모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버란?

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인프라/DevOps/보안

대상자

AI 도구와 외부 시스템 통합을 개발하거나 운영하는 개발자 및 DevOps 엔지니어

• 난이도: 중간 (프로토콜 이해와 통합 기술 필요)

핵심 요약

• MCP는 대규모 언어 모델(LLM)과 외부 데이터/도구 간 통합을 표준화한 프로토콜
• MCP Hosts, MCP Clients, MCP Servers 3가지 구성 요소로 동작
• N×M 통합 문제 해결
• 각 LLM과 외부 시스템 간 별도 통합 필요성 제거
• 보안 및 관리 고려사항
• MCP Safety Scanner 등 감사 도구와 정책 프레임워크 필요

섹션별 세부 요약

1. MCP의 목적과 배경

• 문제점: LLM이 직접 외부 데이터에 접근하지 못해 별도 통합 필요
• 예: Slack, GitHub, 데이터베이스 등에 맞춤형 파이프라인 생성
• MCP의 해결책: 일관된 JSON-RPC 프로토콜로 통합 복잡성 감소
• 표준화: USB-C 포트에 비유, LLM과 외부 도구 간 보편적 연결 제공

2. MCP 구성 요소 및 워크플로우

• 3가지 핵심 구성 요소
• MCP Hosts: LLM 기반 애플리케이션 (예: Claude Desktop, ChatGPT Agents)
• MCP Clients: 호스트가 인스턴스화한 외부 시스템과의 통신 어댑터
• MCP Servers: 데이터, 도구, 프롬프트를 노출하는 경량 서비스
• 워크플로우

1. 사용자가 AI에 데이터 요청
2. 호스트가 MCP 클라이언트 생성
3. 클라이언트가 MCP 서버로 JSON-RPC 호출
4. 서버가 목표 시스템 연결 후 결과 반환
5. AI가 결과를 바탕으로 응답 생성

3. MCP의 실제 적용 사례

• Claude Desktop: GitHub과의 통합으로 1시간 내 PR 생성 가능
• 기업용 에이전트: 내부 데이터베이스, CRM 시스템 쿼리
• 데스크탑 AI 도구: 로컬 파일 조작 및 사용자 환경 자동화
• 다중 도구 에이전트: RAG 파이프라인, SQL 쿼리, 앱 간 자동화 결합

4. MCP의 장단점 및 보안 고려사항

• 장점
• 일관된 통합: LLM과 도구 간 재사용 가능한 연결
• 보안 설계: 호스트가 프롬프트, 권한, 액세스 제어
• 단점
• 보안 취약점: 악성 서버 코드, 자격 증명 도용, 도구 오염 가능성
• 관리 공백: 등록소 안전, 인증 서버 검증, 감사 절차 부족
• 시장 인센티브: 오픈 프로토콜은 수익 창출 지연 가능성

5. MCP의 미래 방향

• 확대 적용: OpenAI, Google DeepMind, Microsoft 등 주요 플랫폼의 MCP 지원 확대
• 보안 강화: 공식 인증 MCP 서버, 등록소 검토 강화, OAuth 기반 액세스 제어
• 도구 개선: IDE 플러그인, 클라우드 플랫폼 통합으로 AI 자동화 기능 확장

결론

• MCP는 미래의 자율형 AI 기반 애플리케이션 발전을 위한 핵심 기술
• 보안 감사 도구와 정책 프레임워크 구축이 필수적
• MCP Safety Scanner 및 MCP Guardian 도구 도입을 권장