MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)란 도대체 뭘까?

모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 인공지능과 도구 간의 협업

인공지능 기술이 발전함에 따라 사람들은 AI가 실시간으로 외부의 정보를 가져오고 직접적인 작업을 처리할 수 있는 수준까지 기대하게 되었다. 그러나 지금까지의 AI는 이러한 능력을 실현하기 위해 많은 제약을 안고 있었다. 가장 큰 문제는 AI가 외부의 데이터베이스, 웹사이트, 혹은 프로그램과 연결되기 위해 복잡한 맞춤형 연결 방식을 매번 새롭게 구현해야 한다는 점이었다. 마치 매번 해외 여행을 갈 때마다 국가마다 다른 콘센트 규격에 맞는 어댑터를 챙겨야 하듯이, 개발자들은 각기 다른 시스템 간의 연결을 위해 매번 새롭게 코드를 짜야 했다. 이 과정은 많은 시간과 노력을 소모하게 만들 뿐 아니라, 시스템 간 호환성 문제를 발생시키는 주요 원인이 되기도 했다.

이러한 비효율을 해결하기 위해 등장한 것이 바로 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)이다. MCP는 인공지능 시스템이 외부의 데이터 소스나 도구와 연결될 수 있도록 만들어진 표준 통신 규격이다. 이를 쉽게 설명하자면, 다양한 기기들이 USB를 통해 서로 쉽게 연결되는 것처럼, AI와 외부 시스템이 MCP라는 공통된 언어를 통해 손쉽게 소통할 수 있도록 만든 것이다. 이 규격은 특정 기업에 종속되지 않은 개방형(Open) 방식이기 때문에 누구나 참여하고 활용할 수 있다는 점도 큰 특징이다. 덕분에 개발자들은 더 이상 복잡한 연결 코드를 일일이 만들 필요 없이 MCP에 맞춰 간결하게 연동할 수 있게 되었고, 그만큼 더 많은 시간과 역량을 AI의 기능 개발에 집중할 수 있게 되었다.

MCP는 세 가지 주요 구성 요소로 이뤄져 있다. 첫 번째는 호스트로, 사용자가 실제로 사용하는 인공지능 기반의 애플리케이션을 말한다. 예를 들어 AI 챗봇이나 AI 문서 편집기 등이 여기에 해당된다. 이 호스트는 외부 세계와 연결되기 위해 MCP라는 통신 규칙을 사용한다. 두 번째는 클라이언트로, 호스트 내부에 존재하면서 MCP 서버와 실제 통신을 담당하는 역할을 한다. 사용자의 요청을 받아 그것을 MCP 형식으로 변환한 뒤, 서버로 전달하는 ‘대리인’ 역할을 수행한다. 세 번째는 서버로, 실제 데이터나 기능을 제공하는 외부 시스템이다. 예를 들어 사용자의 일정이 저장된 캘린더 서버, 이메일을 발송하는 서버 등이 이에 해당된다.

이 세 구성 요소가 유기적으로 작동하면, 사용자는 AI가 마치 원래 그 기능을 가지고 있던 것처럼 다양한 외부 도구를 활용하게 되는 효과를 경험하게 된다. 예를 들어 AI에게 "회의 일정을 잡고 이메일을 보내줘"라고 요청하면, 클라이언트가 이를 MCP로 번역하여 일정 서버와 이메일 서버에 각각 작업을 요청하고, 그 결과를 사용자에게 제공하게 된다. 이 모든 과정은 표준화된 MCP 규칙에 따라 작동하므로, 개발자는 각 도구마다 새로운 코드를 만들지 않아도 된다.

MCP는 AI의 작동을 보다 구체적으로 지원하기 위해 세 가지 주요 기능으로 구성되어 있다. 바로 리소스, 프롬프트, 도구이다. 리소스는 AI가 작업을 수행하거나 질문에 답변할 때 참조하는 데이터다. 예를 들어 사용자의 메모, 특정 문서의 내용, 웹페이지의 텍스트, 데이터베이스 기록 등은 모두 리소스가 될 수 있다. 이는 마치 요리사가 요리를 만들기 위해 사용하는 재료와 같다. MCP는 이러한 리소스를 표준화된 방식으로 AI가 접근할 수 있게 해준다.

프롬프트는 AI가 작업을 수행할 때 참고할 수 있는 지시문이나 형식이다. 예를 들어 "회의록을 다음과 같은 형식으로 정리해줘"라는 지시가 이에 해당된다. 또한 이메일 작성처럼 여러 단계를 거치는 작업도 프롬프트에 따라 일련의 순서를 정의할 수 있다. 이는 AI가 사용자의 의도를 정확히 파악하고, 일관된 결과를 내놓도록 도와주는 일종의 가이드라인 역할을 한다.

도구는 AI가 직접 실행할 수 있는 기능들을 말한다. 예를 들어 이메일을 보낸다거나, 파일을 검색하고 열거나, 외부 웹사이트의 API를 호출하여 데이터를 가져오는 작업이 여기에 포함된다. AI는 MCP를 통해 이런 도구들을 호출하고 필요한 정보를 넘겨 실제 행동을 하게 된다. 요리사가 칼이나 냄비, 오븐을 사용하는 것과 같은 원리다.

MCP의 이점은 실제 서비스에 적용되어 눈에 띄는 성과를 내고 있다. 대표적인 예로는 Replit, Codeium, Sourcegraph 같은 개발자 도구 플랫폼에서 찾아볼 수 있다. Replit에서는 개발자가 프로젝트 내의 관련 코드를 찾기 위해 MCP 기반의 AI 도우미를 사용할 수 있으며, Codeium은 AI가 코드 오류를 분석하고 자동으로 수정하거나 새로운 코드를 작성하는 작업을 수행한다. Sourcegraph는 대규모 코드베이스에서 필요한 내용을 빠르게 검색하고 분석할 수 있도록 MCP를 활용한다. 이처럼 MCP는 AI가 다양한 개발 도구와 효과적으로 연결되어 더 빠르고 정교한 작업을 수행할 수 있도록 돕고 있다.

한편, 이러한 강력한 기능만큼이나 중요한 것이 보안과 신뢰성이다. MCP를 통해 AI가 사용자의 개인 정보를 다루거나 실제로 시스템에 영향을 미치는 작업을 수행하게 될 경우, 반드시 명확한 사용자 동의가 필요하다. 예를 들어 AI가 처음으로 이메일을 보낼 경우, 사용자에게 허용 여부를 묻는 질문이 반드시 제시되어야 한다. 또한 사용자는 AI가 어떤 데이터를 활용하고, 어떤 작업을 하려는지 명확하게 이해할 수 있어야 하며, 언제든지 그 권한을 조정할 수 있어야 한다. 이는 스마트폰에서 앱이 카메라나 위치 정보에 접근할 때 사용자에게 명확한 동의를 요구하는 것과 유사하다.

이처럼 모델 컨텍스트 프로토콜은 AI가 외부 세계와 실질적으로 상호작용하며 복잡한 문제를 해결할 수 있는 진정한 에이전트로 기능할 수 있도록 만들어주는 기반 기술이다. 앞으로 다양한 시스템과의 연결이 점점 더 중요해지는 시대에서 MCP는 AI 생태계의 핵심 역할을 수행하게 될 것으로 보인다.