MCP (Model Context Protocol) 는 새로운 오픈 프로토콜로, 대형 언어 모델(LLMs)에 컨텍스트를 제공하는 방법을 표준화하는 것을 목표로 합니다. MCP를 AI Agent의 USB-C 인터페이스로 생각할 수 있습니다: 이는 AI Agent가 다양한 도구와 데이터 소스에 연결하는 데 통합된 방법을 제공합니다. 본문에서는 MCP의 정의, 아키텍처, 작동 원리, 장단점을 자세히 설명하고 전통적인 API와 비교할 것입니다. MCP란 무엇인가? 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 에이전트를 다양한 외부 도구 및 데이터 소스에 연결하기 위한 표준화된 프로토콜입니다. 이를 AI 애플리케이션을 위한 USB-C 인터페이스로 생각할 수 있습니다. USB-C가 다양한 장치를 컴퓨터에 연결하는 방식을 단순화한 것처럼, MCP는 AI 모델이 데이터, 도구 및 서비스와 상호 작용하는 방식을 단순화합니다. Claude MCP는 Anthropic ↗에서 시작되었으며, Claude와 같은 AI 모델이 도구 및 데이터 소스와 더 쉽게 상호 작용할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 그러나 MCP는 단순한 Anthropic 프로젝트가 아닙니다. MCP는 개방형이며, 현재 점점 더 많은 회사와 개발자들이 참여하고 있습니다. 이는 새로운 AI-도구 상호 작용 표준처럼 보이기 시작했습니다. Claude MCP에 대해 더 깊이 이해하고 싶다면 claudemcp.com ↗을 방문하여 MCP 사양과 튜토리얼에 대해 더 알아보세요. MCP는 간단한 클라이언트-서버 아키텍처를 따릅니다: MCP 호스트: 외부 데이터 또는 도구에 액세스해야 하는 애플리케이션(예: Claude Desktop 또는 AI 기반 IDE) MCP 클라이언트: MCP 서버와의 전용 1:1 연결을 유지합니다 MCP 서버: MCP를 통해 특정 기능을 노출하고 로컬 또는 원격 데이터 소스에 연결하는 경량 서버 로컬 데이터 소스: MCP 서버가 안전하게 액세스하는 파일, 데이터베이스 또는 서비스 원격 서비스: MCP 서버가 액세스하는 인터넷 기반 API 또는 서비스 MCP를 다리로 생각하면 명확해집니다: MCP 자체는 복잡한 논리를 처리하지 않습니다. 단지 AI 모델과 도구 간의 데이터 및 명령 흐름을 조정할 뿐입니다. MCP를 구현하면 많은 이점이 있습니다: 개발 단순화: 한 번 작성하고 여러 번 통합하며, 각 통합에 대해 사용자 정의 코드를 다시 작성할 필요가 없습니다 유연성: AI 모델 또는 도구를 전환할 때 복잡한 재구성이 필요하지 않습니다 실시간 응답: MCP 연결이 활성 상태를 유지하여 실시간 컨텍스트 업데이트 및 상호 작용이 가능합니다 보안 및 규정 준수: 내장된 액세스 제어 및 표준화된 보안 관행 확장성: AI 생태계가 성장함에 따라 새 기능을 쉽게 추가할 수 있습니다. 단지 다른 MCP 서버를 연결하면 됩니다 왜 전통적인 API 대신 MCP를 사용해야 하는가? 전통적으로 AI 시스템을 외부 도구에 연결하는 것은 여러 API를 통합하는 것을 의미했습니다. 각 API 통합은 별도의 코드, 문서, 인증 방법, 오류 처리 및 유지 관리를 의미했습니다. 전통적인 API는 각 문마다 별도의 열쇠를 가지고 있는 것과 같습니다. 각 문마다 고유한 열쇠와 규칙이 있습니다 전통적인 API는 개발자가 각 서비스 또는 데이터 소스에 대해 사용자 정의 통합을 작성해야 하므로 복잡성이 증가하고 오류 및 유지 관리 문제가 발생할 수 있습니다. MCP vs API: 빠른 비교 특성 MCP 전통적인 API 통합 난이도 단일 표준화 통합 각 API 별도 통합 실시간 통신 ✅ Yes ❌ No 동적 발견 ✅ Yes ❌ No 확장성 플러그 앤 플레이 추가 통합 필요 보안 및 제어 일관된 도구 각 API 별도 제어 MCP와 전통적인 API의 주요 차이점: 단일 프로토콜: MCP는 표준화된 "커넥터" 역할을 하므로, 하나의 MCP 통합으로 여러 도구와 서비스에 접근 가능 동적 발견: MCP는 AI 모델이 사용 가능한 도구를 동적으로 발견하고 상호 작용할 수 있게 함. 각 통합에 대해 하드 코딩된 지식이 필요 없음 양방향 통신: MCP는 WebSocket과 유사한 지속적 실시간 양방향 통신을 지원. AI 모델이 정보를 동적으로 검색하고 작업을 트리거할 수 있음 왜 양방향 통신이 필요한가? 데이터 가져오기: LLM이 서버에 쿼리하여 컨텍스트 가져오기 → 예: 캘린더 확인 작업 트리거: LLM이 서버에 작업 지시 → 예: 회의 재조정, 이메일 발송 MCP를 사용해야 할 때? 다음 시나리오를 고려하세요: 1. 여행 계획 도우미 API 사용: Google 캘린더, 이메일, 항공사 예약 API 등 각각에 대해 별도의 코드 작성 필요. 각 코드에는 사용자 정의 인증, 컨텍스트 전달 및 오류 처리 로직이 포함됨 MCP 사용: AI 도우미가 캘린더를 확인하여 가용성을 확인하고, 항공편 예약 및 확인 발송을 MCP 서버를 통해 원활하게 수행. 각 도구별로 별도 통합 필요 없음 2. 고급 IDE API 사용: IDE를 파일 시스템, 버전 관리, 패키지 관리자 및 문서와 수동으로 통합해야 함 MCP 사용: IDE가 단일 MCP 프로토콜을 통해 이들에 연결되어 더 풍부한 컨텍스트 인식과 강력한 제안 가능 3. 복잡한 데이터 분석 API 사용: 각 데이터베이스 및 데이터 시각화 도구와의 연결을 수동으로 관리해야 함 MCP 사용: AI 분석 플랫폼이 단일 MCP 계층을 통해 여러 데이터베이스, 시각화 도구 및 시뮬레이션을 자율적으로 발견하고 상호 작용 사용 사례가 정확하고 예측 가능한 상호 작용이 필요하며 엄격한 제약이 있는 경우, 전통적인 API가 더 적합할 수 있습니다. MCP는 유연성과 컨텍스트 인식이 필요하지만 고도로 제어되고 결정론적인 애플리케이션에는 적합하지 않은 광범위하고 동적인 기능을 제공합니다. 요약 MCP는 AI 에이전트와 모델을 외부 데이터 및 도구와 통합하는 통일된 및 표준화된 방법을 제공합니다. 이는 단순한 API가 아닌, 지능적이고 동적이며 컨텍스트가 풍부한 AI 애플리케이션을 가능하게 하는 강력한 연결 프레임워크입니다.
