MCP vs. API: AI 에이전트를 위한 차세대 통신 프로토콜 심층 분석

핵심 기술

이 글은 전통적인 API(REST, GraphQL)와 AI 에이전트와의 상호작용에 특화된 새로운 프로토콜인 Model Context Protocol(MCP)을 비교 분석하며, MCP가 AI 시대에 어떻게 더 나은 솔루션을 제공하는지 설명합니다. MCP는 AI 에이전트의 의사결정을 지원하기 위해 설계되었으며, 표준화된 메시지 구조와 예측 가능한 실행 방식을 강점으로 내세웁니다.

기술적 세부사항

• 정의 및 설계 목적:
  • API: 인간 개발자가 코드를 작성하기 위한 인터페이스 스타일(REST, GraphQL).
  • MCP: AI 에이전트가 의사결정을 내리기 위한 표준화된 프로토콜.
• 데이터 위치:
  • API: URL 경로, 헤더, 쿼리 파라미터, 본문 등 다양한 위치에 데이터 분산.
  • MCP: 단일 JSON 입력/출력으로 명확하게 구조화.
• 디스커버리:
  • API: 정적 문서에 의존하며 변경 시 SDK 재생성 필요.
  • MCP: 런타임 시 tools/list를 통한 동적 인트로스펙션 지원.
• 실행:
  • API: LLM이 HTTP 요청을 생성하여 오류 발생 가능성 높음.
  • MCP: LLM이 도구를 선택하면, 예측 가능한 코드가 실행되어 안정성 확보.
• 방향성:
  • API: 주로 클라이언트 주도, 서버 푸시는 비표준화.
  • MCP: 양방향 통신을 일등석 기능으로 지원.
• 로컬 접근:
  • API: 포트, 인증, CORS 설정 필요.
  • MCP: 데스크톱 도구를 위한 네이티브 stdio 지원.
• 훈련 대상:
  • API: 다양한 형식으로 인한 확장성 문제.
  • MCP: 단일 프로토콜로 모델 파인튜닝 용이.
• HTTP API의 문제점: URL 경로, 헤더, 쿼리 파라미터, 다양한 본문 형식(JSON, XML 등)으로 인한 조합적 혼란(combinatorial chaos).
• MCP의 아키텍처:
  • 전송: stdio(로컬) 또는 스트림 가능한 HTTP.
  • 디스커버리: tools/list, resources/list를 통한 기능 노출.
  • 프리미티브: 도구(액션), 리소스(읽기 전용 데이터), 프롬프트(템플릿).
• OpenAPI 확장 대신 MCP를 선택하는 이유:
  1. 설명 vs. 규정: OpenAPI는 설명, MCP는 규정하여 일관성 강제.
  2. 레트로피팅 한계: OpenAPI는 프로토콜 자체가 되어야 함.
  3. 생태계 문제: 기존 API의 MCP 채택 어려움.
• MCP의 장점:
  • 안정성: LLM이 요청을 잘못 생성하는 대신, 신뢰할 수 있는 코드 실행.
  • 통합: 단일 도구로 전체 워크플로우 매핑 가능.
  • 효율성: LLM이 복잡한 API 메커니즘 대신 분석에 집중.
• MCP의 활용: 기존 API를 래핑하여 AI 친화적인 사용성을 제공하는 방식으로 널리 사용될 수 있음.

개발 임팩트

MCP는 AI 에이전트가 외부 서비스와 상호작용하는 방식을 근본적으로 개선합니다. LLM은 복잡한 HTTP 요청 생성 및 파싱 대신, 도구 선택과 핵심 로직에 집중할 수 있게 되어 개발 생산성과 애플리케이션의 안정성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한, stdio 기반의 로컬 실행은 파일 시스템 접근, 터미널 명령어 실행 등 시스템 레벨의 작업으로 AI 에이전트의 활용 범위를 넓힙니다. 미래에는 MCP를 위한 모델 최적화도 기대할 수 있습니다.

커뮤니티 반응

Reddit의 스레드에서 MCP와 API의 차이에 대한 질문이 반복적으로 올라오는 것을 볼 때, 개발자 커뮤니티에서 이 주제에 대한 높은 관심과 필요성을 알 수 있습니다. 기존 API의 복잡성과 AI 에이전트 통합의 어려움 때문에 MCP와 같은 새로운 접근 방식에 대한 기대감이 높습니다.