MCP, AI의 세계와 현실을 잇는 혁신적 프로토콜의 모든 것

MCP란? – AI와 외부 세계를 연결하는 다리

MCP는 앤트로픽(Anthropic)이 2024년 11월에 공개한 오픈소스 프로토콜로, AI 모델이 외부 데이터 소스나 도구에 접근할 수 있도록 표준화된 방법을 제공합니다. 이는 마치 USB나 HTTP처럼 AI 세계에서 연결의 표준이 될 가능성을 품고 있습니다.

앤트로픽의 메시지가 이를 잘 설명해주고 있습니다:

아무리 정교하게 만들어진 모델이라도, 시시각각 변하는 외부 세계, 외부의 데이터와 단절되어 있다면 그 잠재력을 발휘할 수 없습니다. – 정보의 사일로(Silo)에 갇혀, 빠르게 낡아져만 가는 시스템에 갇혀있는 것 같이요.

여러분도 경험해 보셨겠지만, 아무리 똑똑한 LLM(대규모 언어 모델)도 학습 데이터 이상의 정보가 필요할 때는 한계에 부딪힙니다. 특히 AI 에이전트가 실제 업무에 활용되려면 실시간 데이터나 기업 내부 시스템에 접근할 수 있어야 하죠. 이전까지 이런 연동 작업은 개발자들이 ‘지저분한 코드’나 ‘임시방편적 솔루션’을 만들어야 했습니다. MCP는 이 문제를 정면으로 해결하기 위한 시도입니다.

왜 지금 MCP가 주목받고 있을까요?

흥미롭게도 MCP는 처음 공개된 2024년 11월에는 그다지 주목받지 못했습니다. 그런데 불과 몇 개월 만인 2025년 초부터 갑자기 AI 개발자 커뮤니티의 화두로 떠올랐습니다. 이 급격한 관심 증가에는 몇 가지 주요 이유가 있습니다.

1. AI 에이전트와 실제 비즈니스 시스템의 통합 문제 해결

초기 AI 개발은 모델 자체의 성능과 프롬프트 기법에 집중되었지만, 이제는 ‘에이전트’라는 개념이 등장하면서 이 에이전트들을 어떻게 실제 비즈니스 환경과 연결할 것인가가 중요한 과제가 되었습니다. MCP는 이 갭을 메우는 핵심 퍼즐 조각으로 인식되기 시작했습니다.

2. 급속도로 성장하는 MCP 생태계

Block(Square), Apollo, Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph 등 다양한 기업들이 초기에 MCP를 채택했고, 2025년 2월에는 1,000개 이상의 커뮤니티 개발 MCP 서버가 등장했습니다. 심지어 FLock과 같은 기업은 BASE 네트워크와 연동한 Web3 AI 에이전트까지 공개했습니다. 이처럼 MCP는 강력한 네트워크 효과를 일으키고 있습니다.

3. 개방형 표준으로서의 잠재력

MCP의 큰 장점은 특정 모델이나 회사에 종속되지 않는 개방성입니다. 클로드(Claude), GPT-4, 오픈소스 LLM 등 어떤 모델이든 MCP를 사용할 수 있고, 누구든 허락 없이 MCP 기반 연동 구조를 만들 수 있습니다. 이런 개방성은 USB나 HTTP처럼 산업 표준이 될 가능성을 보여줍니다.

4. 앤트로픽의 적극적인 교육과 개선 노력

앤트로픽은 단순히 MCP를 출시하는 데 그치지 않고, 적극적인 개선과 개발자 교육에 힘쓰고 있습니다. 앤트로픽의 Mahesh Murthy가 진행한 워크샵은 MCP의 확산에 큰 기여를 했습니다.

MCP는 어떻게 작동할까요?

MCP의 핵심 특징 중 하나는 ‘다이나믹 디스커버리(Dynamic Discovery)’ 기능입니다. 이를 통해 AI 에이전트는 하드코딩 없이도 사용 가능한 MCP 서버와 그 기능을 자동으로 감지할 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 CRM용 MCP 서버가 가동되면 에이전트는 표준화된 API를 통해 즉시 이를 인식하고 활용할 수 있습니다.

MCP 시작하기: 실전 가이드

MCP를 활용하고 싶으신가요? 다음 단계로 시작해보세요:

1. 원하는 도구나 데이터 소스의 MCP 서버 설치

앤트로픽은 Google Drive, Slack, Git, 데이터베이스 등 인기 시스템용 오픈소스 MCP 서버 리포지토리를 제공합니다.

2. AI 앱에서 MCP 클라이언트 설정

클로드(Claude) 앱을 사용한다면 UI에서 서버를 추가할 수 있고, 자체 에이전트를 개발한다면 MCP SDK를 사용해 서버에 연결합니다.

3. 클라이언트에서 MCP 서비스 활성화

추가 도구, 리소스, 프롬프트 템플릿 등을 확인할 수 있습니다.

4. MCP 서버 호출 및 활용

모델이나 에이전트가 필요할 때 MCP Tool Action을 호출하고 로그를 모니터링합니다.

현재 인기 있는 MCP 서버로는 구글 서비스(Drive, Gmail, Calendar), 슬랙, GitHub/Git, 데이터베이스(Postgres 등), 웹 브라우저 커넥터 등이 있습니다. 원하는 기능의 MCP 서버가 없다면 SDK를 사용해 직접 만들 수도 있습니다.

MCP 이전의 AI 연동 방식과 차이점

MCP의 혁신을 이해하려면 이전 방식과 비교해볼 필요가 있습니다:

1. 커스텀 API 연동 (일회성 커넥터)

이전에는 각 서비스마다 맞춤 코드를 작성하거나 SDK를 사용했습니다. 예를 들어 구글 드라이브와 SQL 데이터베이스에 접근하려면 각각 다른 API와 인증 방식을 처리해야 했습니다. 반면 MCP는 단일 프로토콜로 모든 서비스에 접근할 수 있게 합니다.

2. 언어 모델 플러그인 (오픈AI 플러그인 등)

2023년부터 등장한 이 방식은 개념적으로 MCP와 유사하지만, 특정 플랫폼에 종속되는 한계가 있었습니다. MCP는 오픈소스로서 누구나 구현할 수 있고, 특정 AI 회사에 종속되지 않으며, 풍부한 양방향 상호작용을 지원합니다.

3. 프레임워크 기반 도구 사용 (랭체인 등)

랭체인 같은 라이브러리는 모델에 도구를 제공하는 아이디어를 대중화했지만, 여전히 각 도구를 커스텀 개발해야 했습니다. MCP는 ‘개발자 중심’이 아닌 ‘모델 중심’의 표준을 제공해 즉각적인 도구 통합을 가능하게 합니다.

4. RAG와 벡터 데이터베이스

RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 지식 베이스에서 정보를 검색해 LLM에 제공하는 방식입니다. 이는 주로 정적 텍스트를 다루며 추가 작업에 제한이 있습니다. MCP는 RAG보다 광범위하고 능동적인 컨텍스트 활용이 가능합니다.

MCP의 한계와 고려사항

MCP가 혁신적이긴 하지만 몇 가지 고려해야 할 사항이 있습니다:

• 도구 서버 관리의 오버헤드: 여러 로컬 서버를 연결하고 유지하는 작업은 번거로울 수 있습니다.
• 도구의 사용성: MCP는 도구에 접근하는 방법을 제공하지만, 모델이 이를 효과적으로 사용하는 것은 다른 문제입니다.
• 프로토콜의 성숙도: MCP는 비교적 새로운 프로토콜로, 향후 변화와 업데이트가 있을 수 있습니다.
• 호환성 문제: 모든 AI 개발사가 MCP를 지원할지는 아직 불확실합니다.
• 필요성 평가: 간단한 애플리케이션에는 MCP보다 직접 API 호출이 더 효율적일 수 있습니다.

에이전틱 워크플로우에서 MCP의 역할

AI 에이전트의 핵심 구성 요소는 프로파일, 지식, 기억, 추론과 계획, 성찰, 그리고 행동입니다. MCP는 이중 ‘행동’ 영역에서 외부 데이터나 도구와 관련된 기능을 제공합니다.

MCP는 에이전트 아키텍처 내의 통합 계층이자 프로토콜로, 랭체인, 랭그래프, 크루AI, 라마인덱스 같은 오케스트레이션 도구를 보완합니다. 이는 LLM이 사용하는 표준화된 API 게이트웨이로서, 연동 작업의 복잡성을 단순화하고 에이전트의 적응성과 다재다능함을 높여줍니다.

MCP가 여는 새로운 가능성

MCP는 아직 초기 단계지만, 다양한 혁신적 애플리케이션을 가능하게 할 전망입니다:

1. 복잡한 크로스 시스템 워크플로우 에이전트

이벤트 계획처럼 여러 시스템에 걸친 작업을 하나의 인터페이스로 처리할 수 있습니다. 캘린더 확인, 장소 예약, 이메일 발송, 여행 준비, 예산 관리 등을 MCP로 통합할 수 있습니다.

2. 주변 환경을 인식하는 에이전트

MCP를 통해 AI 에이전트가 스마트 홈이나 운영 체제의 기능, IoT 장치와 실시간으로 상호작용할 수 있습니다. 이로써 환경을 인식하고 더 자연스러운 사용자 지원이 가능해집니다.

3. 협력하는 에이전트 시스템

MCP는 전문화된 AI 에이전트들이 정보를 교환하고 작업을 조정하는 ‘공유 작업 공간’ 역할을 할 수 있습니다. 연구, 계획, 실행 등을 담당하는 에이전트들이 직접 연동 없이도 공통 도구에 접근할 수 있습니다.

4. 심도 있게 연동된 개인 AI 어시스턴트

사용자가 자신만의 AI를 구성해 개인 데이터와 앱에 안전하게 연결할 수 있습니다. 로컬 MCP 서버로 민감한 정보를 보호하면서 이메일, 메모, 스마트 기기 등에 접근 가능한 초개인화 어시스턴트를 만들 수 있습니다.

5. 기업용 거버넌스 및 보안 에이전트

MCP는 기업 내부 도구에 대한 AI 접근을 표준화해 효과적인 거버넌스와 보안을 구현할 수 있습니다. AI 상호작용을 감독하고 리스크를 방지하면서 효율성을 유지할 수 있습니다.

미래 전망: MCP의 진화

앤트로픽에 따르면 MCP에는 앞으로 다음과 같은 기능이 추가될 예정입니다:

• 원격 서버 및 OAuth 지원: SSE를 활용한 원활한 원격 호스팅과 OAuth 2.0 통합
• 공식 MCP 레지스트리: 중앙화된 서버 발견 및 검증 시스템
• Well-Known 엔드포인트: 표준화된 .well-known/mcp 파일을 통한 서버 발견
• 기타 개선사항: 스트리밍, 상태없는 연결, 능동적 서버 동작 등

이러한 업데이트가 이루어지면 MCP는 더욱 견고하고 안전한 구조가 되어 AI 에이전트의 실제 워크플로우 통합을 가속화할 것입니다.

결론: AI의 미래를 여는 열쇠, MCP

MCP는 단순한 기술적 프로토콜을 넘어 AI의 패러다임을 바꿀 잠재력을 가지고 있습니다. AI를 ‘고립된 두뇌’에서 ‘다재다능한 작업 수행 엔진’으로 변모시키는 이 혁신은 이제 막 시작되었습니다.

여러분도 MCP의 발전 과정을 지켜보고, 가능하다면 직접 참여해보는 것은 어떨까요? AI와 소프트웨어가 만나 새로운 미래를 창조하는 이 흥미진진한 여정에 함께할 수 있습니다.

AI 기술이 발전하면서 중요한 것은 기술 그 자체가 아니라, 그것이 실제 세계와 어떻게 연결되느냐의 문제입니다. MCP는 바로 그 연결의 다리를 놓는 중요한 시도이며, 앞으로 더 많은 발전과 적용 사례를 볼 수 있을 것입니다.