AI 에이전트의 혁신을 이끌 차세대 표준: Model Context Protocol (MCP) 완벽 해부

사실 완벽해부라고 적었지만, AI향 제목이고

이 글은 내가 4월 초에 정리한 리서치 문서를 기반으로 작성한 글이라 

최신이랑은 조금 거리가 멀 수 있다. 참고!

 

 

최근 AI 에이전트가 급부상하며 우리의 일상을 변화시키고 있습니다. 하지만 이 AI 에이전트가 다양한 외부 서비스 및 데이터와 상호작용할 때마다 마주하는 복잡성과 비효율성은 풀어야 할 숙제로 남아있었습니다. 여기, 이 문제를 해결하고 AI 에이전트의 대중화를 앞당길 핵심 기술, Model Context Protocol (MCP)이 등장했습니다.

오늘은 앤트로픽이 주도하는 MCP가 무엇인지, 왜 필요한지, 그리고 앞으로 어떤 변화를 가져올지 자세히 살펴보겠습니다.

 

1. MCP, AI 에이전트의 'USB-C' 포트가 되다

MCP란 무엇인가요? MCP(Model Context Protocol)는 AI 시스템과 다양한 데이터 소스를 연결하는 범용적이고 개방된 표준 프로토콜입니다. 마치 인터넷의 표준인 HTTP처럼, MCP는 AI 시스템이 외부 정보와 도구를 일관된 방식으로 활용할 수 있도록 지원합니다. 즉, AI 모델이 주변 환경과 연결되는 단일화된 인터페이스를 제공하여, 기존 AI 활용의 '고립' 문제를 해결하고자 합니다.

왜 MCP가 필요한가요? 최근 AI 에이전트의 발전은 놀랍지만, 실제 활용에서는 다음과 같은 문제에 직면해왔습니다.

• 복잡한 통합: 각 서비스마다 고유한 API 구조, 인증 방식, 데이터 포맷을 가지고 있어 AI 에이전트가 여러 도구를 연결하려면 매번 개별 통합 작업이 필요했습니다. 이는 중복 개발, 높은 개발 부담, 그리고 비효율성을 야기했습니다.
• 규모 확장 및 유지보수의 어려움: 연동해야 할 서비스가 늘어날수록 시스템 복잡도는 기하급수적으로 증가하며, 업데이트나 새로운 서비스 추가 시 기존 시스템과의 충돌 위험도 커졌습니다.

AS-IS (기존 에이전트 개발) 기존에는 에이전트가 각각의 고유한 프로토콜(API)에 맞춰 개발되어야 했습니다.

 

TO-BE (MCP 도입 후) MCP는 추상화된 중간 계층을 제공하여 통일된 프로토콜로 유연하고 변경에 강한 시스템을 구축할 수 있게 합니다. 이는 마치 다양한 기기를 연결하는 USB-C 포트처럼, LLM에 전달하는 API의 표준 프로토콜을 제공하는 것과 같습니다.

2. MCP의 핵심 구조: Host, Client, Server 그리고 Tools, Resources, Prompts

MCP는 크게 Host, Client, Server의 세 가지 주체와, AI가 활용할 수 있는 Tools, Resources, Prompts의 세 가지 핵심 요소로 구성됩니다.

MCP Host: Claude Desktop, IDE, AI 도구와 같이 MCP를 통해 데이터에 접근하려는 프로그램입니다. LLM 기반 애플리케이션으로 여러 MCP 서버와 동시에 연결되며, 사용자 인터페이스와 보안/권한 관리를 담당합니다.

MCP Client: 호스트 애플리케이션 내에 구현된 프로토콜 클라이언트로, MCP 서버와 1:1 연결을 유지하며 메시지 직렬화/역직렬화, 상태 관리 및 에러 핸들링을 처리합니다.

MCP Server: 표준화된 모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 특정 기능이나 리소스를 노출하는 경량 프로그램입니다. JSON-RPC 기반 API를 구현하며, 보안 및 접근 제어, 상태 및 리소스 관리를 담당합니다.

 

MCP를 구성하는 3가지 핵심 속성:

1. 리소스 (Resource): 서버가 AI에게 보낼 수 있는 구조화된 데이터나 문서입니다. 파일, 문서, 데이터베이스 레코드, 웹 API 결과 등 다양한 형태의 외부 데이터 소스를 의미하며, AI 모델이 학습 데이터 외의 추가 정보에 접근할 수 있도록 돕습니다.
   • 예시: 회사 정책 문서, 기술 문서, 검색 결과, 구조화된 데이터베이스 등
2. 도구 (Tool): AI가 작업을 수행하거나 정보를 가져오기 위해 호출할 수 있는 실행 가능한 함수 또는 API입니다. AI가 특정 작업을 수행하거나 외부 시스템과 상호작용할 수 있도록 하며, 사용자의 명시적인 승인 하에 실행됩니다.
   • 예시: 파일 시스템 접근, 검색 엔진 연동, 일정 관리 도구, 유튜브 영상 다운로드, 웹 스크래핑 등
3. 프롬프트 (Prompt): AI가 요청할 수 있는 사전 정의된 지침 또는 템플릿입니다. 일관된 형식의 프롬프트를 생성하고 컨텍스트를 효과적으로 관리할 수 있도록 돕습니다.
   • 예시: 특정 출력 형식 정의, 역할 지시, 배경 정보 제공 등

3. MCP 서버: 확장 가능한 AI 에이전트의 핵심

MCP 서버는 다양한 기능과 데이터를 AI 에이전트에 제공하는 핵심적인 역할을 합니다. 현재 다양한 MCP 서버가 개발 및 배포되고 있으며, 개발자들은 Python, Java, Typescript 등 다양한 언어로 SDK를 활용하여 자신만의 MCP 서버를 쉽게 구현할 수 있습니다.

• MCP 서버 배포 현황:
  • Github: MCP 공식 깃허브에서 다양한 공식 및 커뮤니티 서버를 확인할 수 있습니다. (참고: Github)
  • Smithery: 약 4,000개의 서버가 배포 중인 대형 사이트로, 자유롭게 서버를 업로드할 수 있습니다. (참고: Smithery)
  • MCP.so, mcpmaket 등
• 간단한 Python SDK 예시

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# 'AI 비서' 서버 만들기
mcp = FastMCP("AI 비서")

# 1. 리소스 예시 - 사용자의 할 일 목록 가져오기
@mcp.resource("todos://{user_id}")
def get_user_todos(user_id: str) -> str:
    """사용자의 할 일 목록을 가져옵니다"""
    # 실제로는 DB 연동이나 API 경로 등이 들어가야함
    return f"{user_id}님의 할 일: 1. 운동하기 2. 책 읽기"

# 2. 도구 예시 - 일정 추가하기
@mcp.tool()
def add_schedule(title: str, date: str) -> str:
    """새로운 일정을 추가합니다"""
    # 실제로는 DB 연동이나 API 경로 등이 들어가야함
    return f"새로운 일정이 추가되었습니다: {date}에 {title}"

# 도구 추가 예시: 날씨 확인 도구 추가
@mcp.tool()
def check_weather(city: str) -> str:
    return f"{city}의 날씨를 확인합니다"

# 3. 프롬프트 예시 - 일정 관리 도움말
@mcp.prompt()
def schedule_help(topic: str) -> str:
    """일정 관리 도움말을 제공합니다"""
    return f"일정 관리 도움말: {topic}에 대한 설명입니다."

if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

 

MCP 서버 적용하기 (Claude Desktop 및 Cursor AI 예시):

MCP 서버는 Claude Desktop 이나 Cursor AI와 같은 LLM 기반 애플리케이션에 쉽게 통합하여 활용할 수 있습니다. 설정 파일을 통해 MCP 서버 정보를 입력하고 재시작하는 간단한 과정으로 나만의 AI 에이전트를 확장할 수 있습니다.

 

* Claude Desktop 경우

1) 설정 > 2) claude_desktop_config.json 파일 열기 > 3) 서버 정보 입력 > 4) 재시작 후 적용 서버 확인

 

* Cursor AI 경우

1) 우측 세팅 아이콘 > MCP > MCP server 추가하기 > 2) mcp.json 파일에 서버 정보 입력 > 3) 재시작 후 녹색 불 확인

4. MCP의 차별점: '표준화와 구조'의 힘

MCP는 기존의 AI 에이전트 개발 방식과 무엇이 다를까요? 핵심은 "표준화와 구조"에 있습니다.

 

구분	기존 LangChain 방식	기존 AI 에이전트 방식	MCP 방식의 혁신
생태계	폐쇄적 생태계, 프레임워크 내에서만 도구 작동	파편화, 각 AI 회사마다 다른 방식으로 도구 연결	표준화, 모든 AI 모델이 같은 방식으로 통신
개발 효율성	의존성 문제, 복잡한 설정, 재개발 필요	중복 작업, 높은 학습 곡선	한 번 만든 도구는 어디서나 작동
예시 (웹 검색 도구)	LangChain 환경에서만 작동	GPT에 연결했다면 Claude에는 재개발 필요	Cursor AI에서 만든 도구를 Claude에서 사용 가능

MCP는 RAG나 Fine-Tuning과 같은 기술을 대체하지 않습니다. 대신, 이러한 기술들을 더욱 깔끔하게 통합할 수 있는 통합 프레임워크를 제공하여 AI 시스템의 유연성과 확장성을 극대화합니다.

 

5. MCP의 시장 도입 현황과 미래 전망

MCP는 이미 여러 선도 기업들의 주목을 받으며 빠르게 도입되고 있습니다.

• 주요 도입 기업: Block, Apollo, Replit, Zed, Sourcegraph, Codeium 등 개발자 도구 기업들, 그리고 Cloudflare, Speakeasy, Microsoft 등이 MCP를 적극적으로 활용하거나 지원하고 있습니다.

특히 주목할 만한 점은 OpenAI의 MCP 지원 결정입니다. 자체 기술 생태계 구축에 집중해왔던 OpenAI가 AI 에이전트의 특성상 개방형 구조가 필수적이라고 판단하고, MCP가 사실상 표준이 되어가는 흐름에 동참한 것으로 보입니다. OpenAI Agents SDK에서 MCP 서버를 지원하며, 앞으로 챗GPT 데스크톱 앱과 API로도 확대될 예정입니다.

 

OpenAI MCP 활용 예시:

from openai import Agent
from openai.mcp import MCPServerStdio, MCPServerSse

# MCP 서버 설정 (로컬 및 원격)
mcp_server_1 = MCPServerStdio(params={"command": "npx", "args": ["@modelcontextprotocol/server-filesystem"]})
mcp_server_2 = MCPServerSse(url="https://example.com/mcp-server")

# OpenAI Agents SDK에서 MCP 서버 활용
agent = Agent(
    name="Assistant",
    instructions="Use the tools to achieve the task",
    mcp_servers=[mcp_server_1, mcp_server_2]
)

 

개발자 및 커뮤니티의 반응: 현재 MCP에 대한 일반적인 분위기는 "앞으로 웹용 HTTP나 데이터베이스용 SQL처럼 'AI 소프트웨어 스택의 기본 요소'가 될 수 있다"는 낙관론이 지배적입니다.

• 강점: 로컬 리소스 접근 용이성, LLM 프로바이더 유연성, 비개발자도 쉬운 도구 추가, 중개 플랫폼 역할, 워크플로우 자동화, 기업 내부 데이터 활용 등
• 우려점: 초기에는 복잡성, 인증/권한 관리 미비, 업데이트 및 호환성 문제, 대규모 환경에서의 성능 이슈 등이 제기될 수 있습니다.

LangChain CEO의 견해: LangChain의 CEO 해리슨 체이스는 "MCP는 내가 컨트롤할 수 없는 에이전트에 도구를 추가하는 데 유용하다"고 긍정적으로 평가하며, 비개발자도 쉽게 도구를 추가할 수 있다는 점을 강조했습니다. 반면, LangGraph 리드 누노 캄포스는 LLM의 도구 활용 능력, 복잡한 구현의 어려움, 서버 활용의 제약 등을 지적하며 현실적인 과제들을 언급했습니다.

6. MCP, 우리의 미래를 어떻게 바꿀까?

MCP는 개인 사용자부터 대기업에 이르기까지 다양한 방식으로 활용될 잠재력을 가지고 있습니다.

• 개인 사용자: 여러 서비스를 단일 인터페이스로 연결하여 AI 기반 자동화와 생산성 향상을 이끌어낼 수 있습니다. 개인 맞춤형 AI 에이전트 구성이 용이해지며, 기술 지식이 부족한 사용자도 쉽게 AI 기능을 확장할 수 있게 됩니다.
• 기존 서비스 (Function Calling, RAG의 진화): MCP 서버가 노출하는 '도구 함수'는 기존의 Function Calling과 본질적으로 동일하지만, 함수의 발견과 호출 형식을 통일한다는 차이가 있습니다. 이는 비개발자에게 더 낮은 진입 장벽을 제공합니다. 또한, RAG와 같은 기술은 MCP 표준 위에서 데이터 소스만 MCP 서버로 등록하는 형태로 발전하여 더욱 손쉬워질 전망입니다. LLM이 필요할 때마다 사내 문서, 웹 크롤러, DB 연결자 등을 호출하여 실시간으로 정보를 가져오게 될 것입니다.

향후 전망: MCP는 '호스트 애플리케이션 + 설정파일 + 로컬 프로세스'의 현재 방식에서, 앞으로 원격 URL 기반 연결을 통해 사용자가 직접 서버를 실행할 필요 없이 URL 입력만으로 자동 통신이 가능해지는 방향으로 발전할 것입니다. 이는 배포 간소화와 사용자 경험 개선을 가져와 현재 개발자 주도 환경에서 일반 사용자까지 AI 기능 확장이 가능해질 것입니다.

또한, 스마트폰과 같은 모바일 시장으로의 도입, 앱스토어와 유사한 MCP 서버 스토어 활성화, 그리고 여러 MCP 서버를 조합한 워크플로우 단위의 AI 경험이 중요해지면서 '오케스트레이터' 역할이 각광받을 것으로 예상됩니다.

결론: AI 에이전트 시대의 새로운 지평을 열다

MCP는 AI 에이전트의 '고립'을 해결하고, 다양한 서비스와 데이터를 마치 레고 블록처럼 손쉽게 연결할 수 있는 강력한 표준 프로토콜입니다. 물론 아직 해결해야 할 과제들이 남아있지만, Anthropic, OpenAI, Microsoft 등 주요 AI 기업들의 적극적인 참여는 MCP가 앞으로 AI 소프트웨어 스택의 필수 요소로 자리매김할 것이라는 기대를 갖게 합니다.

MCP가 가져올 AI 생태계의 변화를 주목하며, 앞으로 더 많은 혁신적인 AI 에이전트들이 등장하기를 기대합니다.