최근 AI 개발 분야에서 주목받고 있는 중요한 기술인 MCP(Model Context Protocol)에 대해 알아보겠습니다. MCP는 AI 모델을 외부 데이터 소스나 도구와 효과적으로 연결해주는 개방형 표준 프로토콜인데요, 이 기술이 왜 중요하고 어떻게 활용되는지 자세히 살펴보겠습니다.
📌 MCP란 무엇인가?
MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델과 외부 데이터 소스 또는 도구를 연결해주는 개방형 표준 프로토콜입니다. 쉽게 말해 AI 모델이 필요한 맥락(Context)이나 정보를 외부에서 가져올 수 있도록 해주는 통로 역할을 합니다.
기존에는 언어 모델(LLM)이 자신에게 주어진 텍스트 외에 별도의 지식이나 데이터에 접근하기 어려웠으며, 새로운 데이터 소스마다 별도의 커스텀 통합이 필요했습니다. MCP는 이러한 문제를 해결하고자 등장했으며, AI 분야의 'USB-C 포트'와 같은 표준화된 연결 방식으로 비유됩니다.
🔍 MCP의 기본 개념과 역할
MCP의 핵심 목표는 AI 모델을 고립된 상태에서 꺼내 현실 세계의 데이터와 도구에 직접 접근하게 함으로써, 보다 관련성 높고 유용한 응답을 생성하도록 돕는 것입니다. MCP의 주요 역할은 다음과 같습니다:
- AI 모델이 외부 지식/데이터(컨텍스트)를 얻도록 지원
- 표준 프로토콜을 통해 다양한 도구를 안전하게 사용할 수 있게 함
- AI 응용 프로그램의 한계를 확장하고 맥락 인지 능력을 향상
예를 들어, MCP가 없는 AI 앱을 개발할 때는 데이터베이스나 파일 시스템에 접근하기 위해 각각 다른 API나 라이브러리를 사용한 개별 통합이 필요했습니다. 하지만 MCP를 도입하면 한 번 표준을 구현하는 것으로 다양한 데이터 소스에 대한 접근을 한꺼번에 표준화할 수 있습니다.
🛠️ MCP의 주요 구성 요소
MCP는 클라이언트-서버 구조를 따르며 다음과 같은 핵심 구성 요소로 이루어집니다:
1. MCP 호스트(Host)
- AI 모델을 운용하는 주체 애플리케이션
- 예: Claude Desktop, IDE의 AI 어시스턴트, 채팅 애플리케이션 등
- 사용자로부터 질문이나 명령을 받아 모델에게 전달하고, 응답을 사용자에게 보여주는 전체 흐름 조율
- 내부에 MCP 클라이언트를 구동하여 MCP 서버들과 연결 유지
2. MCP 클라이언트(Client)
- 호스트 애플리케이션 내부에서 동작하며, 하나의 MCP 서버와 1:1 연결을 담당
- 호스트는 여러 종류의 데이터를 위해 여러 서버에 연결 가능
- 서버로 요청을 보내고 응답을 받아 모델에 전달하는 역할
3. MCP 서버(Server)
- 외부 데이터나 기능을 제공하는 측
- 특정 서비스나 데이터 소스를 감싸서 모델이 이해할 수 있는 형태로 맥락(Context) 제공
- 예: 파일 시스템 서버, 날씨 정보 서버, 데이터베이스 서버 등
- 자신이 제공하는 기능을 표준화된 인터페이스로 정의
4. 맥락(Context) 요소
MCP 서버가 제공하는 실제 데이터와 도구들은 세 가지 범주로 나뉩니다:
a. Resources(리소스)
- 모델이 참고할 읽기 전용 데이터
- 파일 내용, 데이터베이스 레코드, 문서 등 구조화된 정보
- 예:
file://경로형태로 파일 내용 제공,query://...형태로 쿼리 결과 제공
b. Tools(도구)
- 모델이 호출할 수 있는 기능 또는 함수
- 계산, 웹 API 요청, 외부 시스템 동작 등
- 예: 날씨 서버의 "현재날씨 조회", Slack 서버의 "메시지 보내기" 등
- 일회성 실행이며 입력 파라미터와 출력 형식을 정의
c. Prompts(프롬프트)
- 모델에게 특정 지시나 템플릿을 제공하는 문구
- 반복적으로 쓰이는 지침이나 형식화된 요청을 미리 정의
- 예: "다음 메시지를 요약하라"와 같은 템플릿
5. 프로토콜(Protocol)
- MCP의 핵심인 통신 규약
- JSON-RPC 2.0을 기반으로 한 표준 메시지 형식 사용
- 클라이언트와 서버는 JSON 구조의 요청과 응답을 주고받음
- 통신 경로는 표준 입출력(stdin/stdout)이나 HTTP(SSE) 등을 활용
📊 MCP의 동작 방식 및 흐름
MCP의 전체적인 동작 과정은 다음과 같습니다:
-
초기화(Initialize)
- MCP 클라이언트가 서버에 연결을 시작하면 초기화 메시지를 서버에 전송
- 서버는 지원하는 기능과 버전으로 응답하여 호환성 교섭
-
기능 협상 및 발견
- 클라이언트는 서버가 제공하는 맥락 기능들(리소스/도구/프롬프트)을 탐색
- 예: "tools/list" 메서드 요청으로 서버의 도구 목록 확인
-
모델의 요청 처리
- 사용자가 질문하면 호스트는 AI 모델에게 질문 전달
- 모델은 필요한 경우 외부 도구를 사용해야 한다고 판단
-
도구 호출 요청
- 모델이 MCP 도구를 사용하려 하면, 호스트의 MCP 클라이언트가 개입
- 클라이언트는 모델의 지시에 따라 서버로 "tools/call" 요청을 전송
-
모델 응답 생성
- MCP 서버로부터 데이터나 실행 결과를 받은 AI 모델이 최종 답변 생성
- 모델은 MCP로부터 얻은 맥락 정보를 답변에 반영
-
사용자에게 응답 전달
- 호스트 애플리케이션이 모델의 답변을 사용자에게 출력
중요한 점은 MCP를 통해 모델이 외부 도구를 사용할 때 항상 사용자의 승인이나 사전 정의된 정책에 따라 이루어진다는 것입니다. 이를 통해 보안과 통제를 유지하면서도 모델의 자율성을 부여할 수 있습니다.
💻 Python을 활용한 MCP 구현 예제
예제 1: 간단한 덧셈 MCP 서버
# demo_server.py
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
# 1. MCP 서버 초기화
mcp = FastMCP("Demo") # "Demo"라는 이름의 MCP 서버 생성
# 2. Tool 정의: 두 수의 합을 반환하는 도구
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
"""두 숫자를 입력 받아 합계를 반환"""
return a + b
# 3. 서버 실행 엔트리포인트
if __name__ == "__main__":
mcp.run() # MCP 서버 실행 (기본 transport=stdio)이 코드는 두 수를 더하는 간단한 도구를 제공하는 MCP 서버를 만듭니다. @mcp.tool() 데코레이터를 사용해 함수를 MCP 도구로 등록하고, mcp.run()으로 서버를 실행합니다.
예제 2: 리소스와 도구를 활용한 국가 정보 서버
# country_server.py
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
# 간단한 "국가-수도" 데이터베이스
capitals = {
"대한민국": "서울",
"United States": "Washington, D.C.",
"France": "Paris",
"Japan": "Tokyo"
}
# MCP 서버 생성
mcp = FastMCP("CountryInfo")
# 1. Resource 정의: 모든 국가 리스트 제공
@mcp.resource("country://list")
def list_countries() -> list[str]:
"""사용 가능한 모든 국가 이름 리스트 반환"""
return list(capitals.keys())
# 2. Tool 정의: 특정 국가의 수도 조회
@mcp.tool()
def get_capital(country: str) -> str:
"""주어진 국가의 수도 이름을 반환"""
return capitals.get(country, "Unknown")
# 서버 실행
if __name__ == "__main__":
mcp.run()이 예제는 국가 이름 목록을 제공하는 리소스와 특정 국가의 수도를 조회하는 도구를 함께 제공합니다. @mcp.resource() 데코레이터로 리소스를 정의하고, URI 패턴을 지정할 수 있습니다.
예제 3: 외부 API 연동 (날씨 정보 서버)
import httpx
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("weather")
NWS_API_BASE = "https://api.weather.gov"
# 기상청 API 호출 함수
async def make_nws_request(url: str) -> dict | None:
"""주어진 URL에 대해 NWS API 호출을 수행하여 JSON 결과 반환"""
# ... (API 호출 로직)
return response.json() if response.status_code == 200 else None
# Tool: 기상 경보 조회
@mcp.tool()
async def get_alerts(state: str) -> str:
"""주(State) 코드를 입력 받아 해당 지역의 기상 경보를 반환"""
url = f"{NWS_API_BASE}/alerts/active/area/{state}"
data = await make_nws_request(url)
if not data or "features" not in data:
return "해당 주에 대한 경보 정보를 가져올 수 없습니다."
# 경보 메시지 포매팅 로직
# ...
return "\n---\n".join(alerts)
# Tool: 날씨 예보 조회
@mcp.tool()
async def get_forecast(latitude: float, longitude: float) -> str:
"""위도, 경도를 입력 받아 날씨 예보를 반환"""
# ... (API 호출 및 데이터 처리 로직)
return "\n---\n".join(forecasts)
if __name__ == "__main__":
mcp.run(transport="stdio")이 예제는 실제 외부 API를 호출하여 날씨 정보를 제공하는 MCP 서버입니다. 비동기 함수를 사용해 API 요청을 처리하고, 결과를 가공하여 반환합니다.
🌐 실세계 응용 사례
MCP는 다양한 실제 시나리오에서 활용될 수 있습니다:
1. 파일 시스템 액세스
- 로컬 파일을 읽거나 검색하는 MCP 서버
file://URI 스킴을 통해 파일 콘텐츠 접근- 디렉토리 검색 기능 제공
- 예: 프로젝트 README 읽기, 로그 파일 분석, 키워드 검색 등
2. 업무 도구 통합
- Slack, Google Drive, GitHub 등과 연결된 MCP 서버
- 조직 내 커뮤니케이션이나 문서 직접 다루기
- 예: Slack 채널 메시지 읽기/쓰기, 드라이브 문서 검색 등
3. 데이터베이스 접근
- 회사 DB와 연결된 MCP 서버로 AI가 직접 데이터 조회
- SQL 쿼리 실행 도구 제공
- 자연어 질문을 SQL로 변환하여 질의하고 결과 반환
📈 MCP의 장점 및 의의
MCP의 주요 장점은 다음과 같습니다:
- 표준화: AI 모델과 외부 시스템 간의 통신 방식을 표준화하여 개발 효율성 증가
- 유연성: 다양한 데이터 소스와 도구를 쉽게 통합할 수 있는 확장 가능한 구조
- 보안: 모델이 외부 시스템과 상호작용할 때 통제된 방식으로 접근할 수 있게 함
- 재사용성: 한 번 구현한 MCP 서버는 여러 AI 애플리케이션에서 활용 가능
- 분리된 관심사: 데이터 액세스와 AI 모델 로직을 분리하여 각각 독립적으로 개발 가능
🚀 결론 및 전망
MCP는 AI 모델을 고립된 상태에서 벗어나 실제 도구와 데이터에 연결된 유용한 비서로 변모시키는 핵심 기술입니다. 표준화된 방식으로 AI 모델과 외부 세계를 연결함으로써, 개발자들은 더 풍부한 기능을 가진 AI 애플리케이션을 더 쉽게, 더 안전하게 만들 수 있습니다.
현재 Cursor, Zed와 같은 IDE, 오픈소스 코드 비서 Continue, 웹 챗봇 프런트엔드 LibreChat 등 다양한 AI 플랫폼이 MCP를 채택하고 있으며, 이는 MCP 에코시스템이 빠르게 확장되고 있음을 보여줍니다.
