MCP: AI를 넘어 모든 것을 연결하는 범용 플러그인 프로토콜의 부상

핵심 기술: MCP(Model Context Protocol)는 AI 비서의 데이터 연동을 넘어, 모든 데이터 소스와 툴을 연결하는 범용 플러그인 시스템으로 확장될 가능성을 지닌 프로토콜입니다. 이는 USB-C가 다양한 기기를 연결하는 범용 포트로 진화한 것처럼, 예측 불가능한 혁신을 창출하는 기반이 될 수 있습니다.

기술적 세부사항:
* 범용 연결성: 원래 AI 어시스턴트용으로 설계되었으나, AI 요소를 제외하면 '어떤 것이라도' 서로 다른 데이터 소스 및 툴에 연결하는 수단이 됩니다.
* 확장성: 프로토콜 본래 취지를 넘어 현실의 데이터를 직접 저장 및 활용하는 방식으로 확장 가능하며, 예상치 못한 용도로 사용되어 혁신을 만듭니다 (예: 토스터를 모니터에 HDMI 출력).
* 플러그인 생태계: MCP 서버가 늘어날수록 별도 개발 없이 다양한 앱이 새로운 기능을 손쉽게 가져다 쓸 수 있는 네트워크 효과 발생 (예: Spotify MCP 서버를 통한 운동 앱 플레이리스트 자동 생성).
* 프로토콜 설계 특징: list-tools 엔드포인트 내장, 자체 discovery 절차 내장, 스키마 제공 의무화, 요청/응답 구조 일관성.
* 개발자 경험: MCP Python 라이브러리를 사용하면 데코레이터 적용만으로 도구 생성이 용이하며, 기존 API에 list-tools 엔드포인트를 추가하는 방식으로 구현 가능.

개발 임팩트: MCP는 개발자가 새로운 기능을 추가할 때마다 복잡한 코드 수정 및 배포 없이 MCP 서버 연결만으로 앱의 유동적이고 다양한 형태 변신을 가능하게 합니다. 이는 결과적으로 개발 생산성을 높이고, 개발자 간의 자연스러운 연결을 통해 예측 불가능한 혁신을 촉진합니다.

커뮤니티 반응:
* MCP의 잠재력에 공감하지만, 마이크로서비스나 SOA와 유사한 장애 지점 발생 가능성에 대한 우려도 존재합니다.
* AI 에이전트 열풍으로 상호운용성이 주목받고 벤더 락인 문제가 퇴색되는 현상에 대한 흥미로운 지적이 있습니다.
* MCP가 기존 API에 list-tools 엔드포인트만 추가하는 것과 유사하다는 의견과, 프로토콜 자체의 설계(discovery, 스키마 의무화 등)에서 차별점을 찾는 의견이 대립합니다.
* 일부에서는 MCP의 과도한 기대를 지적하며, AI 모델 자체의 발전으로 프로토콜의 역할이 축소될 가능성을 제기합니다.
* Microsoft의 'Embrace, Expand, Extinguish' 전략 적용 및 업계 표준 선점 가능성에 대한 회의적 시각도 있습니다.
* 실제 구현의 어려움과 더불어, 생태계 구축을 위한 개발자들의 모멘텀과 변곡점에 대한 기대감도 표현되었습니다.