안녕하세요, 오늘은 최근 AI 생태계에서 주목받는 MCP(Model Context Protocol)에 대해 소개해드리려고 합니다.
유튜브에서 개발자의 시대는 끝이 났다 라고 언급했기에.
AI가 외부 세계와 효과적으로 상호작용할 수 있는 방법으로 주목받고 있는
또 지역 공고에서 AI 할줄아는 개발자를 찾는다는 공고를 보아 각 모델별 1년? 학습해본것을
통해 학습하다 이번에 MCP가 무엇인지 공부하게되었는데
배운점을 정리하기위해 포스팅 하게되었습니다.
MCP의 정의와 역할
MCP(Model Context Protocol)는 AI와 외부 시스템, 데이터, 도구를 연결하는 표준 프로토콜입니다.
이 프로토콜은 AI 모델이 외부의 다양한 리소스와 상호작용할 수 있도록 일관된 방식을 제공합니다.
MCP가 등장하게 된 배경
AI와 외부 세계의 연결 문제
최근 ChatGPT, Claude, 다양한 생성형 AI가 빠르게 확산되고 있죠.
그런데 AI가 실제로 외부 데이터, 도구, 시스템과 연결되는 방식은 서비스마다 제각각이었습니다.
예를 들어, AI가 최신 뉴스를 검색하거나, 사용자의 파일을 읽거나, 외부 API의 상호작용하려면 매번 별도의 통합 작업이 필요했습니다.
이로 인해 N × M 문제(일종의 N개 × 도구 M개의 N×M개의 통합 작업)라는 비효율이 발생했습니다.
AI 에이전트 시대의 도래
이제 AI는 단순히 텍스트만 생성하는 것이 아니라, 실제로 외부 도구를 탐색·실행하고, 실시간 데이터와 상호작용하는 에이전트로 진화하고 있습니다.
이런 에이전트를 AI가 제대로 작동하려면, 다양한 외부 리소스와 쉽게 연결될 수 있는 통합 표준이 필요해졌습니다.
MCP의 개요
MCP는 2024년 11월 Anthropic이 발표한 오픈소스 프로토콜입니다.
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AI 모델이 외부의 도구, 데이터, 시스템과 표준화된 방식으로 연결될 수 있도록 설계되었습니다.
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쉽게 말해, AI가 다양한 외부 자원(API, 데이터베이스, 파일 등)을 USB처럼 쉽게 인식하고 활용할 수 있게 해주는 통합 표준입니다.
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GPT, Claude, Mistral 등 다양한 AI 모델이 MCP를 통해 동일한 방식으로 외부 리소스에 접근할 수 있습니다.
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개발자와 기업은 별도의 API 통합 작업 없이, MCP 표준만 지원하면 다양한 AI의 도구를 손쉽게 연결할 수 있습니다.
MCP의 의의와 기대 효과
- AI와 외부 데이터·도구의 연결을 표준화하여, 개발·운영의 복잡성을 크게 줄입니다.
- AI 에이전트의 자동화·확장성을 높이고, 보안과 통제의 기준점도 명확해 집니다.
- 앞으로의 더 넓은 에이전트 생태계, 자동화된 API 탐색·실행, 다양한 AI 모델의 협업 등 차세대 AI 생태계의 핵심 인프라로 자리잡을 전망입니다.
마무리
- MCP: AI가 외부 도구, 데이터, 시스템과 표준화된 방식으로 연결될 수 있도록 하는 통합 프로토콜(Model Context Protocol)을 의미합니다.
- 등장 배경: AI와 외부 세계의 연결 비효율, 에이전트형 AI의 확산, 보안·통제 필요성 등에서 출발했습니다.
- 의의: AI 생태계의 확장성과 보안, 자동화의 기반이 되는 핵심 표준입니다.
MCP가 도입됨으로써 기존의 복잡했던 AI와 외부 시스템 간의 통합 과정이 크게 간소화될 것으로 예상됩니다.
개발자들은 각 AI 모델별로 별도의 통합 작업을 진행하는 대신, MCP라는 하나의 표준 인터페이스만 구현하면 다양한 AI 모델들이 해당 시스템과 상호작용할 수 있게 됩니다.
또한 MCP는 AI의 외부 접근에 대한 권한 관리와 보안 통제를 일관되게 관리할 수 있는 프레임워크를 제공함으로써, AI 시스템의 안전성을 향상시키는 데도 기여할 것입니다.
앞으로 MCP가 산업 표준으로 자리 잡으면서, 더욱 다양하고 강력한 AI 에이전트 생태계가 발전할 것으로 기대됩니다.
느낀 점
AI가 외부 세계와 연결되는 방식이 표준화된다는 것은 정말 혁신적인 변화인 것 같습니다.
MCP가 도입되면 개발자들이 각 AI 모델마다 별도의 통합 작업을 하지 않아도 되는 효율성이 생길 것 같아 기대됩니다.
