인공지능을 확장한다 Anthropic의 MCP

 

 

 

이번 포스팅에서는 Anthropic에서 개발한 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)에 대해 알아보겠습니다. MCP는 AI 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM)이 외부 데이터 소스 및 도구와 상호작용하는 방식을 표준화하는 새로운 프로토콜인데요, 쉽게 말해, AI 모델이 더 똑똑하고 유용하게 작업 수 있도록 돕는 ‘연결 다리’ 역할을 합니다.

MCP란 무엇인가? : 개념과 등장 배경

 

Introducing the Model Context Protocol

 

인공지능 모델의 한계와 MCP의 등장

“잠깐, 그런데 AI 모델이 외부 데이터와 상호작용하는 게 왜 필요한 거죠?” 라는 질문을 하실 수 있습니다. 아주 좋은 질문인데요, 먼저 AI 모델, 특히 LLM에 대해 간략히 짚고 넘어가겠습니다.

**LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델)**은 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 인간처럼 텍스트를 이해하고 생성하는 AI 모델입니다. 마치 엄청난 양의 책을 읽고 글쓰기 연습을 한 사람처럼, LLM은 문맥을 파악하고 질문에 답하고, 심지어 창의적인 글쓰기도 가능합니다.

하지만, LLM은 학습된 데이터에만 의존한다는 근본적인 한계가 있습니다. 마치 도서관에 갇혀 세상과 단절된 천재와 같습니다. 최신 정보, 개인 데이터, 특정 도메인 지식 등은 학습 데이터에 포함되지 않았을 가능성이 크기 때문에 LLM은 이에 대한 질문에 답하거나 작업을 수행할 수 없습니다.

“아니, 학습 데이터에 없는 내용은 답을 못 한다니, 그럼 AI 모델은 쓸모없는 거 아닌가?”

물론 아닙니다! 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 MCP입니다.

MCP, AI 모델의 '눈’과 ‘손’

MCP는 AI 모델이 외부 세계와 소통할 수 있도록 돕는 '프로토콜’입니다. 여기서 '프로토콜’은 컴퓨터 과학에서 서로 다른 시스템이 데이터를 주고받기 위한 규칙의 집합을 의미하는데요, 쉽게 말해, '언어’와 같습니다.

MCP는 AI 모델에게 '눈’과 '손’을 제공합니다.

• ’눈’: MCP를 통해 AI 모델은 외부 데이터 소스(예: 웹 검색, 데이터베이스, API)에 접근하여 최신 정보, 개인 데이터, 특정 도메인 지식 등을 ‘볼’ 수 있습니다.
• ’손’: MCP를 통해 AI 모델은 외부 도구(예: 계산기, 번역기, 코드 실행기)를 '사용’하여 복잡한 계산, 언어 번역, 코드 실행 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

마치 사람이 눈으로 정보를 얻고 손으로 도구를 사용하는 것처럼, MCP는 AI 모델이 외부 세계와 상호작용하며 더 넓은 범위의 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다.

MCP의 핵심 작동 원리 : 클라이언트-서버 구조

MCP는 클라이언트-서버 구조를 기반으로 작동합니다.

• MCP 클라이언트: AI 모델 또는 AI 기반 애플리케이션(예: Anthropic의 Claude)입니다. 클라이언트는 사용자 요청을 처리하고, MCP 서버에 필요한 데이터나 도구 사용을 요청합니다.
• MCP 서버: 특정 데이터 소스 또는 도구에 대한 접근 권한을 가진 독립적인 프로그램입니다. 서버는 클라이언트의 요청을 받아 데이터를 가져오거나 도구를 실행하고, 그 결과를 클라이언트에 다시 전달합니다.

이러한 구조는 마치 식당에서 손님(클라이언트)이 웨이터(서버)에게 음식을 주문하고, 웨이터가 주방(데이터 소스/도구)에서 음식을 가져와 손님에게 제공하는 것과 유사합니다.

MCP의 주요 구성 요소와 기능

MCP는 AI 모델과 외부 시스템 간의 효율적인 상호작용을 위해 다음과 같은 세 가지 주요 구성 요소를 제공합니다.

1. 프롬프트 (Prompts)

• 정의: 프롬프트는 AI 모델에 제공되는 텍스트 입력입니다. 사용자의 질문, 지시, 요청 등이 프롬프트에 해당됩니다.
• MCP에서의 역할: MCP는 프롬프트를 외부 데이터와 결합하여 더 풍부하고 정확한 정보를 AI 모델에 제공합니다. 예를 들어, "오늘 서울 날씨 어때?"라는 프롬프트에 MCP 서버가 실시간 날씨 데이터를 추가하여 "<오늘 서울 날씨> 맑음, 25도"와 같이 더 구체적인 정보를 모델에 전달할 수 있습니다.

2. 도구 (Tools)

• 정의: 도구는 AI 모델이 직접 수행할 수 없는 작업을 외부 시스템을 통해 수행하는 기능입니다.
• MCP에서의 역할: MCP는 AI 모델이 다양한 도구를 호출하고 그 결과를 활용할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, "234 곱하기 567은?"이라는 질문에 AI 모델은 MCP를 통해 계산기 도구를 호출하고, 그 결과를 받아 사용자에게 정확한 답을 제공할 수 있습니다.

3. 리소스 (Resources)

• 정의: 리소스는 AI 모델이 접근할 수 있는 외부 데이터 소스입니다.
• MCP에서의 역할: MCP는 AI 모델이 다양한 리소스에 접근하여 필요한 정보를 얻을 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, "최근 3년간 한국 경제 성장률은?"이라는 질문에 AI 모델은 MCP를 통해 경제 데이터베이스에 접근하고, 관련 데이터를 가져와 사용자에게 정확한 정보를 제공할 수 있습니다.

MCP 활용 사례 및 기대 효과

MCP는 다양한 분야에서 AI 모델의 활용성을 극대화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

1. 최신 정보 검색

MCP를 사용하면 AI 모델이 실시간 웹 검색을 통해 최신 정보를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, "오늘의 주요 뉴스 알려줘"라는 질문에 AI 모델은 MCP를 통해 뉴스 웹사이트를 검색하고, 최신 뉴스 기사를 요약하여 사용자에게 제공할 수 있습니다. (2025년 1월 22일, Infograb 기사에서는 Claude의 MCP를 활용한 최신 정보 검색 방법을 소개했습니다.)

2. 엔지니어링 업무 자동화

MCP는 코드 작성, 디버깅, 테스트 등 엔지니어링 업무를 자동화하는 데 활용될 수 있습니다. 예를 들어, "파이썬으로 1부터 100까지 더하는 함수 만들어줘"라는 요청에 AI 모델은 MCP를 통해 코드 생성 도구를 호출하고, 생성된 코드를 사용자에게 제공할 수 있습니다. (2025년 1월 22일, Infograb 기사에서는 MCP를 활용한 README 파일 생성, Git 제어, Slack 채널 분석 및 메시지 전송 방법을 소개했습니다.)

3. 개인화된 AI 비서

MCP를 통해 AI 모델은 사용자의 개인 데이터(예: 이메일, 캘린더, 연락처)에 접근하여 개인 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, "내일 오전 10시에 회의 잡아줘"라는 요청에 AI 모델은 MCP를 통해 캘린더에 접근하고, 회의 일정을 자동으로 등록할 수 있습니다.

4. 기업 데이터 활용 극대화

MCP는 기업 내부 데이터(예: CRM, ERP, 데이터베이스)에 AI 모델을 연결하여 비즈니스 의사 결정을 지원하고 업무 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, "지난 분기 매출 분석 보고서 작성해줘"라는 요청에 AI 모델은 MCP를 통해 관련 데이터에 접근하고, 보고서를 자동으로 생성할 수 있습니다.

5. 에이전트 기반 워크플로우

MCP는 여러 AI 모델과 도구를 연결하여 복잡한 작업을 자동화하는 에이전트 기반 워크플로우를 구축하는 데 활용될 수 있습니다. 예를 들어, "여행 계획 짜줘"라는 요청에 AI 모델은 MCP를 통해 항공권 예약, 숙소 예약, 여행 일정 생성 등 여러 단계를 자동화할 수 있습니다. (2025년 2월 18일, Medium 기사에서는 MCP를 활용한 에이전트 기반 워크플로우의 가능성을 제시했습니다.)

MCP 관련 최신 소식 및 동향

• 오픈 소스 공개: 2024년 11월, Anthropic은 MCP를 오픈 소스로 공개했습니다. 이는 누구나 MCP를 활용하여 AI 모델과 외부 시스템을 연결할 수 있음을 의미합니다. (2024년 11월 25일, Anthropic 블로그)
• 다양한 SDK 제공: Anthropic은 Python, TypeScript, Java/Kotlin 등 다양한 프로그래밍 언어로 MCP 서버 및 클라이언트를 개발할 수 있는 SDK를 제공합니다. (2025년 3월 8일, Wandb 기사)
• 기업 및 개발 도구 지원: Block, Apollo, Replit, Codeium 등 여러 기업 및 개발 도구 회사들이 MCP를 자사 시스템에 통합하거나 지원하고 있습니다. (2024년 11월 26일, 테크42 기사)
• 커뮤니티 주도 발전: MCP는 오픈 소스 프로젝트로서 커뮤니티의 참여와 기여를 통해 발전하고 있습니다. (2024년 11월 25일, Anthropic 블로그)
• Smithery : MCP 서버리스트
  https://smithery.ai/
  

  

MCP, 어떻게 시작해야 할까?

MCP를 활용하여 AI 모델의 기능을 확장하고 싶다면, 다음 자료들을 참고하여 시작해 볼 수 있습니다.

• Anthropic MCP 공식 문서: https://docs.anthropic.com/mcp
• GitHub 저장소: https://github.com/modelcontextprotocol
• 튜토리얼 및 가이드:
  • Anthropic 블로그: https://www.anthropic.com/news
  • Wandb 블로그: https://wandb.ai/site/articles
  • Medium 블로그: https://medium.com/ (검색어: “Anthropic MCP”)

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