MCP란 무엇일까요?

MCP?

안녕하세요! 요즘 MCP에 대한 이야기는 많은데, 정확히 뭔지 궁금하셨죠?

우리가 일상적으로 쓰는 AI 서비스들, 예를 들면 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 것들은 각자 좀 다른 특징이 있어요. Claude는 코딩이랑 글쓰기에 강하고, Gemini는 이미지나 영상 같은 멀티모달에 더 특화되어 있죠. ChatGPT는 뭐… 거의 만능에 가깝게 여러 가지를 잘하고요.

2025년 현재는 각 AI 서비스마다 독특한 기능들을 계속 추가하고 있어요. GPT는 ‘딥 리서치’라는 에이전트 기능을 넣었고, Claude는 ‘아티팩트’나 프로젝트 관리 같은 기능을 제공하고 있죠.

MCP에는 몇 가지 멋진 특징이 있어요.

개방형 표준: 누구나 자유롭게 사용하고 개선할 수 있어요. 오픈소스니까요!
양방향 연결: AI 모델과 데이터 소스가 서로 대화하듯 양방향으로 소통할 수 있어요.
범용성: 다양한 데이터와 도구를 하나의 표준 방식으로 연결할 수 있어요.
보안 및 신뢰성: 개인정보 보호하고 데이터 무결성 유지하면서 안전하게 연결해줘요.

기존 AI 서비스 기능 확장의 한계

근데 좀 아쉬운 점이 있었어요. 예를 들어 제가 Claude의 모델을 쓰면서 GPT의 딥 리서치 기능도 같이 쓰고 싶다? 그건 불가능했거든요. 각 AI 서비스가 자기네가 제공하는 기능만 쓸 수 있었기 때문이죠.

MCP의 등장으로 변화된 트렌드

그런데 Claude에서 MCP라는 걸 내놓으면서 이런 한계를 깨버렸어요! MCP 서버로 원하는 기능을 구현하면, Claude(호스트)에 MCP 서버의 클라이언트를 추가해서 새로운 기능을 마음껏 사용할 수 있게 된 거죠.

쉽게 말해 MCP는 AI 에이전트가 외부 데이터나 시스템을 효과적으로 활용할 수 있게 해주는 연결 프로토콜이에요. 앤트로픽(Anthropic)에서는 이걸 ‘AI 앱을 위한 USB-C 포트’라고 비유했는데, 정말 적절한 표현인 것 같아요. 다양한 데이터 소스와 도구들을 표준화된 방식으로 쉽게 연결할 수 있게 해주니까요.

MCP, 왜 중요하고 어떻게 작동할까요?

MCP의 중요성

사실 AI가 발전하면서 외부 데이터나 시스템에 접근하는 게 정말 중요해졌어요. 예전에는 각 데이터마다 별도의 API 연결을 설정하고 관리해야 했는데, 이게 얼마나 복잡하고 귀찮았는지 몰라요! MCP는 이런 문제를 해결하기 위한 개방형 표준 프로토콜이에요. 마치 모든 장치를 연결하는 만능 어댑터 같은 거죠.

MCP는 어떻게 작동하나요?

출처: 엔트로픽 MCP 아티클(https://modelcontextprotocol.io/introduction)

MCP는 기본적으로 클라이언트-서버 구조로 작동해요. 핵심 요소는 이렇게 세 가지예요.

호스트(Host): AI 애플리케이션을 담고 조정하는 역할을 해요. Claude Desktop이나 IDE, AI 도구 같은 것들이죠.
MCP 클라이언트: 호스트가 만들고, 서버와 독립적으로 연결을 유지해요.
MCP 서버: 특별한 기능과 컨텍스트를 제공해주는 역할을 해요.

요즘 많이 사용되는 MCP 호스트로는 Claude, Cursor, WindSurf, Cline, Goose 등이 있어요. 이들에 MCP 클라이언트를 추가 할 수 있어요. 그리고 인기 있는 MCP 서버로는 Smithery.ai에서 제공하는 Sequential Thinking(구조화된 사고 과정), Desktop Commander(터미널 명령 실행, 파일 관리), GitHub(GitHub API 접근), Brave Search(웹 검색 기능) 등이 있답니다.

어떤 순서로 작동하나요? (워크플로우)

먼저 호스트 앱이 MCP 클라이언트를 만들고, 이 클라이언트가 MCP 서버와 연결해요.
서버는 클라이언트에게 “이런 데이터가 있어요~”라고 컨텍스트 정보를 알려주고, 클라이언트는 이 정보를 호스트에 전달해요.
AI 모델이 “이 작업 좀 해주세요”라고 요청하면, 호스트는 이 요청을 알맞은 클라이언트에게 넘겨요.
클라이언트는 서버로부터 결과를 받아 호스트에 전달하고, 호스트는 이 결과를 AI 모델에게 제공해요.

기존 API와 비교하면 어떨까요? MCP는 모든 연결을 표준화된 방식으로 관리하고, 양방향 통신이 가능하며, 일반 사용자도 쉽게 활용할 수 있어요. 또 확장성이 뛰어나고, 여러 시스템 간에 컨텍스트를 유지할 수 있다는 장점이 있죠. 오픈소스 생태계를 통해 계속 발전하고 있고요!

MCP를 어디에 활용할 수 있을까요?

AI 에이전트와 자동화 시스템: AI 에이전트가 여러 작업을 스스로 수행할 수 있도록 도와줘요.
외부 데이터 연동 챗봇: 챗봇이 실시간으로 외부 데이터를 활용해서 더 정확하고 풍부한 정보를 제공할 수 있어요.
LLM 기반 지식 검색 시스템: 대규모 언어 모델을 활용한 차세대 지식 검색 시스템을 만드는 데 아주 중요한 역할을 해요.

이렇게 보면 MCP가 얼마나 강력하고 유용한지 느껴지시나요? AI의 능력을 확장하는 데 정말 중요한 역할을 하고 있어요. 앞으로 AI 서비스들이 더욱 다양한 기능을 제공하고 서로 연결되는 데 MCP가 큰 역할을 할 거예요!

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