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AI 혁신의 핵심, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 완벽 해부

AI 시대, 우리는 인공지능이 단순한 도구를 넘어 스스로 판단하고 행동하는 자율 에이전트의 시대를 목전에 두고 있습니다. 이러한 변화의 중심에는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 있습니다. MCP는 AI 시스템이 다양한 외부 툴, 서비스, 데이터 소스와 상호 작용할 수 있도록 표준화된 방법을 제공하는 오픈소스 프레임워크입니다. 이 글에서는 MCP가 무엇이며, AI 분야에 어떤 영향을 미치는지 자세히 살펴보겠습니다.

MCP란 무엇인가?

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 쉽게 말해 AI 시스템과 외부 세계를 연결해주는 '다리' 역할을 하는 표준화된 통신 규약입니다. 앤트로픽이 2024년 11월에 발표한 이후 빠르게 확산되고 있으며, AI 개발자들이 AI 시스템을 데이터베이스, 파일 시스템, 각종 API와 손쉽게 연결할 수 있도록 지원합니다. MCP를 통해 AI는 단순히 학습된 데이터에 의존하는 것이 아니라, 실시간으로 외부 정보를 활용하여 더욱 정확하고 유용한 결과를 도출할 수 있게 됩니다.

MCP 서버의 역할

MCP 아키텍처에서 핵심적인 역할을 담당하는 것이 바로 MCP 서버입니다. MCP 서버는 AI 시스템과 외부 서비스 또는 데이터 소스 사이에 위치하여 양방향 통신을 중개합니다. AI 시스템은 MCP 클라이언트를 통해 표준화된 형식으로 MCP 서버와 통신하고, MCP 서버는 해당 서비스 또는 데이터 소스가 이해할 수 있는 방식으로 정보를 주고받습니다. 깃허브에는 이미 다양한 MCP 서버들이 공개되어 있으며, 개발자들은 이를 활용하여 데이터베이스 상호작용, 날씨 정보 수집 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

MCP, RAG, 기능 호출의 차이점

AI를 외부 세계와 연결하는 기술은 MCP 이전에도 존재했습니다. 대표적인 예가 검색 증강 생성(RAG)과 기능 호출입니다. RAG는 LLM이 학습 데이터에 포함되지 않은 문서를 활용할 수 있도록 하는 기술이며, 기능 호출은 LLM이 특정 기능을 수행하기 위해 외부 툴을 호출하는 기능입니다. MCP는 이러한 기술들의 장점을 통합하면서도 더욱 표준화된 방식을 제공합니다. 특히, LLM의 기능 호출 기능을 기반으로 동작하며, 서비스와 데이터 소스에 연결하는 훨씬 더 효율적인 방법을 제시합니다.

MCP 아키텍처의 핵심 구성 요소

MCP 아키텍처는 크게 MCP 호스트, MCP 클라이언트, MCP 서버로 구성됩니다. MCP 호스트는 외부 환경과 연결되는 AI 기반 애플리케이션이며, MCP 클라이언트는 호스트 내에서 LLM이 툴을 호출하고 데이터를 소비하는 방식을 관리합니다. MCP 서버는 클라이언트의 요청을 받아 외부 서비스와 통신하고, 결과를 클라이언트에 전달합니다. 이러한 구성 요소들이 유기적으로 연결되어 AI 시스템이 외부 세계와 원활하게 소통할 수 있도록 지원합니다.

Foundry MCP 서버 생태계의 중요성

MCP가 빠르게 확산될 수 있었던 배경에는 누구나 무료로 사용할 수 있는 다양한 서버들이 존재하기 때문입니다. 이러한 MCP 서버 생태계는 개발자들이 특정 LLM을 구글 문서, MySQL 데이터베이스, 기상 예보 서비스 등 다양한 외부 서비스에 손쉽게 연결할 수 있도록 지원합니다. MCP 클라이언트만 구축하면 MCP 서버를 통해 모든 유형의 서비스에 접근할 수 있으므로, 개발 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

MCP의 보안 문제와 미래

새로운 기술이 등장할 때마다 보안 문제는 항상 중요한 고려 사항입니다. MCP 역시 메시지 변조, 악성 서버 유입 등 잠재적인 보안 취약점을 가지고 있습니다. 하지만 MCP의 활용성과 편의성이 이러한 보안 우려를 상쇄하고 있으며, 앞으로도 MCP는 더욱 발전해 나갈 것으로 예상됩니다. IBM의 로이 더크스는 기업들이 AI 에이전트가 활용하게 될 MCP 서버의 확산을 관리하기 위한 툴을 구축하고 전략을 마련하기 시작했다고 밝혔습니다.

결론

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 혁신의 핵심 동력입니다. MCP는 AI 시스템이 외부 세계와 상호 작용하는 방식을 혁신하고 있으며, 기업들이 더욱 효율적이고 안전한 AI 전략을 수립할 수 있도록 지원합니다. 앞으로 MCP는 AI 에이전시 및 자동화 지원, 통합 간소화 및 기술 부채 감소, AI 컨텍스트 및 정확성 향상, 새로운 보안 고려 사항, 엔터프라이즈 AI 아키텍처 변화 등 다양한 측면에서 AI 발전에 큰 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.