MCP vs API: 인공지능 중심 프로토콜과 전통 API의 차이점

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

개발 툴

대상자

• 대상자: 소프트웨어 개발자, AI 에이전트 개발자, API 아키텍처 설계자
• 난이도: 중간 (기술적 개념과 예시 포함)

핵심 요약

• MCP는 AI 에이전트를 위한 표준화된 프로토콜으로, JSON-RPC 2.0을 기반으로 단일 입력 스키마와 결정적 실행을 강제합니다.
• 전통 API(REST/GraphQL)는 인간 개발자를 위한 인터페이스로, 다양한 데이터 위치와 비결정적 실행이 특징입니다.
• MCP의 주요 이점:

- 런타임 인스펙션(tools/list)을 통한 자동 탐색

- 로컬 stdio 지원으로 네트워크 의존성 감소

- AI 모델 훈련에 적합한 일관된 프로토콜 제공

섹션별 세부 요약

1. MCP vs API의 핵심 차이점

• 목적 설계: MCP는 AI 에이전트의 의사결정을 위한 프로토콜, API는 인간 개발자 코드 작성을 위한 인터페이스.
• 데이터 위치: REST는 URL 경로, 헤더, 쿼리 파라미터, 본문 등 다양한 형식을 사용하고, MCP는 단일 JSON 입력/출력을 강제.
• 실행 방식: API는 LLM이 HTTP 요청을 생성(오류 가능성), MCP는 결정적 코드 실행을 통해 안정성 확보.

2. HTTP API의 한계

• 조합적 혼란(Combinatorial Chaos): 데이터 전송 시 URL 경로, 헤더, 쿼리 파라미터, 본문 등 다양한 형식 사용.
• OpenAPI의 한계: 기존 패턴을 문서화만 하고, 일관성 강제는 불가능.
• 자동화 도구 개발 어려움: HTTP는 원래 크로스 플랫폼 네트워크 전송을 위한 것이었으며, API 자동화는 복잡.

3. MCP 아키텍처

• Transport: stdio(로컬) 또는 스트리밍 HTTP 지원.
• Discovery: tools/list, resources/list로 런타임 시 능력 탐색 가능.
• Primitive 구성 요소:

- Tools(액션), Resources(읽기 전용 데이터), Prompts(템플릿).

4. MCP vs OpenAPI 확장성 문제

• OpenAPI는 기술 설명, MCP는 규칙 강제.
• Retrofitting 실패: OpenAPI가 AI 특성 추가하더라도, 기존 API 수백만 개는 채택 불가능.
• MCP의 AI 최적화: 단일 프로토콜 기반 모델 훈련 가능, 일관된 패턴 제공.

5. MCP의 실무적 이점

• 로컬 실행: stdio를 통해 호스트 프로세스 권한 상속 (파일 시스템 접근, 터미널 명령 실행 가능).
• AI 에이전트 통합: github.search_prs와 같은 구조화된 도구 호출로, API 메커니즘 대신 분석에 집중 가능.
• 예시:

```python

client.request('tools/list') # MCP 인스턴스의 모든 도구 탐색

```

6. MCP의 미래 전망

• 모델 훈련 효율성: 단일 프로토콜 기반으로 일관된 호출 방식 제공.
• 구체적 호출 예시:

```json

{"method": "tools/call", "params": {"name": "github.search_prs", "arguments": {"query": "security", "state": "open"}}}

```

• 전통 API와의 공존: 인력 개발자용 API 유지, AI 에이전트용 MCP 추가.

결론

• MCP는 AI 에이전트 통합에 적합한 프로토콜으로, 로컬 실행, 결정적 실행, 일관된 패턴을 제공.
• 실무 적용 팁:

- MCP를 사용해 LLM의 API 메커니즘 오류를 방지하고, 구조화된 데이터로 분석 집중.

- 기존 REST API는 유지, MCP를 AI 에이전트와의 서로 다른 인터페이스로 활용.