AI 모델의 외부 연동 표준 프로토콜: Model Context Protocol (MCP) 심층 분석

핵심 기술

Model Context Protocol (MCP)은 AI 모델이 외부 데이터 및 서비스와 쉽게 연동될 수 있도록 하는 새로운 오픈 표준으로, AI 프로그램이 외부 도구나 데이터에 접근할 수 있는 표준화된 통신 방식(API와 유사)을 제공합니다.

기술적 세부사항

• 표준화된 인터페이스: 각 서비스별 개별적인 통합 개발 없이, 단일 프로토콜을 통해 다양한 데이터 소스에 안전하게 접근 가능합니다. USB-C 포트에 비유될 만큼 범용적인 연결 방식을 제공합니다.
• 개발 주체: Anthropic (Claude 개발사)에서 개발했으며, 2024년 말에 오픈소스로 공개되었습니다.
• LLM 확장성: LLM이 훈련 데이터를 넘어 실시간 정보를 활용하고 외부 도구를 통해 행동할 수 있도록 지원합니다.
• 클라이언트-서버 아키텍처:
  • MCP 클라이언트: AI 애플리케이션(챗봇, IDE 등) 내부에 포함되어 외부 도구와의 통신을 담당합니다.
  • MCP 서버: 각 외부 서비스(데이터베이스, Gmail 등)에서 실행되며, 해당 서비스의 기능을 AI가 이해할 수 있는 형태로 번역합니다.
• 통신 방식: JSON과 유사한 구조화된 메시지(JSON-RPC 패턴)를 사용하며, Requests, Results, Errors, Notifications의 메시지 타입을 정의합니다.
• 상호작용 흐름: 클라이언트와 서버 간의 handshake (프로토콜 버전 및 기능 협상) 후 request-response 교환이 이루어지며, Notifications를 통한 단방향 통신도 지원합니다.
• 연결 유연성: 로컬 또는 원격 연결 모두 지원하며, 동일 머신 내 프로세스 또는 HTTP 기반 웹 서비스 통신이 가능합니다. (기업 내부망 또는 인터넷 환경 모두 사용 가능)
• 보안 및 제어: AI는 MCP 서버를 통해서만 데이터에 접근하며, 서버에서 노출된 기능만 사용할 수 있어 AI의 행동 범위를 제어할 수 있습니다.

개발 임팩트

• AI 에이전트 기능 강화: 실시간 정보 검색 및 외부 앱과의 상호작용을 통해 AI의 능동적이고 자율적인 작업 수행 능력을 향상시킵니다.
• 개발 효율성 증대: 복잡한 외부 시스템 통합 개발 부담을 줄이고, AI 기능 구현에 집중할 수 있도록 합니다.
• 데이터 접근성 향상: AI가 비즈니스 시스템(DB, CRM, 이메일 등)과 안전하고 원활하게 연동되어 관련성 높고 최신 정보를 제공하며, 사용자 대신 행동할 수 있게 합니다.
• 플러그 앤 플레이 AI: REST API가 웹 서비스의 표준이 된 것처럼, MCP는 AI 도구의 보편적인 연결 표준이 될 것으로 예상됩니다.

커뮤니티 반응

• MCP는 LLM을 실제 데이터가 존재하는 시스템과 연결하는 표준으로 빠르게 자리 잡고 있으며, AI의 활용 범위를 크게 확장시킬 잠재력을 가지고 있습니다.