오늘은 AI 생태계에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 예상되는 MCP(Model Context Protocol)에 대해 상세히 알아보겠습니다. 2024년 11월 25일 Anthropic에서 발표한 이 개방형 표준은 AI 모델과 외부 데이터 소스 간의 연결을 표준화하여, 마치 컴퓨터 업계의 USB 표준처럼 AI 분야에 통일된 인터페이스를 제공합니다. MCP는 AI 모델이 고립된 상태에서 벗어나 실시간으로 다양한 데이터와 도구에 접근할 수 있게 해주며, 이를 통해 더욱 정확하고 맥락에 맞는 응답을 생성할 수 있게 됩니다.
1. MCP 개요
Model Context Protocol은 LLM(Large Language Model) 애플리케이션과 외부 데이터 소스 및 도구 간의 원활한 통합을 가능하게 하는 개방형 프로토콜입니다. 이 프로토콜은 AI 모델이 필요로 하는 컨텍스트 정보를 외부에서 안전하게 가져올 수 있도록 하는 표준화된 연결 방식을 제공합니다.
MCP를 USB-C 포트에 비유하는 것이 가장 적절한 설명일 것 같습니다. USB-C가 다양한 기기와 주변 장치를 표준화된 방식으로 연결하듯이, MCP는 AI 모델이 다양한 데이터 소스와 도구에 표준화된 방식으로 연결될 수 있게 해줍니다. 이는 개발자들이 각 데이터 소스마다 별도의 커넥터를 개발할 필요를 없애고, 단일 프로토콜을 통해 모든 연결을 처리할 수 있게 해줍니다.
2. MCP의 필요성과 배경
기존 AI 시스템의 한계
지난 30년간 IT 업계의 발전을 지켜본 입장에서, AI 모델의 고립 문제는 매우 심각한 이슈였습니다. 기존의 AI 모델들은 훈련된 데이터에만 의존하여 응답을 생성했기 때문에, 실시간 정보나 최신 데이터에 접근할 수 없었습니다9. 예를 들어, AI 챗봇이 날씨 정보를 제공하려면 개발자가 특정 날씨 API를 호출하는 코드를 작성하고, API에서 받은 데이터를 모델이 이해할 수 있도록 변환해야 했습니다.
이러한 문제로 인해 개발자들은 새로운 데이터 소스마다 개별적인 통합 작업을 수행해야 했고, 이는 개발 비용과 유지 보수 부담을 크게 증가시켰습니다. 또한 각 AI 애플리케이션과 데이터 소스의 조합마다 맞춤형 통합을 만들어야 하는 M×N 문제가 발생했습니다.
MCP의 등장과 혁신
MCP는 이러한 문제들을 해결하기 위해 등장했습니다. 2024년 11월 25일 Anthropic에서 발표한 이 개방형 표준은 AI 시스템에서 데이터 사일로를 해체하고 다양한 시스템 간의 상호 운용성을 촉진하는 것을 목표로 합니다1. MCP는 M×N 문제를 M+N 솔루션으로 전환하여, 각 AI 클라이언트는 MCP 클라이언트 프로토콜만 구현하면 되고, 각 데이터 소스는 MCP 서버를 한 번만 구현하면 되도록 합니다.
3. 핵심 구성 요소와 아키텍처
클라이언트-서버 아키텍처
MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 따르며, 세 가지 주요 구성 요소로 이루어집니다. 이러한 구조는 제가 30년간 IT 업계에서 경험한 다양한 분산 시스템과 유사한 패턴을 보여줍니다.
MCP 호스트(Host)는 AI 모델을 운영하는 주체 애플리케이션입니다. Claude Desktop, Cursor와 같은 IDE, 또는 다양한 AI 채팅 애플리케이션이 호스트에 해당합니다. 호스트는 사용자로부터 질문이나 명령을 받아 모델에게 전달하고, 모델의 응답을 사용자에게 보여주는 전체 흐름을 조율합니다.
MCP 클라이언트(Client)는 호스트 애플리케이션 내부에서 동작하며, 하나의 MCP 서버와 1:1 연결을 담당하는 컴포넌트입니다. 호스트는 여러 종류의 데이터를 사용하기 위해 여러 서버에 연결할 수 있는데, 이때 각 서버마다 전담 클라이언트가 필요합니다.
MCP 서버(Server)는 외부 데이터나 기능을 제공하는 측입니다. MCP 서버는 하나의 특정 서비스나 데이터 소스를 감싸서 모델이 이해할 수 있는 형태로 맥락(Context)을 제공합니다.
JSON-RPC 2.0 기반 통신
MCP는 JSON-RPC 2.0 메시지 포맷을 사용하여 통신합니다. 이는 상태 기반 연결을 지원하며, 서버와 클라이언트 간의 능력 협상을 가능하게 합니다. 이러한 기술적 선택은 웹 개발 경험이 있는 개발자들에게 친숙하며, 기존 인프라와의 호환성을 높입니다.
4. 주요 기능과 특징
세 가지 핵심 기본 요소
MCP 서버가 제공하는 세 가지 핵심 기본 요소는 다음과 같습니다:
Resources(리소스)는 AI 모델이 읽을 수 있는 데이터를 의미합니다. 이는 문서, 이미지, 데이터베이스 스키마, 파일 시스템의 내용 등 다양한 형태의 구조화된 데이터를 포함합니다. 리소스는 모델이 작업을 수행할 때 참고할 수 있는 컨텍스트 정보를 제공합니다.
Tools(도구)는 AI 모델이 호출할 수 있는 기능을 의미합니다. 데이터베이스 쿼리, API 호출, 계산 작업, 파일 조작 등 다양한 작업을 수행할 수 있는 함수들이 도구에 해당합니다. 이를 통해 AI 모델은 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어서 실제 작업을 수행할 수 있게 됩니다.
Prompts(프롬프트)는 특정 작업이나 도메인에 최적화된, 언어 모델과의 효과적인 상호작용을 생성하기 위한 템플릿입니다. 재사용 가능한 프롬프트 템플릿과 워크플로를 설정할 수 있어, 일관된 품질의 AI 응답을 보장할 수 있습니다.
표준화와 상호 운용성
MCP의 가장 큰 장점 중 하나는 표준화를 통한 상호 운용성 향상입니다. 개발자들은 각 데이터 소스나 도구에 대한 맞춤형 통합을 구축하는 대신 일반적인 작업을 위해 미리 구축된 MCP 서버를 활용할 수 있습니다. 이는 개발 시간을 크게 단축시키고, 진정으로 조합 가능한 생태계를 만들어냅니다.
5. 보안 및 안전성 고려사항
핵심 보안 원칙
MCP는 강력한 기능을 제공하는 만큼 중요한 보안과 신뢰성 고려사항을 가지고 있습니다. MCP의 보안 설계는 매우 신중하고 체계적으로 접근되었다고 평가됩니다.
사용자 동의와 제어가 최우선 원칙입니다. 사용자는 모든 데이터 접근과 작업에 대해 명시적으로 동의해야 하며, 무엇이 공유되고 어떤 작업이 수행되는지에 대한 제어권을 유지해야 합니다. 구현체들은 활동을 검토하고 승인할 수 있는 명확한 UI를 제공해야 합니다.
데이터 프라이버시 보호도 핵심 요소입니다. 호스트는 사용자 데이터를 서버에 노출하기 전에 명시적인 사용자 동의를 얻어야 하며, 사용자 동의 없이 리소스 데이터를 다른 곳으로 전송해서는 안 됩니다. 사용자 데이터는 적절한 접근 제어로 보호되어야 합니다.
도구 안전성과 LLM 샘플링 제어
도구 안전성은 특별한 주의가 필요한 영역입니다. 도구는 임의의 코드 실행을 의미하므로 적절한 주의를 기울여 다루어야 합니다. 특히 주석과 같은 도구 동작에 대한 설명은 신뢰할 수 있는 서버에서 얻은 것이 아닌 이상 신뢰할 수 없는 것으로 간주해야 합니다.
LLM 샘플링 제어에서는 사용자가 모든 LLM 샘플링 요청을 명시적으로 승인해야 하며, 샘플링 발생 여부, 전송될 실제 프롬프트, 서버가 볼 수 있는 결과에 대한 제어권을 가져야 합니다.
6. 실제 활용 사례와 구현
기업 시스템 통합
Anthropic은 Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres, Puppeteer와 같은 인기 있는 기업 시스템을 위한 사전 구축된 MCP 서버들을 공유하고 있습니다. Block과 Apollo 같은 초기 도입 기업들이 자신들의 시스템에 MCP를 통합했다고 보고되었습니다.
예를 들어, 텍스트-SQL 변환 사용 사례에서 MCP는 다음과 같이 작동합니다: 기존에는 모든 SQL 클라이언트가 지원하는 모든 데이터베이스에 대해 개별 구현이 필요했지만, MCP를 사용하면 SQL 클라이언트는 MCP 클라이언트 프로토콜만 구현하면 되고, 각 데이터베이스 벤더는 MCP 서버를 한 번만 구현하면 됩니다.
개발자 도구와 IDE 통합
Claude Desktop 앱에서 로컬 MCP 서버 지원이 제공되며, 다양한 개발 환경에서 MCP를 활용할 수 있습니다. AI 기반 IDE, 코드 분석 및 리뷰 도구, 개발 워크플로우 자동화 등의 분야에서 MCP가 활용될 수 있습니다.
Python을 활용한 MCP 서버 구현
실제 구현 예제로는 Python의 FastMCP를 사용한 간단한 MCP 서버 구축이 있습니다9. 예를 들어, 두 수를 더하는 MCP 도구를 만들거나, 날씨 API 서버를 구현하여 날씨 데이터 조회 도구, API 문서 등의 리소스, 사용자 요청을 위한 프롬프트를 제공할 수 있습니다.
7. 장점과 한계
주요 장점
MCP의 가장 큰 장점은 개발 시간 단축입니다. 개발자들은 각 데이터 소스나 도구에 대한 맞춤형 통합을 구축하는 대신 일반적인 작업을 위해 미리 구축된 MCP 서버를 활용할 수 있습니다.
상호 운용성 향상도 중요한 이점입니다. MCP로 구축된 애플리케이션은 호환되는 모든 도구 및 데이터 소스와 원활하게 작동할 수 있어, 진정으로 조합 가능한 생태계를 만들어냅니다.
모듈화를 통해 디버깅, 인증, 감사, 체이닝과 같은 범분야적 관심사를 표준화하고 한 번 구현한 다음 생태계 전체에서 재사용할 수 있습니다.
잠재적 한계와 보안 위험
최근 연구에 따르면 MCP를 사용하는 LLM이 주요 보안 취약점을 허용할 수 있다는 우려가 제기되었습니다. MCP의 개방적 특성과 강력한 기능으로 인해 악의적인 활용 가능성도 존재합니다.
또한 MCP 자체는 프로토콜 수준에서 보안 원칙을 강제할 수 없기 때문에, 구현체들이 강력한 동의 및 인증 플로우를 구축하고, 보안 영향에 대한 명확한 문서를 제공하며, 적절한 접근 제어와 데이터 보호를 구현해야 합니다.
8. 향후 전망과 결론
AI 생태계의 변화
30년간 IT 업계의 변천사를 지켜본 관점에서, MCP는 AI 생태계에 USB나 TCP/IP와 같은 근본적인 변화를 가져올 잠재력을 가지고 있다고 판단됩니다. 제약 프로그래밍 시스템과의 통합, 다양한 컨텍스트 학습 방법론의 발전 등 MCP를 활용한 새로운 연구와 개발이 활발히 진행되고 있습니다.
MCP는 단순히 기술적 표준을 넘어서서, AI 모델이 현실 세계의 데이터와 도구에 안전하고 효율적으로 접근할 수 있게 하는 ‘연결 고리’ 역할을 합니다. 이는 AI가 더욱 실용적이고 맥락에 맞는 서비스를 제공할 수 있게 해주며, 개발자들에게는 표준화된 개발 환경을 제공합니다.
마무리
MCP는 AI 모델의 고립 문제를 해결하고 외부 데이터와의 안전한 연결을 가능하게 하는 혁신적인 표준입니다. 개방형 프로토콜로서의 특성과 강력한 보안 설계, 그리고 이미 입증된 기업 사례들을 통해 MCP는 AI 생태계의 새로운 기반이 될 것으로 전망됩니다.
다만 보안과 안전성에 대한 지속적인 관심과 개선이 필요하며, 개발자와 조직들은 MCP 도입 시 적절한 보안 조치와 사용자 동의 과정을 반드시 구현해야 합니다. 앞으로 MCP가 AI 분야의 진정한 ‘USB 표준’으로 자리잡아 더욱 풍부하고 안전한 AI 생태계를 만들어나가기를 기대합니다.