MCP(Model Context Protocol) AI와 외부 세계를 연결하는 차세대 표준

AI와 외부 세계를 연결하는 차세대 표준 프로토콜

AI와 외부 데이터, 도구, 시스템을 안전하고 표준화된 방식으로 연결해주는 차세대 프로토콜, MCP(Model Context Protocol)의 기본 구조와 작동 원리에 대해 알아보겠습니다.

MCP란 무엇인가?

MCP는 AI 모델이 외부의 데이터, 도구, 시스템과 USB처럼 쉽게 연결할 수 있도록 설계된 오픈 프로토콜입니다.
이 프로토콜은 AI와 다양한 리소스 간의 유연하고 확장성 있는 통합을 가능하게 해주는 핵심 인프라로, 앞으로 AI 생태계에서 점점 더 중요한 역할을 하게 될 것입니다.
MCP의 구조는 크게 호스트, 클라이언트, 서버 세 가지 핵심 요소로 이루어져 있습니다.

호스트(Host)

• 정의: MCP 시스템의 최상위 계층으로, 사용자와 직접 상호작용하는 애플리케이션입니다.

• 주요 역할

  • 사용자 인터페이스(UI) 제공
  • LLM과의 통합 및 전체 데이터 흐름 조율
  • 여러 MCP 클라이언트의 생성, 관리, 보안 정책 설정
  • 다양한 서버의 응답을 취합 및 정렬하여 AI 모델에 전달

• 예시: Claude Desktop, 챗GPT, IDE, AI 도구 등

• 비유: 회사의 CEO처럼, 여러 부서와 연결을 조율하는 중앙 통제실 역할을 합니다.

MCP 클라이언트(Client)

• 정의: 호스트 내부에서 동작하며, 각 MCP 서버와 1:1로 연결되는 중개자 역할을 하는 컴포넌트입니다.

• 주요 역할

  • 서버와의 특정적인 연결 및 세션 관리
  • 프로토콜 형상, 기능 교환, 요청/응답 메시지 라우팅
  • 서버로부터 받은 데이터를 호스트에 전달, 또는 반대로 전달
  • 구독 및 알림 관리, 서버 간 보안 경계 유지

• 특징

  • 호스트는 여러 서버에 연결할 수 있으며, 서버마다 전담 클라이언트가 필요합니다.
  • 각 클라이언트는 서버와의 통신을 표준화된 방식(JSON-RPC 등)으로 처리합니다.

• 비유: CEO와 각 부서 사이에서 업무 요청과 결과를 담당하는 중간 비서와 같습니다.

MCP 서버(Server)

• 정의: AI 모델이 사용할 수 있는 도구, 데이터, 리소스, 프롬프트 등을 제공하는 경량 프로그램입니다.

• 주요 역할

  • MCP 프로토콜을 통해 클라이언트의 요청을 받아 정보 제공 또는 작업 실행
  • 로컬 데이터(파일, DB)나 원격 서비스(API, 클라우드 등)와 연결
  • 보안 정책 및 권한 제약 준수
  • 리소스, 도구, 프롬프트 등 다양한 기능을 노출

• 예시: 구글 드라이브, 슬랙, 지터브, 데이터베이스, 자체 시스템 등

• 비유: 회사의 각 부서처럼, 특정 업무(데이터 제공, 도구 실행 등)를 담당합니다.

MCP의 통신 구조와 동작 원리

• 기본 아키텍처: 클라이언트-서버 구조를 따르며, 호스트가 여러 클라이언트를 통해 여러 서버와 통신 연결이 가능합니다.
• 통신 방식: JSON-RPC 2.0 등 표준 메시지 포맷을 사용합니다.
• 메시지 유형: 요청, 응답, 알림 등으로 구성됩니다.

동작 흐름 예시

호스트가 클라이언트 생성 및 서버 연결

• 사용자가 AI 애플리케이션(예: Claude Desktop, 챗GPT 등)에서 특정 외부 리소스(예: 구글 드라이브, 슬랙, 데이터베이스 등)와 연동하고자 할 때, 호스트는 해당 리소스에 연결할 MCP 클라이언트를 생성합니다.
• 이때 호스트는 사용자의 인증 정보, 권한, 연결 설정 등을 바탕으로 클라이언트 인스턴스를 준비합니다.
• 클라이언트는 지정된 MCP 서버와 네트워크를 통해 연결을 시도합니다.

클라이언트가 서버에 요청 전송

• 사용자가 AI에게 "내 구글 드라이브에서 최신 문서 목록을 보여줘"와 같은 명령을 내리면, 호스트는 이 요청을 적절한 MCP 클라이언트로 전달합니다.
• 클라이언트는 MCP 프로토콜(예: JSON-RPC 2.0 등)을 사용해 서버에 요청 메시지를 전송합니다.
• 요청에는 작업의 종류(문서 목록 조회), 필요한 파라미터, 인증 토큰 등이 포함됩니다.

서버가 요청 처리 후 결과 반환

• MCP 서버는 클라이언트로부터 받은 요청을 해석하고, 실제로 외부 리소스(예: 구글 드라이브 API, 자체 DB 등)에 접근해 작업을 수행합니다.
• 작업이 완료되면, 서버는 결과 데이터(예: 문서 목록, 파일 정보 등)를 표준화된 응답 메시지로 만들어 클라이언트에 반환합니다.
• 만약 요청가 발생하면, 에러 코드와 메시지를 함께 전달합니다.

클라이언트가 결과를 호스트에 전달

• 클라이언트는 서버로부터 받은 응답을 검증하고, 필요에 따라 데이터 포맷을 변환하거나 요약합니다.
• 그 다음, 이 결과를 호스트(즉, AI 애플리케이션)에 전달합니다.
• 여러 서버에서 동시에 응답이 올 경우, 각 클라이언트가 독립적으로 결과를 호스트에 전달합니다.

호스트가 AI 모델에 컨텍스트로 제공

• 호스트는 클라이언트로부터 받은 데이터를 AI 모델(LLM 등)에 컨텍스트로 제공합니다.
• 예를 들어, "여기는 사용자의 구글 드라이브에서 찾은 최신 문서 목록입니다. 이 중에서 '보고서'라는 단어가 포함된 파일만 요약해줘"와 같이, AI가 외부 데이터를 활용해 추가 작업을 수행할 수 있도록 합니다.
• 최종적으로 AI가 생성한 답변이나 결과는 사용자에게 다시 보여집니다.

이처럼 MCP의 동작 흐름은 일련의 과정을 거칩니다

사용자의 요청이 호스트 -> 클라이언트를 거쳐 서버로 전달 -> 클라이언트와 호스트를 통해 AI 모델에 반영

이 구조 덕분에 다양한 외부 리소스와의 안전하고 표준화된 연동, 그리고 유연한 확장성이 가능해집니다.

정리

• 호스트: 전체 흐름과 조율, 사용자 인터페이스 제공, 여러 클라이언트 관리
• 클라이언트: 서버와 1:1 연결, 요청/응답 중계, 데이터 전달
• 서버: 도구/데이터 리소스 제공, 요청 처리, 보안 준수

MCP의 구조 덕분에 MCP를 지원하는 AI 애플리케이션은 다양한 외부 리소스와 안전하고 확장성 있게 연결할 수 있습니다.

마무리

MCP는 AI와 외부 세계를 USB처럼 쉽게 연결하는 차세대 표준 프로토콜로, 앞으로 AI 생태계의 핵심 인프라가 될 전망입니다.
이 프로토콜을 통해 AI는 다양한 데이터 소스와 도구에 접근할 수 있게 되어, 사용자에게 더욱 풍부하고 유용한 경험을 제공할 수 있을 것입니다.