모델 컨텍스트 프로토콜(MCP): AI와 외부 데이터를 연결하는 새로운 표준

안녕하세요, 오늘은 AI 개발의 새로운 패러다임을 가져올 '모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)'에 대해 자세히 알아보려고 합니다.

MCP란 무엇인가?

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 2024년 11월 Anthropic에서 처음 공개한 개방형 표준으로, AI 모델과 외부 데이터 소스 및 도구 간의 원활한 통합을 가능하게 하는 프로토콜입니다. 쉽게 말해, MCP는 AI 애플리케이션을 위한 'USB-C 포트'와 같은 역할을 합니다. USB-C가 다양한 기기와 주변 장치를 표준화된 방식으로 연결하는 것처럼, MCP는 AI 모델이 다양한 데이터 소스와 도구에 표준화된 방식으로 연결될 수 있게 합니다.

MCP의 주요 목표는 AI 모델(특히 대규모 언어 모델, LLM)이 다양한 외부 소스에서 컨텍스트를 얻고 상호작용할 수 있도록 하는 표준화된 방법을 제공하는 것입니다.

MCP가 해결하는 문제

전통적으로 AI 모델을 외부 데이터나 도구와 연결하기 위해서는 각각의 데이터 소스나 API에 맞는 커스텀 코드를 작성하거나 특수한 플러그인을 사용해야 했습니다. 이러한 접근 방식은:

복잡성: 여러 데이터 소스에 연결하기 위해 다양한 API 통합이 필요
확장성 부족: 새로운 데이터 소스를 추가할 때마다 새로운 통합 작업이 필요
표준화 부재: 각 통합이 독자적인 방식으로 구현됨
유지보수 어려움: 다양한 API의 변경 사항을 지속적으로 추적해야 함

MCP는 이러한 복잡성을 해소하고 표준화된 방식으로 AI 모델이 외부 데이터와 상호작용할 수 있게 합니다.

MCP의 작동 방식

MCP는 기본적으로 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:

MCP 서버: 데이터 소스, 도구, 서비스 등 외부 리소스에 대한 접근을 제공합니다.
MCP 클라이언트: AI 모델이나 애플리케이션으로, MCP 서버에 연결하여 컨텍스트를 요청합니다.

이 두 구성 요소는 표준화된 방식으로 통신하며, 이를 통해 AI 모델은 다양한 외부 리소스에 쉽게 접근할 수 있습니다.

핵심 흐름:

MCP 클라이언트(예: Claude, ChatGPT)가 MCP 서버에 컨텍스트 정보 요청
MCP 서버는 요청을 처리하고 필요한 데이터를 검색
검색된 데이터는 AI 모델이 이해할 수 있는 표준화된 형식으로 변환되어 반환
AI 모델은 이 컨텍스트를 사용하여 더 정확하고 관련성 높은 응답 생성

MCP vs 전통적인 API

MCP와 전통적인 API 접근 방식의 주요 차이점은 다음과 같습니다:

특성	전통적인 API	MCP
구조	정적, 엄격한 형식	동적, 컨텍스트 인식
사용 난이도	문서 의존적, 복잡한 통합	자체 설명적, 표준화된 인터페이스
유연성	각 API마다 다른 설계	일관된 표준화된 접근 방식
AI 통합	AI를 위해 특별히 설계되지 않음	AI 모델과의 상호작용을 위해 최적화됨
확장성	새로운 데이터 소스마다 새로운 통합 필요	표준 프로토콜을 준수하는 새로운 소스를 쉽게 추가 가능

MCP의 주요 이점

1. 표준화된 통신

MCP는 AI 모델이 다양한 도구와 상호작용하는 구조화된 방법을 제공하여 상호운용성을 촉진합니다.

2. 간소화된 통합

개발자는 각 데이터 소스나 도구에 대해 별도의 통합을 구축할 필요 없이 MCP 표준을 활용할 수 있습니다.

3. 확장성

새로운 도구나 데이터 소스를 추가하는 것이 더 쉬워지므로, AI 애플리케이션은 필요에 따라 기능을 확장할 수 있습니다.

4. 보안 및 제어

MCP는 AI 모델이 접근할 수 있는 데이터와 기능을 명확하게 정의하므로 보안과 제어가 향상됩니다.

5. 실시간 업데이트

외부 시스템의 실시간 데이터에 접근하여 AI 응답의 정확성과 관련성을 향상시킵니다.

MCP 구현 예시

MCP는 현재 다양한 프로그래밍 언어로 구현되고 있으며, 주요 SDK로는:

Python SDK: MCP 서버와 클라이언트를 Python으로 구현
TypeScript SDK: JavaScript/TypeScript 생태계를 위한 구현
C# SDK: .NET 개발자를 위한 구현

아래는 간단한 TypeScript MCP 서버 예시 코드입니다:

import { MCPServer, Tool, ToolRegistration } from "@modelcontextprotocol/typescript-sdk";

// 도구 정의
const calculator: Tool = {
  name: "calculator",
  description: "기본적인 수학 연산을 수행합니다",
  execute: async (params) => {
    const { operation, a, b } = params;
    let result;
    
    switch (operation) {
      case "add":
        result = a + b;
        break;
      case "subtract":
        result = a - b;
        break;
      // 다른 연산들...
      default:
        throw new Error("지원되지 않는
        연산입니다");
    }
    
    return { result };
  },
};

// MCP 서버 생성 및 도구 등록
const server = new MCPServer();
const toolRegistration: ToolRegistration = {
  tool: calculator,
  params: {
    type: "object",
    properties: {
      operation: { type: "string", enum: ["add", "subtract", "multiply", "divide"] },
      a: { type: "number" },
      b: { type: "number" },
    },
    required: ["operation", "a", "b"],
  },
};

server.registerTool(toolRegistration);

// 서버 시작
server.listen(3000, () => {
  console.log("MCP 서버가 포트 3000에서 실행 중입니다");
});

MCP 사용 사례

MCP는 다양한 시나리오에서 활용될 수 있습니다:

1. AI 기반 개발 도구

Visual Studio Code와 같은 IDE에서 MCP를 통해 AI 어시스턴트가 코드 저장소, 문서, 이슈 트래커 등에 접근하여 개발자를 지원

2. 기업 지식 관리

내부 문서, 지식 베이스, CRM 데이터 등에 AI가 접근하여 직원들의 질문에 정확하게 답변

3. 맞춤형 고객 지원

고객 데이터, 제품 정보, 지원 기록 등에 AI가 접근하여 개인화된 고객 지원 제공

4. 연구 및 분석 도구

연구 데이터, 논문, 분석 도구 등에 AI가 접근하여 연구자들의 작업 지원

MCP 도입 현황

현재 MCP는 다양한 기업과 플랫폼에서 도입되고 있습니다:

Anthropic의 Claude: MCP의 창시자로, 자사의 AI 모델인 Claude에 MCP 지원 제공
Microsoft: Azure AI Foundry, Copilot Studio 등에 MCP 통합
다양한 개발 도구: Visual Studio Code 등의 개발 도구에서 MCP 활용 중

결론

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 모델과 외부 데이터 소스 및 도구 간의 통합을 표준화하는 혁신적인 프로토콜입니다. MCP를 통해 AI 시스템은 더 쉽게 확장하고, 더 많은 데이터에 접근하며, 더 다양한 기능을 제공할 수 있게 됩니다.

앞으로 MCP의 생태계는 더욱 확장될 것으로 예상되며, 이는 AI 개발자와 사용자 모두에게 새로운 가능성을 열어줄 것입니다. 특히 프로그래머로서, MCP는 AI 시스템을 구축하고 통합하는 방식에 큰 변화를 가져올 것이므로 주목할 가치가 있습니다.

이 블로그 글이 MCP에 대한 이해를 돕고, 여러분의 프로젝트에 활용할 수 있는 인사이트를 제공했기를 바랍니다. 더 자세한 내용은 공식 MCP 문서를 참조하세요.

참고 자료

Anthropic Model Context Protocol - https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol
Model Context Protocol 공식 명세 - https://spec.modelcontextprotocol.io
GitHub MCP 리포지토리 - https://github.com/modelcontextprotocol
MCP vs API 비교 자료 - https://norahsakal.com/blog/mcp-vs-api-model-context-protocol-explained/