MCP: (우연한) 범용 플러그인 시스템

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

아키텍처 패턴과 설계 원칙

대상자

• *소프트웨어 개발자, 시스템 설계자, AI/ML 엔지니어**
• 중급 이상의 기술 이해도를 가진 개발자 및 혁신 기술에 관심 있는 기획자

핵심 요약

• MCP(Model Context Protocol) 는 AI 어시스턴트용으로 설계되었지만, 모든 데이터 소스와 툴을 연결하는 범용 플러그인 시스템 으로 확장 가능
• USB-C와 유사한 구조 를 통해 예상치 못한 혁신 을 가능하게 함 (예: 토스터와 모니터의 HDMI 연결)
• MCP 서버 는 앱 간 자연스러운 네트워크 효과 를 창출하며, AI 요소를 제외한 일반적인 연결 프로토콜 로도 활용 가능

섹션별 세부 요약

1. MCP의 원래 목적과 범용성

• MCP는 AI 어시스턴트용 컨텍스트 전달 프로토콜 으로 설계되었으나, 모든 데이터 소스 및 도구 연결 기능을 통해 범용 플러그인 시스템 으로 진화
• NFT Base64 사례 에서 보듯, 원래 목적을 벗어난 데이터 저장/활용 가능
• MCP 서버 확장 을 통해 앱 간 별도 연동 없이 기능 공유 가능 (예: Spotify MCP 서버로 운동 앱의 자동 플레이리스트 생성)

2. MCP의 확장 가능성과 사례

• USB-C와 시거잭 에 비유, 구조적 유연성 덕분에 예상치 못한 용도로 확장 가능
• APM 앱 개발 사례 에서 MCP 서버를 통해 맞춤법 검사, 커피 자동 주문 등 다양한 기능 추가 가능
• HTTP, Bluetooth, USB 등 기존 프로토콜의 진화 사례와 유사, MCP도 기술적 진화의 새로운 사례

3. MCP와 다른 기술(REST, OpenAPI)의 차이점

• MCP는 런타임에서 REST 엔드포인트를 동적으로 발견 가능, 수동 설정 없이 확장성 강화
• list-tools 명령 으로 표준화된 리소스 목록화 제공, REST와의 차별화
• 스키마 제공 의무화 와 AI 모델과의 즉시 활용 가능성 이 MCP의 핵심 장점

4. MCP의 잠재적 문제와 논쟁

• API 락인 문제 가 여전히 존재 (예: Cursor의 데이터 공유 제한)
• MCP 서버 구현의 복잡성 에 대한 회의 (예: 직접 프로토콜 구현 필요성)
• AI 모델의 성능 한계 에 따른 도구 접근 제한 가능성 (예: Claude가 Ableton Live 문서를 활용하지 못할 가능성)

결론

• MCP는 AI와 비AI 모두를 위한 범용 연결 프로토콜 으로, 네트워크 효과와 혁신 가능성 을 제공하지만, 표준화 및 보안 문제 해결이 필수적임
• REST와 비교해도 MCP의 동적 발견 기능과 스키마 의무화 는 새로운 기술적 접근 을 제공하나, 실제 사례의 확장 필요
• AI 에이전트의 상호운용성 요구 가 MCP의 혁신적 성장 기회 를 창출하고 있음