AI 모델 통합의 새로운 표준: Model Context Protocol (MCP) 소개

핵심 기술: Model Context Protocol (MCP)은 AI 모델이 외부 도구, 데이터 소스 및 시스템과 상호 작용하는 방식을 표준화하여 복잡한 AI 통합 시스템의 유지 관리 부담을 획기적으로 줄이는 오픈 표준입니다.

기술적 세부사항:
* 통합 복잡성 감소: "통합의 절망 법칙"(Law of Integration Despair)을 해결하며, M개의 모델과 N개의 도구를 연결할 때 필요한 M×N개의 통합을 M+N개의 컴포넌트로 단순화합니다.
* REST와 gRPC의 장점 결합: LLM과 잘 작동하는 REST의 JSON 기반 단순성과 gRPC의 스키마 디스커버리 기능을 차용하여 유연성을 높입니다.
* 클라이언트-서버 아키텍처: MCP 호스트(AI 애플리케이션), MCP 클라이언트(연결 관리), MCP 서버(기능 노출) 및 데이터 소스로 구성됩니다.
* 표준화된 기능 노출: 각 MCP 서버는 Tools(액션 수행 함수), Resources(데이터 소스 접근), Prompts(도구 사용 템플릿)의 세 가지 주요 기능을 제공합니다.
* 호환성: 모델이나 프레임워크 변경 시에도 MCP 서버만 있다면 통합을 유지할 수 있어, 특정 기술 스택에 종속되지 않습니다.
* 생태계 확장: GitHub, Slack, Google Drive, 로컬 파일 시스템 등 다양한 서비스에 대한 사전 구축된 MCP 서버가 존재하며, Python, TypeScript, Java 등의 SDK를 통해 자체 서버 구축도 가능합니다.

개발 임팩트:
* AI 시스템 구축 및 유지보수 비용을 크게 절감하고 개발 속도를 향상시킵니다.
* 다양한 AI 모델 및 외부 도구와의 연동을 단순화하여 유연하고 확장 가능한 AI 솔루션 구축을 지원합니다.
* AI 통합 분야의 파편화를 해결하고 업계 표준으로 자리 잡을 잠재력을 가집니다.

커뮤니티 반응:
* Microsoft Copilot Studio, Claude Desktop, Zed, Cursor 등 주요 개발 도구 및 서비스에서 MCP 지원이 확대되고 있으며, 많은 SaaS 제품들이 API 위에 MCP 서버를 제공하는 추세입니다.