유연한 AI 생태계를 위한 핵심 인프라

MCP는 AI 모델과 외부 데이터, 도구, 시스템을 안전하고 표준화된 방식으로 연결해주는 핵심 인프라 플랫폼 입니다.

단일 모델이 모든 걸 처리하던 기존 모놀리식 구조와 달리, MCP는 여러 모델과 도구가 유기적으로 조합되는 AI 생태계를 지향합니다.

이 구조는 최근 각광받는 모델 컴포지션 전략의 기반이 됩니다.

MCP 핵심 구조

✅ 호스트 (Host)

• 역할: 전체 애플리케이션의 컨테이너이자 조정자.
• 기능: 여러 클라이언트와 인스턴스를 관리하고, 사용자 ↔ 모델 간 데이터 흐름을 조율.
• 예시: IDE, 챗봇, AI 도구 등.

✅ 클라이언트 (Client)

• 역할: MCP 내부의 커넥터.
• 기능: MCP 서버와 1:1로 연결되며, 요청/응답을 중개하고 프로토콜 설정, 보안 유지 등의 책임 수행.

✅ 서버 (Server)

• 역할: 독립적 컴포넌트로서 기능 제공.
• 기능: 도구, 리소스, 플랫폼 등 특화 기능을 수행. 클라이언트 요청을 받아 작업 처리.
• 형태: 로컬 또는 원격 서비스 모두 가능.

🔄 MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 기반으로 하며, 모델 호출, 메시지 전달, 상태 공유 등 통신을 표준화 합니다.

모델 컴포지션(Model Composition)이란?

하나의 거대한 모델이 모든 기능을 담당하던 방식에서 벗어나, 작고 특화된 여러 AI 모델, 도구, 리소스를 유연하게 조합해 더 강력한 기능을 만드는 구조 입니다.

주요 특징

• 모듈화와 조합: 각 모델이 특정 역할(예: 언어 이해, 이미지 분석)을 담당.
• 컨텍스트 공유: 모델 간 세션/상태 공유를 통해 일관성 있는 결과 도출.
• 메시지 기반 통신: 다양한 포맷(텍스트, 명령어, 구조화된 데이터 등)으로 통신.
• 유연한 확장성: 새로운 모델이나 도구 추가/교체가 쉬워 서비스 진화에 적합.

예시

• 멀티모달 AI: 텍스트, 이미지, 음성 입력을 각각 다른 모델이 처리 → 통합된 결과 생성.
• AI 에이전트 시스템: LLM이 검색, 계산, DB 접근 도구 등과 연동해 복잡한 업무 자동화.

MCP와 모델 컴포지션의 관계

MCP는 위와 같은 모델 컴포지션을 안전하고, 유연하게 구현할 수 있도록 설계된 인프라 입니다.

• AI 컴포넌트 간 통신 방식 표준화
• 모델의 상태/컨텍스트 공유 지원
• 도구와 모델의 손쉬운 연동 및 교체

AI 문서 요약 시스템

회사 내부에 다양한 문서가 존재한다고 가정해보자. 이걸 하나의 모델만으로 요약하면 문서의 유형(보고서, 메일, 기술문서 등)에 따라 부정확한 요약이 발생할 수 있습니다.

MCP를 기반으로 다음과 같이 구성할 수 있습니다.
1. 문서 유형 분류 모델 → 텍스트 입력을 받아 보고서/기술문서 등으로 분류
2. 전문 요약 모델 → 유형에 맞는 요약 전용 LLM 호출 (예: 보고서는 GPT, 기술문서는 Claude)
3. 문맥 추적 툴 → 요약 대상 문서의 이전 버전과 비교해 변화점 추출
4. 결과 통합 서버 → 모든 결과를 하나의 리포트로 정리해 사용자에게 전달

이 전체 파이프라인이 MCP를 통해 모듈화되어 작동하며, 필요 시 특정 모델만 교체하거나 추가 기능(예: 음성 요약)을 유연하게 확장할 수 있습니다.

정리

• MCP는 AI 모델과 도구를 연결하는 표준 인프라 입니다
• 모델 컴포지션은 여러 컴포넌트를 조합해 문제를 해결하는 전략을 합니다
• MCP는 모델 컴포지션을 안전하고 유연하게 실현해주는 기술적 토대 입니다.