모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 API를 대체하지 않는 이유와 그 대안

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 개발 툴

대상자

AI/ML 개발자, API 개발자, 기술 기획자

핵심 요약

• MCP는 기존 API를 대체하는 것이 아니라, 새로운 인터페이스 레이어로 기존 RESTful API, GraphQL과 공존
• MCP 하나의 작업이 여러 백엔드 API 호출을 요구해 API 사용량 증가를 유도
• API 개발자에게 AI 도메인에 참여할 수 있는 경로를 제공 (ML 엔지니어가 아니어도 참여 가능)
• MCP는 context window 제약으로 인해 응답 크기 최적화가 필수

섹션별 세부 요약

1. MCP가 API를 대체하지 않는 이유

• MCP는 기존 API와 병렬적으로 작동하며, AI 채팅 인터페이스와 백엔드 시스템 간 연결을 제공
• RESTful API, GraphQL과 동시에 존재하며, API 게이트웨이와 유사한 역할 수행
• MCP는 API 사용량 증가에 기여: 하나의 MCP 작업이 여러 백엔드 API 호출을 요구

2. MCP가 AI 개발자에게 제공하는 기회

• 전통적인 API 개발자도 MCP를 통해 AI 경험에 기여 가능 (ML 엔지니어가 아니어도)
• MCP는 context window 제약으로 인해 응답 크기 최적화 필요 (토큰 공간 효율성 확보)

3. MCP 설계 시 고려사항

• LLM은 너무 많은 선택지를 제공할 경우 의사결정에 어려움: API 기능을 의미 있는 그룹으로 정리 필요
• 개발자 학습 방식 변화: ChatGPT, Claude 등 챗 인터페이스를 통해 시작하는 경우 증가 → 문서의 AI 최적화 필요

4. MCP 보안 및 확장성 고려사항

• 원격 MCP 서버 보안 우려: 권한 관리, 인증 표준 재검토 필요
• 현재 MCP 설정은 JSON 파일 편집 기반으로 기술자 위주 접근 가능 → UI 기반 도구 확대 예상

5. OpenAPI의 역할

• OpenAPI는 MCP 개발자에게 접근 경로 제공 (예: "view source" 기능 유사)
• AI 도구를 통해 간단한 프롬프트로 OpenAPI 문서 생성 가능 → MCP 서버 빠른 생성

6. MCP의 장기적 영향

• MCP는 AI 개발 접근을 민주화하며, 1990년대 웹 개발 초기의 혁신과 유사
• API 기업은 MCP를 기존 투자 확장 기회로 활용 가능 (AI 앱 시장 확대)

결론

• MCP는 API 대체가 아닌 API 사용 증가의 기회로, OpenAPI 활용과 API 기능의 의미 중심 설계가 핵심
• 보안 최우선으로 확장성과 사용자 경험을 균형 잡힌 전략으로 접근해야 함
• "MCP는 API 경제를 죽이지 않고, AI와의 협업을 촉진하는 새로운 인터페이스"