통해 데이터에 액세스한다. MCP 클라이언트를 관리하고, 사용자 인터페이스와 상호 작용한다. Claude Desktop, Cursor IDE 등이 호스트의 예시이다.
• MCP 클라이언트 (Client): 호스트 내부에서 동작하며, 특정 MCP 서버와 1:1 연결을 담당한다. 서버와 연결을 유지하며 요청/응답 메시지를 처리한다.
• MCP 서버 (Server): 표준화된 프로토콜을 통해 컨텍스트, 도구, 프롬프트 등 특정 기능과 정보 소스를 제공한다. 리소스, 프롬프트, 도구 등의 기능을 클라이언트에 제공한다.
• 리소스 (Resources): AI 모델이 읽을 수 있는 데이터 (파일, DB 레코드 등). 텍스트나 바이너리 형태로 제공될 수 있으며, 읽기 전용 데이터이다.
• 도구 (Tools): AI 모델이 호출할 수 있는 기능 (API 요청, 계산 등). 모델 중심 제어 및 사용자 승인 기반 실행을 특징으로 한다.
• 프롬프트 (Prompts): AI 모델이 리소스와 도구를 활용하여 일관되고 유용한 응답을 생성하도록 안내하는 재사용 가능한 템플릿.

MCP의 작동 방식

MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 기반으로 JSON-RPC 2.0을 와이어 포맷으로 사용하며, 요청(Requests), 응답(Responses), 알림(Notifications) 세 가지 유형의 메시지를 지원한다.

1. 외부 클라이언트로부터 요청을 수신한다.
2. 요청된 데이터를 처리하기 위한 컨텍스트를 생성한다.
3. 모델은 컨텍스트를 참조하며 요청된 데이터를 처리한다.
4. 처리 결과가 컨텍스트에 저장된 후 클라이언트에 반환된다.

MCP 활용 예시

MCP는 다양한 분야에서 활용될 수 있다:

• AI 일정 관리: 여러 일정 서비스 통합 및 관리
• 지능형 코드 편집기: IDE에서 파일 관리, 버전 관리, 코드 자동 완성 기능 활용
• 데이터 분석: 여러 종류의 데이터베이스나 데이터 소스를 AI가 실시간으로 결합 분석
• 파일 시스템 연동: AI가 로컬 파일을 읽거나 요약 기능 수행
• 업무 도구 연동: Slack 메시지 분석, Google Drive 문서 검색
• 데이터베이스 질의 처리: SQL 쿼리 실행하여 실시간 데이터 분석
• 실시간 정보 제공: 날씨 API나 최신 뉴스 활용
• 여행 플래너: Airbnb, Google Maps 연동
• HackerNews 기사 분석: HackerNews 기사 분석 및 요약

MCP 관련 도구 및 SDK

MCP 기반 개발을 지원하는 다양한 도구와 SDK가 존재한다:

• FastMCP: Python 기반 MCP 서버 개발을 위한 SDK
• OpenAI Agents SDK: 로컬 Git 저장소 검색 등
• Praison AI: Airbnb 숙소 예약 도우미
• LangChain: 파일 요약
• Chainlit: Linear 프로젝트 이슈 관리
• Agno: 여행 플래너 (Airbnb, Google Maps 연동)
• Upsonic: HackerNews 기사 분석
• Mastra: 주식 가격 및 날씨 조회
• MCP C# SDK: C# 환경에서 MCP 서버 및 클라이언트 개발 지원

MCP의 한계 및 해결 과제

MCP는 아직 초기 단계이며 다음과 같은 문제점을 가지고 있다:

• 표준화 부족: MCP 도구 검색 및 설치 방법이 일관되지 않음
• 설정 복잡성: MCP 서버 및 레지스트리 설정이 초보자에게 어려울 수 있음
• 보안: 보안 인증, 인가, 에러 메시지 등에 대한 고려 필요
• 성능: 실시간 정보 검색 및 처리로 인한 지연 시간 발생 가능
• 에코시스템 편중: 특정 LLM에만 최적화된 Agent SDK

이러한 문제점을 해결하기 위해 다음과 같은 노력이 필요하다:

• 통합 레지스트리 개발: MCP 도구 마켓플레이스 등장 예상
• 간편한 설치 및 사용: pip install 또는 npm install만으로 쉽게 MCP 도구 활용 가능
• 더 많은 AI 프레임워크와의 연동: 다양한 AI 모델과의 통합 확대
• 보안 강화: 인증 및 권한 관리에 대한 스펙 개발 필요

MCP의 미래 전망

MCP는 AI 모델의 실시간 데이터 활용 능력 향상, API 통합 부담 감소, 보안성과 확장성을 갖춘 생태계 구축에 기여할 것으로 기대된다. 향후 AI 상호작용의 기본 프로토콜로 자리 잡고, 에이전트 생태계를 확장하며, 새로운 비즈니스 기회를 창출할 것으로 전망된다.

결론

MCP는 AI 에이전트가 외부 세계와 상호 작용하는 방식을 혁신하고 있으며, AI 개발 생산성을 향상시키고 AI를 보다 능동적이고 똑똑하게 활용할 수 있는 기반을 마련하고 있다. AI 기술 발전과 함께 MCP의 활용도는 더욱 높아질 것으로 기대된다.