MCP 서버를 외부 세계와 연결하는 핵심 프로토콜 이야기

MCP 서버란? AI와 외부 시스템을 연결하는 핵심 인프라

MCP 서버(Model Context Protocol Server)는 AI 모델과 외부 시스템을 연결하여 AI가 다양한 도구와 데이터에 접근할 수 있게 해주는 경량화된 중계 프로그램입니다.
이 포스팅에서는 MCP 서버의 개념부터 구현까지 상세히 알아보겠습니다.

MCP 서버란 무엇인가?

MCP 서버(Model Context Protocol Server)는 AI 모델(예: 챗봇, 코딩 어시스턴트, 지능형 에이전트 등)이 외부 시스템, 데이터, 도구와 안전하고 표준화된 방식으로 연결할 수 있도록 설계된 경량화된 중계 프로그램입니다.

MCP 서버는 AI가 직접 접근할 수 없는 데이터베이스, API, 파일 시스템, 클라우드 앱(예: Notion, Google Drive, Slack, GitHub 등)과 연결되어, AI가 자연어로 명령을 내리면 실제로 필요한 작업을 수행하고 결과를 AI에 전달하는 역할을 합니다.

MCP 서버의 핵심 역할

외부 시스템과의 연결 브릿지

• AI가 직접 접근할 수 없는 다양한 외부 리소스(로컬/원격 데이터, API, 파일, 앱 등)와 연결
• 예시: "내 구글 드라이브에서 최신 문서 찾아줘" → 구글 드라이브 API 호출 → 결과 반환

도구(Tools)와 리소스(Resources) 제공

• Tools: AI가 호출할 수 있는 함수(예: 음력 변환 계산, DB 쿼리 실행 등)
• Resources: AI가 읽을 수 있는 데이터(예: 파일 목록, DB 데이터, 프로젝트 이슈 등)
• Prompts: 반복적 작업을 위한 프롬프트 템플릿 제공

동적 기능 탐색 및 실행

• AI가 "이 서버에서 무엇을 할 수 있나요?"라고 물으면, MCP 서버는 사용 가능한 도구와 리소스를 목록으로 제공
• AI가 명령을 내리면 해당 도구를 실행하고 결과를 반환

보안 및 로깅 제어

• 민감한 데이터가 외부로 유출되지 않도록, MCP 서버를 로컬에 설치해 직접 제어 가능
• 필요에 따라 원격(클라우드) 서버로도 배포 가능

프로토콜 표준화

• STDIO(표준), SSE(웹) 등 표준화된 통신 방식으로 AI와 연결
• JSON 기반 메시지로 통화하고 일관된 통신 지원

MCP 서버의 동작 구조

• Host: 사용자가 직접 실행작동하는 앱(예: Claude Desktop, IDE, 챗봇 등)
• MCP Client: 호스트 내부에서 MCP 서버와 연결을 담당하는 중개자
• MCP Server: 외부 시스템과 실제로 연결되어 도구/데이터를 노출하는 서버

동작 예시

1. 사용자가 "내 노션 데이터베이스 내용을 요약해줘"라고 입력
2. MCP Client가 해당 요청을 Notion MCP 서버로 전달
3. MCP 서버가 Notion API에서 데이터를 받아와 요약
4. 결과를 MCP Client → Host → AI가 사용자에게 자연어로 전달

MCP 서버 구현 예시 (Python)

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("Hello World")

# 도구(계산기 기능) 정의
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """두 수를 더합니다."""
    return a + b

@mcp.tool()
def multiply(a: int, b: int) -> int:
    """두 수를 곱합니다."""
    return a * b

# 리소스(인사 메시지) 정의
@mcp.resource("greeting://{name}")
def get_greeting(name: str) -> str:
    return f"Hello, {name}!"

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="stdio")  # 콘솔에서 표준 입출력으로 실행

• 위 코드를 실행하면, AI는 자연어로 "3과 5를 더해줘"라고 요청할 수 있고, MCP 서버는 add 도구를 실행해 결과를 반환합니다.
• MCP Inspector 등 도구를 써서 기능을 직접 테스트할 수도 있습니다.

활용으로..

• GitHub MCP 서버: AI가 코드 이슈 목록 조회, PR 생성, 코드 커밋 등 자동화
• Slack MCP 서버: AI가 메시지 전송, 채널 모니터링, 알림 설정 등 지원
• DB MCP 서버: AI가 SQL 쿼리 실행, 데이터 분석, 리포트 생성 등 수행
• Custom MCP 서버: 사내 시스템, IoT 센서, 파일 시스템 등 다양한 환경에 맞춰 직접 개발 가능

마무리

MCP 서버는 AI가 외부 세계와 안전하게 연결되어 실질적인 업무 자동화, 데이터 조회, 도구 실행 등을 가능하게 하는 핵심 인프라입니다.

표준화된 구조 덕분에 다양한 AI 앱과 도구가 손쉽게 확장되고, 기업/개인 모두 자신만의 MCP 서버를 만들어 AI 활용 범위를 크게 넓힐 수 있습니다.