MCP: LLM의 실세계 통합을 위한 개방형 프로토콜

핵심 기술

대규모 언어 모델(LLM)이 실시간 데이터 및 외부 시스템과 원활하게 상호작용할 수 있도록 표준화된 통신 방식을 제공하는 개방형 프로토콜인 Model Context Protocol (MCP)을 소개합니다. 이는 LLM의 고립된 한계를 극복하고 능동적인 AI 에이전트 구현을 가능하게 합니다.

기술적 세부사항

• MCP의 목적: LLM과 다양한 데이터 소스 및 도구를 연결하는 'AI의 USB-C 포트' 역할을 수행하며, AI의 맥락 접근 및 실행 능력을 표준화합니다.
• 핵심 기능: 양방향 통신을 통해 외부 정보(CRM, Slack, 로컬 파일 등)에 접근하고, 이를 기반으로 실제 행동(데이터 업데이트, 파일 작성 등)을 취할 수 있도록 합니다.
• NxM 문제 해결: 수많은 LLM과 도구 간의 개별적인 통합 개발 부담을 줄이고, 표준화된 프레임워크를 통해 개발 중복, 유지보수 비용 증가, 구현 파편화를 방지합니다.
• 아키텍처: MCP Host (AI 애플리케이션), MCP Client (호스트-서버 간 통신 담당), MCP Server (데이터 소스/도구 연결 및 기능 노출)의 3단계 클라이언트-호스트-서버 모델로 작동합니다.
• 통신 방식: JSON-RPC 2.0을 사용하며, 전송 메커니즘으로 STDIO (로컬) 및 HTTP+SSE (원격)를 활용합니다.
• 주요 인터페이스: Prompts (템플릿화된 사용자 트리거), Resources (맥락을 제공하는 구조화된 데이터), Tools (API 호출, 파일 쓰기 등 실행 기능)를 제공합니다.
• API와의 차이점: MCP는 특정 서비스 인터페이스인 API와 달리, AI 시스템이 다양한 도구 및 API를 발견하고 상호작용하는 통일된 프레임워크입니다. LLM의 Function Calling 기능을 표준화하는 데에도 기여합니다.
• 채택 현황: Anthropic에서 시작되었으나 OpenAI, Zapier, Replit, Sourcegraph 등 주요 기업 및 플랫폼에서 채택하고 있습니다.

개발 임팩트

MCP를 통해 LLM은 학습 데이터의 시점 한계를 넘어 최신 정보에 접근하고, 사용자 요청에 따라 실질적인 작업을 수행하는 능동적인 AI 에이전트로 발전할 수 있습니다. 이는 개발자에게는 통합 개발의 복잡성을 줄여주고, 사용자에게는 더욱 강력하고 편리한 AI 경험을 제공합니다.

커뮤니티 반응

AI 에이전트와 복잡한 워크플로우의 중요성이 대두되면서, LLM과 실제 시스템 간의 '통합'이 핵심 과제로 떠올랐습니다. MCP는 이러한 통합 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 하며, AI 커뮤니티의 관심이 높아지고 있습니다.