AI 에이전트의 실용성 극대화: MCP 프로토콜을 통한 LLM 연결성과 확장성 강화

핵심 트렌드

Model Context Protocol (MCP)은 LLM을 데이터 서버 및 도구와 안전하고 유연하게 연결하는 개방형 표준으로, AI 에이전트의 실용성과 확장성을 비약적으로 향상시키는 핵심 기술입니다.

주요 변화 및 영향

• LLM의 기능 확장: MCP를 통해 LLM은 파일, API 응답 등 다양한 데이터를 액세스하고, 특정 기능을 수행하는 도구를 호출하며, 준비된 프롬프트를 적용할 수 있게 됩니다.
• 간소화된 통합: Copilot Studio와 같은 플랫폼에서 MCP 기반 커넥터는 이름, 설명, 입력/출력 등 도구 정보를 자동으로 상속받아 실시간으로 업데이트되어, 개발 및 유지보수 부담을 줄입니다.
• 개발 생산성 향상: 솔루션 아키텍트 및 개발자는 MCP 프로토콜을 활용하여 LLM을 실제적인 에이전트로 전환하는 데 필요한 Proof of Concept(PoC) 시간을 단축하고, 데이터 및 액션 연동을 쉽게 구현할 수 있습니다.
• 생태계 확장: 단일 MCP 서버가 여러 도구를 관리할 수 있으며, SDK를 통한 서버 생성 및 YAML(OpenAPI) 파일 구성으로 커넥터 생성이 용이하고, 멀티 테넌트 환경에서도 활용 가능합니다.

트렌드 임팩트

MCP 프로토콜은 LLM 기반 AI 에이전트의 유용성을 크게 증대시키며, AI 솔루션의 신속한 개발과 배포를 가능하게 합니다. 이는 기업의 자동화 수준을 높이고 수작업 의존도를 낮추는 데 크게 기여할 것입니다.

업계 반응 및 전망

Copilot Studio는 Dataverse, Dynamics 365, Fabric 등 다양한 서비스에 대한 MCP 커넥터를 이미 제공하고 있어, 관련 생태계의 활성화가 예상됩니다. 이는 AI 에이전트 구축 및 활용에 대한 접근성을 높이고 시장 성장을 가속화할 것으로 전망됩니다.