AI 자동화의 다음 단계: 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)

모델 컨텍스트 프로토콜이란 무엇인가요?

MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)는 고급 언어 모델 구축으로 잘 알려진 AI 안전 및 연구 회사인 Anthropic 만든 개방형 표준입니다. 이 프로토콜은 AI 모델이 도구, 파일 또는 데이터베이스와 연결할 수 있는 명확한 방법을 제공합니다. 

오늘날 대부분의 AI 비서는 질문에 답하거나 작업을 완료하기 위해 대규모 언어 모델에 의존합니다. 하지만 이러한 모델은 제대로 응답하기 위해 추가 데이터가 필요한 경우가 많습니다. 공유 시스템이 없으면 각 연결을 처음부터 다시 구축해야 합니다. 

예를 들어, IT 지원을 돕기 위해 설계된 챗봇은 회사의 내부 티켓팅 시스템에서 정보를 가져와야 할 수 있습니다. MCP가 없으면 사용자 지정 통합이 필요하므로 설정에 많은 시간이 소요되고 유지 관리가 어렵습니다.

MCP는 모든 도구와 모델을 위한 공통 포트 역할을 함으로써 이 문제를 해결합니다. 특정 회사나 모델에 속하는 것이 아니라 AI 시스템이 외부 데이터 및 서비스와 연결되는 방식에 대한 새로운 개념입니다.

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모든 개발자는 MCP를 사용하여 실시간 정보로 작동하는 어시스턴트를 구축할 수 있습니다. 이렇게 하면 설정 시간이 단축되고 도구나 플랫폼 간에 전환할 때 혼란을 피할 수 있습니다. 

모델 컨텍스트 프로토콜의 기원과 채택

Anthropic 2024년 11월에 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이라는 개념을 도입했습니다. 언어 모델이 도구 및 데이터와 상호 작용하는 방식을 개선하기 위한 오픈 소스 프로젝트로 시작되었습니다. 

그 이후로 MCP는 많은 주목을 받았습니다. 개발자들이 문서 검색 및 코드 지원과 같은 내부 도구를 구축하는 것에서 시작되었습니다. 초기의 관심은 빠르게 커져 대기업들이 생산 시스템에서 MCP를 사용하기 시작했습니다.

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2025년 초, 기술 업계 전반에 걸쳐 MCP에 대한 지원이 확산되기 시작했습니다. 두 개의 선도적인 AI 연구소인 OpenAI와 Google 딥마인드는 자신들의 시스템이 이 프로토콜과 함께 작동할 것이라고 발표했습니다.

비슷한 시기에 Microsoft 기업이 AI 비서를 구축하는 데 도움이 되는 Copilot Studio와 널리 사용되는 코드 편집기인 Visual Studio Code와 같은 인기 제품에 대한 지원을 포함하여 개발자가 MCP를 더 쉽게 사용할 수 있는 도구를 출시했습니다.

모델 컨텍스트 프로토콜의 주요 구성 요소

MCP의 핵심은 클라이언트, 서버, 프로토콜이라고 하는 공유 규칙의 세 가지 주요 부분으로 구성됩니다. 한쪽은 정보를 요청하고 다른 한쪽은 정보를 제공하는 양측 간의 대화라고 생각하면 됩니다.

이 설정에서는 AI 시스템이 클라이언트 역할을 합니다. 파일, 데이터베이스 항목 또는 작업을 수행하기 위한 도구와 같은 무언가가 필요할 때 요청을 보냅니다. 다른 쪽에서 서버는 해당 요청을 수신하고 적절한 위치에서 필요한 정보를 가져와 AI가 이해할 수 있는 방식으로 다시 보냅니다.

이 구조는 개발자가 AI 모델이 새로운 도구나 데이터 소스와 작동하도록 할 때마다 사용자 지정 연결을 구축할 필요가 없음을 의미합니다. MCP는 프로세스를 표준화하여 모든 것을 더 빠르고, 더 간단하고, 더 안정적으로 만들 수 있도록 지원합니다.

MCP 작동 방식에 대한 개요

다음은 MCP가 AI 어시스턴트를 외부 데이터 또는 도구와 연결하는 방법에 대한 안내입니다:

• 어시스턴트가 알고 있는 정보 확인: 사용자가 무언가를 물어보면 어시스턴트는 먼저 이미 답변이 있는지 확인합니다. 그렇지 않은 경우 다른 시스템에서 도움을 받기로 결정합니다.
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• 요청을 작성합니다: 어시스턴트가 MCP 클라이언트 역할을 하면서 요청을 생성합니다. 여기에는 필요한 데이터와 그 이유가 포함됩니다.
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• 요청이 서버에 도달합니다: 요청이 도구, 앱 또는 데이터베이스에 연결된 서버로 전송됩니다. 서버는 MCP의 규칙을 사용하여 요청을 이해하고 처리할 수 있습니다.
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• 서버가 작업을 수행합니다: 데이터를 검색하거나, 쿼리를 실행하거나, 파일을 업데이트하거나, 연결된 도구에서 어시스턴트가 요청한 다른 작업을 수행할 수 있습니다.
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• 서버가 응답합니다: 데이터는 MCP 형식으로 패키징되어 어시스턴트에게 다시 전송됩니다. 이렇게 하면 모델이 바로 이해할 수 있습니다.
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• 어시스턴트가 응답합니다: 업데이트된 컨텍스트에 따라 어시스턴트가 새로운 정보를 사용하여 답변을 완성합니다. 사용자는 정확하고 관련성이 높으며 실시간 데이터에 기반한 답변을 얻을 수 있습니다.

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MCP의 실제 적용 사례 살펴보기

오늘날 MCP는 실시간 컨텍스트에 의존하는 다양한 도구와 플랫폼에서 이미 사용되고 있습니다. 다음은 기업들이 이 프로토콜을 사용하여 언어 모델을 라이브 시스템 및 구조화된 데이터와 연결하는 방법에 대한 몇 가지 예시입니다:

• 소프트웨어 개발: 코딩 어시스턴트는 내가 작업 중인 내용을 알고 있을 때 더 유용합니다. Zed(빠른 협업 코드 편집기)와 Replit(코드 작성 및 실행을 위한 온라인 플랫폼)과 같은 도구는 MCP를 사용하므로 어시스턴트가 열린 파일을 읽고 사용자가 코딩하는 동안 변경 사항을 따라갈 수 있습니다.
  
  
• 엔터프라이즈 어시스턴트: 많은 회사에서 위키, 헬프 데스크 또는 고객 관계 관리(CRM) 시스템과 같은 내부 도구를 사용합니다. Apollo(영업팀용 플랫폼)와 같은 기업에서는 MCP를 사용하여 사용자가 앱 간에 전환하지 않고도 어시스턴트가 이러한 시스템 전반에서 정보를 찾을 수 있도록 합니다.
  
  
• 다중 도구 에이전트: 일부 작업은 여러 시스템에 걸쳐 있습니다. MCP를 사용하면 어시스턴트가 문서를 검색하고 업데이트나 메시지를 원활하게 보낼 수 있습니다.
  
  
• 데스크톱 어시스턴트: 컴퓨터에서 실행되는 어시스턴트는 로컬 파일에 액세스해야 할 때가 있습니다. Anthropic AI 어시스턴트 제품군의 일부로 구축한 Claude 데스크톱 앱은 MCP를 사용하여 이러한 요청을 안전하게 처리하고 데이터를 클라우드로 전송하지 않고 디바이스에 보관합니다.

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MCP를 사용하여 컴퓨터 비전 애플리케이션 구동

다음으로 이제 막 MCP가 등장하기 시작한 AI 분야인 컴퓨터 비전에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

다음과 같은 컴퓨터 비전 모델은 Ultralytics YOLO11 와 같은 컴퓨터 비전 모델은 이미지의 패턴과 객체를 식별하는 데 탁월하지만, 적절한 컨텍스트와 결합하면 인사이트가 더욱 큰 영향력을 발휘할 수 있습니다. 

실제 애플리케이션, 특히 의료 분야에서 환자 이력, 실험실 결과 또는 임상 노트와 같은 컨텍스트를 추가하면 모델 예측의 유용성이 크게 향상되어 더 많은 정보를 바탕으로 의미 있는 결과를 도출할 수 있습니다.

이것이 바로 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 등장하는 이유입니다. 아직 널리 사용되지는 않고 연구자와 엔지니어들이 탐구 중인 개발 중인 접근 방식이지만 많은 잠재력을 보여줍니다. 

상황 인식 AI 및 MCP를 통한 의료 영상 개선

예를 들어, 당뇨병 환자의 시력 상실을 유발할 수 있는 당뇨망막병증을 진단할 때 AI 어시스턴트는 MCP를 사용하여 여러 전문 도구를 조율할 수 있습니다. 데이터베이스에서 환자 기록을 검색하고 예측 모델을 사용하여 당뇨병 위험을 평가하는 것으로 시작할 수 있습니다. 

그런 다음 컴퓨터 비전 모델이 망막 이미지를 분석하여 망막병증의 존재 또는 심각도를 나타내는 출혈이나 부종과 같은 손상 징후가 있는지 확인합니다. 마지막으로 어시스턴트는 환자의 프로필을 기반으로 관련 임상시험을 검색할 수 있습니다. 

MCP를 사용하면 이러한 모든 도구가 공유 프로토콜을 통해 통신할 수 있으므로 어시스턴트가 이미지 분석과 구조화된 데이터를 하나의 원활한 워크플로에 통합할 수 있습니다.

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각 도구는 MCP 서버를 통해 액세스되며, 어시스턴트가 구조화된 요청을 보내고 표준화된 응답을 받을 수 있습니다. 따라서 맞춤형 통합이 필요하지 않으며 어시스턴트가 하나의 원활하고 효율적인 워크플로우에서 이미지 분석과 중요한 환자 데이터를 결합할 수 있습니다. MCP는 아직 새로운 기능이지만, 이와 같은 사용 사례를 실제로 실현하기 위해 이미 많은 연구와 지속적인 작업이 진행되고 있습니다.

모델 컨텍스트 프로토콜의 장단점

MCP가 제공하는 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다:

• 일관되고 표준화된 커뮤니케이션: 프로토콜은 일관된 요청/응답 구조를 보장하여 디버깅과 로깅을 더욱 쉽게 관리할 수 있습니다.
  
  
• 향상된 모듈성: 시스템이 더욱 모듈화되어 다양한 구성 요소(모델, 도구, 데이터베이스)가 독립적으로 발전할 수 있습니다.
  
  
• 에이전트 AI의 자율성 촉진: AI 에이전트는 사람이 정의한 워크플로 없이도 여러 도구에서 추론하고 행동할 수 있으므로 보다 유연하고 자율적인 동작을 수행할 수 있습니다.

반면에 MCP와 관련하여 염두에 두어야 할 몇 가지 제한 사항이 있습니다:

• 초기 설정의 복잡성: 기존 시스템에 MCP 호환 서버와 호스트를 설정하려면 엔지니어링 작업이 필요하고 현재 아키텍처를 다시 생각해야 할 수도 있습니다.
  
  
• 성능 오버헤드: 프로토콜 계층을 추가하면 특히 도구가 네트워크를 통해 분산되거나 액세스되는 경우 지연 시간이 발생할 수 있습니다.
  
  
• 학습 곡선: 개발팀은 MCP 아키텍처(호스트, 클라이언트, 서버)와 이를 위한 설계 방법을 이해해야 하므로 채택이 늦어질 수 있습니다.

주요 요점

AI 모델은 점점 더 많은 기능을 갖추고 있지만 여전히 올바른 데이터에 대한 액세스에 의존하고 있습니다. MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)는 개발자에게 이러한 연결을 설정하는 일관되고 표준화된 방법을 제공합니다. 각 통합을 처음부터 구축하는 대신 팀은 서로 다른 도구와 시스템에서 작동하는 공유 형식을 따를 수 있습니다.

채택이 증가함에 따라 MCP는 AI 어시스턴트를 설계하고 배포하는 방법의 표준이 될 가능성이 있습니다. 설정을 간소화하고, 데이터 흐름을 개선하며, 실제 모델 상호 작용에 구조를 부여하는 데 도움이 됩니다. 

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