[IT용어] Model Context Protocol(MCP)

○ Model Context Protocol(MCP)이란 무엇인가?

AI 생태계가 빠르게 확장되면서 모델과 외부 시스템 간의 연결 방식이 점점 더 복잡해지고 있습니다. 이러한 상황에서 Model Context Protocol(MCP)은 다양한 모델, 툴, 서버, 데이터 소스 등을 표준화된 방법으로 연결하기 위해 만들어진 프로토콜입니다. 쉽게 말하면, AI 모델이 외부 도구나 데이터와 상호작용하기 위한 통합 인터페이스 규격이라고 볼 수 있습니다.

 

 

○ MCP의 정의

Model Context Protocol(MCP)은 AI 모델이 외부 기능(예: 데이터베이스, API, 파일 시스템, 서버 등)에 접근할 수 있도록 해주는 표준 프로토콜입니다.
특정 벤더나 플랫폼에 종속되지 않는 것이 핵심 특징으로,

• 다양한 AI 모델
• 개발자가 만든 커스텀 도구
• 독립적인 서버 또는 로컬 애플리케이션이 서로 원활하게 통신할 수 있게 해줍니다.

 

 

○ 왜 MCP가 중요한가?

MCP는 최근 대형 모델 시대의 문제를 해결하기 위해 등장했습니다.

• 모델이 사용할 수 있는 툴들을 표준화
• 개발자가 어떤 모델이든 연결 가능한 API를 만들 수 있음
• 복잡한 플러그인 생태계를 단순화
• 모델의 사용성이 향상되고 개발자 경험이 개선됨
• "하나의 도구를 만들면 여러 AI 모델에 재사용" 가능

결국 AI 생태계의 상호운용성을 크게 높여주는 역할을 합니다.

 

 

 

○ MCP의 구조와 동작 방식

Model Context Protocol은 크게 다음 요소들로 구성됩니다.

 

1. Server (Tool Provider)

• 파일 시스템, 데이터베이스, API 등 외부 기능을 제공
• MCP 기반 인터페이스를 통해 모델에 기능 노출
• 예: "데이터베이스 조회 서버", "파일 읽기/쓰기 서버"

2. Model (Client)

• OpenAI GPT, Claude, Llama 등 어떤 모델이든 가능
• MCP 서버가 제공하는 기능을 호출
• 결과를 받아 reasoning에 활용하거나 작업 실행

3. JSON-RPC 기반 통신

• MCP는 경량 프로토콜(JSON-RPC)을 활용해 통신
• 요청(request)과 응답(response)이 명확한 구조

4. 리소스, 액션, 이벤트 모델

• Action: 실행 가능한 작업(API 호출과 유사)
• Resource: 파일, 문서, DB 레코드 등
• Event: 데이터 변경, 파일 수정 같은 알림

 

 

○ MCP를 이해할 때 함께 알아두면 좋은 개념

• OpenAI Tools / Function Calling
  MCP 서버는 모델이 호출할 수 있는 외부 함수처럼 작동하지만, 더 확장되고 표준화된 형태.
• Plugin과의 차이점
  기존 플러그인은 특정 플랫폼(예: ChatGPT 전용 등)에 종속되었으나, MCP는 모든 모델이 쓸 수 있는 개방형 구조.
• LLM Ecosystem Interoperability(상호운용성)
  MCP의 핵심 철학. “한 번 구현하면 어떤 모델이든 작동”을 목표로 한다.
• 에이전트(Agent) 아키텍처
  MCP는 에이전트가 외부 세계와 상호작용하는 것을 단순화해준다.

 

 

○ 어떤 상황에서 MCP를 사용하면 좋을까?

• LLM에게 파일 시스템 접근 기능을 제공하고 싶을 때
• 특정 업무 시스템(API, DB 등)을 AI 모델과 안전하게 연결할 때
• 하나의 AI 도구를 다양한 모델에서 재사용하고 싶을 때
• LLM 에이전트를 개발하면서 표준화된 확장 구조가 필요할 때

즉, AI 개발을 더 쉽고, 도구 호환성을 높이고 싶을 때 MCP는 큰 가치를 발휘합니다.

 

 

○ 예시 1. LLM에게 로컬 파일 시스템 접근 권한을 주기

예를 들어, 다음과 같은 시나리오가 있다고 가정해봅시다.

• “폴더 안 모든 .md 파일을 읽고 요약해줘.”
• “프로젝트 폴더에서 특정 코드를 찾고 리팩터링해줘.”
• “새로운 문서를 생성하고 내용 작성해줘.”

일반 LLM은 파일 시스템에 직접 접근할 수 없지만,
MCP File Server를 연결하면 모델은 다음과 같은 작업을 실행할 수 있습니다.

• 파일 읽기 / 쓰기
• 폴더 탐색
• 기존 파일 수정
• 파일 생성 및 삭제

즉, LLM이 실제 로컬 개발 환경과 연동해 “코파일럿”처럼 작동하는 구조가 됩니다.

 

 

○ 예시 2. 데이터베이스 조회 및 분석 자동화

기업 내부에서 자주 발생하는 업무 중 하나는 DB 조회 → 데이터 해석 → 보고서 작성입니다.
MCP 기반 Database Server를 연결하면 모델이 다음을 수행할 수 있습니다.

• SQL 질의 실행
• 테이블 구조 탐색
• 결과 데이터 요약/분석
• 보고서 자동 생성

예:

“지난달 매출 정보를 조회해서 분석해주고, 증가/감소 요인을 요약해줘.”

MCP는 SQL 호출을 안전하게 감싸기 때문에 모델이 잘못된 SQL을 실행하지 않도록 제어할 수도 있습니다.

 

 

○ 예시 3. 외부 API를 통합해 LLM 능력 확장

LLM을 여러 API와 연결하고 싶은데, 각각 다른 방식이라 복잡할 때 MCP가 강력하게 기능합니다.

예를 들어, 개발자가 하나의 MCP 서버를 만들어 넣으면 모델은 다음과 같은 API를 활용할 수 있습니다.

• 날씨 API → “서울 내일 날씨 기반으로 여행 일정 추천해줘.”
• 금융 API → “현재 환율 가져오고 주간 추세 분석해줘.”
• 번역 API → “이 문서를 자동 번역하고 파일로 저장해줘.”

여러 API를 일관된 인터페이스로 묶기 때문에
→ “모델이 외부 세계와 소통하는 창구를 표준화”하는 효과가 생깁니다.

 

 

○ 예시 4. 소프트웨어 자동 관리(DevOps & Agent 작업)

DevOps 자동화에도 MCP가 쓰일 수 있습니다.

예:

• 서버 상태 점검
• 로그 파일 가져오기
• 배포 스크립트 실행
• 시스템 설정 조회 및 업데이트

MCP Server가 이러한 액션들을 정의해두면 모델은 다음처럼 요청할 수 있습니다.

“에러 로그에서 오늘 발생한 오류만 필터링해서 원인 분석해줘.”

즉, LLM 기반 DevOps 에이전트를 구축할 수 있게 됩니다.

 

 

○ 예시 5. 사용자 앱과 LLM 간 확장성 있는 구조 만들기

MCP의 가장 강력한 장점은 하나의 MCP 서버를 만들면 여러 모델이 재사용할 수 있다는 점입니다.

예를 들어, 개발자가 커스텀 "메모 관리 MCP 서버"를 만들면:

• OpenAI GPT
• Claude
• Llama
• 그리고 미래의 다른 모델들

모두 동일한 MCP 서버를 호출해 “메모 생성/검색/정리” 기능을 사용할 수 있습니다.

이는 “모델 종속적 플러그인 개발”보다 훨씬 확장성이 높은 구조입니다.

 

 

○ 마무리

Model Context Protocol(MCP)은 AI 모델이 외부 세계와 연결되는 방식을 더 열려있고, 단순하며, 재사용 가능한 표준으로 바꾸기 위한 핵심 기술입니다. 앞으로 다양한 AI 모델과 서비스가 생태계 내에서 자연스럽게 연결되는 시대를 앞두고 있기 때문에, MCP는 더 중요해질 가능성이 높습니다. AI 개발에 관심 있는 분이라면 MCP는 반드시 알아둘 개념입니다.