MCP(Model Context Protocol)란 무엇인가?

IBLOG·2025년 4월 8일

AI

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MCP(Model Context Protocol)가 뭔데?

MCP는 2024년 11월 ‘앤트로픽’이 발표한 오픈 소스 프로토콜로, AI 모델과 외부 데이터 소스 또는 도구를 연결해주는 개방형 표준 프로토콜이다. 이 프로토콜은 AI 모델이 필요한 맥락(Context)이나 정보를 외부에서 가져올 수 있도록 해주는 통로 역할을 한다.

MCP가 왜 필요한가?

기존에는 언어 모델(LLM)이 자신에게 주어진 텍스트 외에 별도의 지식이나 데이터에 접근하기 어려워, 새로운 데이터 원본마다 별도 커스텀 통합이 필요했는데, 이를 해결하고자 MCP가 만들어졌다.
MCP를 지원하는 AI 애플리케이션, 데이터 소스와도 쉽게 연결될 수 있어 보안적이고 양방향적인 데이터 연동이 가능해진다.

MCP의 구성 요소

MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 기반으로 하며, 다음과 같은 세 가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있다.

MCP 호스트(Host)
- AI 모델을 실행하는 애플리케이션
- 여러 MCP 클라이언트 관리
- AI/LLM 통합 및 샘플링을 조정
- Claude Desktop, IDE 또는 AI 도구 등
MCP 클라이언트(MCP Clients)
- 호스트에 의해 생성되며 서버와의 독립적인 연결을 유지
- 서버와 1:1 연결을 유지하는 프로토콜 클라이언트
- LLM으로부터 요청을 수신하고 적절한 MCP 서버로 요청 전달
- 양방향으로 프로토콜 메시지를 라우팅
MCP 서버(MCP Servers)
- 특정 기능과 컨텍스트를 제공해주는 역할(LLM이 사용할 수 있는 도구와 데이터 액세스 기능을 제공)
- MCP 기본 요소를 통해 리소스, 도구 및 프롬프트를 노출

로컬 데이터 소스
- MCP 서버가 안전하게 액세스할 수 있는 컴퓨터의 파일, 데이터베이스 및 서비스
원격 서비스
- MCP 서버가 연결할 수 있는 인터넷(예: API를 통해)을 통해 사용 가능한 외부 시스템

MCP의 주요 특징

개방형 표준(Open Standard)
: 오픈소스로 공개되어 있어 누구나 자유롭게 사용하고 개선할 수 있고, 어떤 AI 시스템에서도 사용할 수 있다.
양방향 연결(Two-way Connection)
: AI 모델과 데이터 소스 간의 양방향 통신을 지원한다. AI 모델과 데이터 소스가 지속적으로 연결된 상태에서 서로 정보를 주고받을 수 있다.
범용성과 표준화(Universality and Standardization)
: 다양한 데이터 소스와 도구를 하나의 표준 프로토콜로 연결할 수 있다.
보안 및 신뢰성(Security and Reliability)
: AI 모델과 데이터 소스 간의 안전하고 신뢰할 수 있는 연결을 제공한다.