Anthropic이 AI 어시스턴트를 다양한 데이터 시스템과 연결하기 위한 Model Context Protocol(MCP)을 오픈소스로 공개했습니다. 이 새로운 표준은 콘텐츠 저장소, 비즈니스 도구, 개발 환경 등과의 통합을 간소화하여 AI의 응답 품질을 향상시키는 것을 목표로 합니다.
MCP(Model Context Protocol)란?
MCP(Model Context Protocol)은 AI 어시스턴트를 데이터 소스와 연결하기 위한 개방형 표준입니다. 기존의 데이터 통합 방식은 각 데이터 소스마다 맞춤 구현이 필요하여 확장이 어렵다는 문제가 있었습니다. MCP는 단일 프로토콜을 통해 이러한 문제를 해결하고, 데이터 소스와 AI 시스템 간의 신뢰성 높은 연결을 제공합니다.
MCP의 필요성과 문제 해결
AI 어시스턴트의 주류화와 함께 모델의 추론 능력과 품질은 빠르게 향상되고 있습니다. 그러나 대부분의 AI 모델은 정보 사일로와 레거시 시스템에 의해 데이터와 격리되어 있어, 새로운 데이터 소스와의 연결이 복잡하고 비효율적입니다. MCP는 이러한 데이터 고립 문제를 해결하여 AI 시스템이 다양한 데이터 소스에 쉽게 접근할 수 있도록 지원합니다.
MCP의 주요 구성 요소
- MCP 명세 및 SDK: 개발자들이 MCP를 쉽게 구현할 수 있도록 지원하는 명세서와 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 제공합니다.
- Claude 데스크톱 앱의 로컬 MCP 서버 지원: Claude 3.5 Sonnet을 통해 빠르게 MCP 서버 구현이 가능하며, 기업과 개인이 데이터를 AI 도구와 신속하게 연결할 수 있습니다.
- 오픈소스 MCP 서버 저장소: Google Drive, Slack, GitHub, Postgres 등 다양한 데이터 소스를 지원하는 MCP 서버를 오픈소스로 제공합니다.
MCP 도입의 장점
- 표준화된 프로토콜 사용: 개발자는 각 데이터 소스에 대한 개별 커넥터를 유지할 필요 없이 MCP 표준을 활용할 수 있습니다.
- 지속 가능한 아키텍처 구축: AI 시스템이 여러 도구와 데이터셋 간에 컨텍스트를 유지하여, 기존의 단편화된 통합 방식을 대체할 수 있습니다.
- 확장성 향상: 단일 프로토콜을 통해 다양한 데이터 소스와의 통합이 용이해져 시스템 확장이 쉬워집니다.
MCP의 도입 사례
Block, Apollo, Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph 등 다양한 기업들이 MCP를 도입하여 AI 에이전트의 정보 검색 및 기능 확장을 지원하고 있습니다. 예를 들어, Block의 CTO인 Dhanji R. Prasanna는 MCP가 AI와 실제 애플리케이션을 연결하는 다리 역할을 하며, 혁신을 더욱 투명하고 협력적으로 만들 것이라고 밝혔습니다.
MCP 시작하기
개발자들은 오늘부터 MCP 커넥터를 구축하고 테스트할 수 있습니다. Claude for Work 고객은 MCP 서버를 로컬에서 테스트하여 내부 시스템 및 데이터셋과 연결할 수 있으며, 곧 원격 프로덕션 MCP 서버 배포를 위한 개발자 도구도 제공될 예정입니다. MCP를 시작하려면 다음 단계를 따라보세요:
- Claude Desktop 앱을 통해 미리 구축된 MCP 서버 설치: Claude Desktop 다운로드
- 빠른 시작 가이드 따라 MCP 서버 구축: 빠른 시작 가이드
- 오픈소스 저장소에 기여: MCP 오픈소스 저장소
- 커뮤니티 참여: MCP 커뮤니티
결론
Anthropic의 MCP 오픈소스 공개는 AI와 데이터 소스 간의 통합을 혁신적으로 단순화하며, AI 어시스턴트의 응답 품질을 한층 높일 수 있는 중요한 발전입니다. 개발자와 기업은 MCP를 통해 보다 효율적이고 지속 가능한 AI 시스템을 구축할 수 있으며, 이는 AI 기술의 활용 범위를 더욱 확장시킬 것으로 기대됩니다.