AI 자동화의 다음 단계: 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)

대규모 언어 모델부터 컴퓨터 비전 시스템에 이르기까지 다양한 유형의 AI 모델은 텍스트 생성, 이미지 분석, 패턴 감지 및 예측 수행을 포함한 광범위한 작업을 지원할 수 있습니다. 그러나 이러한 모델을 실제 컴퓨터 시스템에 원활하고 확장 가능한 방식으로 연결하려면 일반적으로 복잡한 통합 작업이 필요했습니다.

모델이 자체적으로는 성능이 좋을 수 있지만 실제 환경에 배포하려면 외부 도구, 라이브 데이터 또는 도메인별 컨텍스트에 대한 액세스가 필요한 경우가 많습니다. 이러한 요소를 함께 연결하려면 일반적으로 사용자 지정 코드, 수동 설정 및 제한된 재사용성이 필요합니다.

최근에는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이라는 개념이 AI 커뮤니티에서 주목을 받고 있습니다. MCP는 AI 시스템이 공유된 구조화된 형식을 사용하여 도구, 파일 및 데이터베이스와 정보를 교환할 수 있도록 하는 개방형 표준입니다. 개발자는 모든 사용 사례에 대한 통합을 구축하는 대신 MCP를 사용하여 모델이 필요한 컨텍스트에 액세스하고 상호 작용하는 방식을 간소화할 수 있습니다.

MCP를 범용 어댑터라고 생각할 수 있습니다. 여행용 어댑터가 전 세계의 다양한 전원 콘센트에 장치를 연결할 수 있도록 하는 것처럼 MCP를 사용하면 AI 모델이 각 모델에 대한 사용자 지정 설정 없이 다양한 시스템, 도구 및 데이터 소스에 연결할 수 있습니다.

이 문서에서는 MCP가 무엇인지, 작동 방식, 실제 애플리케이션에서 AI를 보다 효과적으로 만드는 데 어떤 역할을 하는지 자세히 살펴보겠습니다. 또한 MCP가 사용되고 있는 실제 사례도 살펴보겠습니다.

모델 컨텍스트 프로토콜이란 무엇입니까?

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 고급 언어 모델을 구축하는 것으로 알려진 AI 안전 및 연구 회사인 Anthropic에서 만든 개방형 표준입니다. AI 모델에 도구, 파일 또는 데이터베이스에 연결할 수 있는 명확한 방법을 제공합니다. 

오늘날 대부분의 AI 어시스턴트는 질문에 답변하거나 작업을 완료하기 위해 대규모 언어 모델에 의존합니다. 그러나 이러한 모델은 응답을 잘하기 위해 추가 데이터가 필요한 경우가 많습니다. 공유 시스템이 없으면 모든 연결을 처음부터 구축해야 합니다. 

예를 들어 IT 지원을 돕기 위해 설계된 챗봇은 회사 내부 티켓팅 시스템에서 정보를 가져와야 할 수 있습니다. MCP가 없으면 사용자 지정 통합이 필요하므로 설정 시간이 오래 걸리고 유지 관리가 어려워집니다.

MCP는 모든 도구와 모델에 대한 공통 포트 역할을 하여 해당 문제를 해결합니다. 특정 회사나 모델에 속하지 않고 AI 시스템이 외부 데이터 및 서비스와 연결할 수 있는 방법에 대한 새로운 개념입니다.

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모든 개발자는 MCP를 사용하여 라이브 정보로 작동하는 어시스턴트를 구축할 수 있습니다. 이렇게 하면 설정 시간이 줄어들고 도구나 플랫폼 간에 전환할 때 혼동을 피할 수 있습니다. 

모델 컨텍스트 프로토콜의 기원 및 채택

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

그 이후로 MCP는 많은 관심을 받았습니다. 문서 검색이나 코드 지원과 같은 내부 도구를 개발자들이 구축하면서 시작되었고, 이러한 초기 관심은 빠르게 증가하여 대기업들이 MCP를 프로덕션 시스템에 사용하기 시작했습니다.

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2025년 초, MCP 지원이 기술 업계 전반으로 확산되기 시작했습니다. 두 개의 주요 AI 연구소인 OpenAI와 Google DeepMind는 자사의 시스템이 이 프로토콜과 연동될 것이라고 발표했습니다.

거의 동시에 Microsoft는 개발자가 MCP를 더 쉽게 사용할 수 있도록 돕는 도구를 출시했는데, 여기에는 기업이 AI 어시스턴트를 구축하는 데 도움이 되는 Copilot Studio와 널리 사용되는 코드 편집기인 Visual Studio Code에 대한 지원이 포함됩니다.

모델 컨텍스트 프로토콜의 주요 구성 요소

MCP의 핵심에는 클라이언트, 서버, 그리고 프로토콜이라고 불리는 공유 규칙 집합의 세 가지 주요 부분이 있습니다. 이는 정보를 요청하는 측과 제공하는 측 사이의 대화와 같다고 생각하면 됩니다.

이 설정에서 AI 시스템은 클라이언트 역할을 합니다. 파일, 데이터베이스 항목 또는 작업을 수행하는 도구와 같이 필요한 것이 있을 때 요청을 보냅니다. 반대편에서는 서버가 해당 요청을 받아 적절한 위치에서 필요한 정보를 가져와 AI가 이해할 수 있는 방식으로 다시 보냅니다.

이러한 구조는 개발자가 새로운 도구나 데이터 소스와 연동되는 AI 모델을 만들 때마다 맞춤형 연결을 구축할 필요가 없음을 의미합니다. MCP는 프로세스를 표준화하여 모든 것을 더 빠르고, 간단하고, 안정적으로 만들어 줍니다.

MCP 작동 방식 개요

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

• 어시스턴트가 알고 있는 것을 확인합니다. 사용자가 질문을 하면 어시스턴트는 먼저 답변을 이미 가지고 있는지 확인합니다. 그렇지 않은 경우 다른 시스템에서 도움을 받기로 결정합니다.
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• 요청을 작성합니다. MCP 클라이언트 역할을 하는 어시스턴트는 요청을 생성합니다. 여기에는 필요한 데이터와 이유가 포함됩니다.
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• 요청이 서버에 도달합니다. 요청은 도구, 앱 또는 데이터베이스에 연결된 서버로 전송됩니다. 서버는 MCP 규칙을 사용하여 요청을 이해하고 처리할 수 있습니다.
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• 서버가 작업을 수행합니다. 연결된 도구에서 데이터를 검색하거나, 쿼리를 실행하거나, 파일을 업데이트하거나, 다른 작업을 수행할 수 있습니다. 즉, 어시스턴트가 요청한 모든 작업을 수행합니다.
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• 서버가 응답합니다. 데이터는 MCP 형식으로 패키지되어 어시스턴트에게 다시 전송됩니다. 이는 모델이 데이터를 즉시 이해하는 데 도움이 됩니다.
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• 어시스턴트가 답변합니다. 업데이트된 컨텍스트를 통해 어시스턴트는 새로운 정보를 사용하여 응답을 완료합니다. 사용자는 정확하고 관련성이 높으며 실시간 데이터를 기반으로 하는 답변을 얻습니다.

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MCP의 실제 애플리케이션 살펴보기

오늘날 MCP는 실시간 컨텍스트에 의존하는 다양한 도구 및 플랫폼에서 이미 사용되고 있습니다. 다음은 기업이 언어 모델을 라이브 시스템 및 구조화된 데이터와 연결하기 위해 이 프로토콜을 사용하는 방법에 대한 몇 가지 예입니다.

• 소프트웨어 개발: 코딩 어시스턴트는 사용자가 작업 중인 내용을 알 때 더 유용합니다. Zed(빠르고 협업적인 코드 편집기) 및 Replit(코드를 작성하고 실행하기 위한 온라인 플랫폼)과 같은 도구는 MCP를 사용하여 어시스턴트가 열려 있는 파일을 읽고 코딩할 때 변경 사항을 추적할 수 있도록 합니다.
  
  
• 엔터프라이즈 어시스턴트: 많은 기업에서 위키, 헬프 데스크 또는 고객 관계 관리(CRM) 시스템과 같은 내부 도구를 사용합니다. Apollo(영업 팀을 위한 플랫폼)와 같은 기업은 MCP를 사용하여 사용자가 앱 간에 전환하지 않고도 어시스턴트가 이러한 시스템에서 정보를 찾을 수 있도록 합니다.
  
  
• 다중 도구 에이전트: 일부 작업은 여러 시스템에 걸쳐 있습니다. MCP를 사용하면 어시스턴트가 문서를 검색하고 업데이트 또는 메시지를 원활하게 보낼 수 있습니다.
  
  
• 데스크톱 어시스턴트: 컴퓨터에서 실행되는 어시스턴트는 로컬 파일에 액세스해야 하는 경우가 있습니다. Anthropic에서 AI 어시스턴트 제품군의 일부로 구축한 Claude 데스크톱 앱은 MCP를 사용하여 이러한 요청을 안전하게 처리하여 데이터를 클라우드로 보내지 않고 장치에 보관합니다.

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MCP를 사용하여 컴퓨터 비전 애플리케이션 추진

다음으로, MCP가 막 등장하기 시작한 AI 분야인 컴퓨터 비전을 자세히 살펴보겠습니다.

Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 이미지에서 패턴과 객체를 식별하는 데 탁월하지만, 적절한 컨텍스트와 결합하면 그 통찰력이 훨씬 더 강력해질 수 있습니다. 

실제 애플리케이션, 특히 헬스케어 분야에서는 환자 병력, 검사 결과 또는 임상 기록과 같은 컨텍스트를 추가하면 모델 예측의 유용성이 크게 향상되어 더 정확하고 의미 있는 결과를 얻을 수 있습니다.

바로 이 지점에서 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 등장합니다. 아직 널리 사용되지는 않고 연구자와 엔지니어가 탐구하는 개발 중인 접근 방식이지만, 잠재력이 매우 큽니다. 

컨텍스트 인식 AI 및 MCP를 사용한 의료 영상 개선

예를 들어, 당뇨병 환자의 시력 상실을 유발할 수 있는 질환인 당뇨망막병증 진단 시 AI 보조 도구는 MCP를 사용하여 여러 전문 도구를 조정할 수 있습니다. 데이터베이스에서 환자 기록을 검색하고 예측 모델을 사용하여 당뇨병 위험을 평가하는 것으로 시작할 수 있습니다. 

그런 다음 컴퓨터 비전 모델은 출혈이나 부기 등 망막병증의 존재 또는 심각도를 나타내는 손상 징후가 있는지 망막 이미지를 분석합니다. 마지막으로, 보조 도구는 환자 프로필을 기반으로 관련 임상 시험을 검색할 수 있습니다. 

MCP를 통해 이러한 모든 도구가 공유 프로토콜을 통해 통신할 수 있으므로 보조 도구는 이미지 분석과 구조화된 데이터를 하나의 원활한 워크플로로 통합할 수 있습니다.

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각 도구는 MCP 서버를 통해 액세스되며, 이를 통해 보조 도구는 구조화된 요청을 보내고 표준화된 응답을 받을 수 있습니다. 따라서 사용자 지정 통합이 필요 없으며 보조 도구는 이미지 분석과 중요한 환자 데이터를 하나의 부드럽고 효율적인 워크플로로 결합할 수 있습니다. MCP는 아직 새로운 기술이지만, 이와 같은 사용 사례를 실제로 가능하게 만들기 위한 많은 연구와 진행 중인 작업이 이미 진행되고 있습니다.

모델 컨텍스트 프로토콜의 장단점

다음은 MCP가 제공하는 주요 이점 중 일부입니다.

• 일관되고 표준화된 통신: 이 프로토콜은 균일한 요청/응답 구조를 보장하므로 디버깅 및 로깅이 더 용이합니다.
  
  
• 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 없이 여러 도구에서 추론하고 작동할 수 있으므로 더욱 유연하고 자율적인 동작이 가능합니다.

반면에 MCP와 관련하여 염두에 두어야 할 몇 가지 제한 사항은 다음과 같습니다.

• 초기 설정 복잡성: 기존 시스템에 대한 MCP 호환 서버 및 호스트를 설정하려면 엔지니어링 노력이 필요하고 현재 아키텍처를 재고해야 할 수도 있습니다.
  
  
• 성능 오버헤드: 프로토콜 계층을 추가하면 특히 도구가 분산되어 있거나 네트워크를 통해 액세스하는 경우 지연 시간이 발생할 수 있습니다.
  
  
• 학습 곡선: 개발 팀은 MCP 아키텍처(호스트, 클라이언트, 서버)와 이를 위한 설계 방법을 이해해야 하므로 도입 속도가 느려질 수 있습니다.

주요 내용

AI 모델은 점점 더 강력해지고 있지만 여전히 올바른 데이터에 대한 액세스에 의존합니다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 개발자에게 이러한 연결을 설정하는 일관되고 표준화된 방법을 제공합니다. 팀은 각 통합을 처음부터 구축하는 대신 다양한 도구 및 시스템에서 작동하는 공유 형식을 따를 수 있습니다.

MCP는 도입이 증가함에 따라 AI 보조 도구가 설계 및 배포되는 방식의 표준 부분이 될 가능성이 있습니다. 설정 간소화, 데이터 흐름 개선 및 실제 모델 상호 작용에 대한 구조를 제공하는 데 도움이 됩니다. 

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