MCP는 Anthropic에서 2024년 11월에 오픈소스로 공개한 프로토콜로, AI 모델(LLM)이 외부 데이터 소스와 도구를 표준화된 방식으로 연결할 수 있게 해주는 개방형 프로토콜입니다. AI 세계의 HTTP 프로토콜과 같은 역할을 한다고 볼 수 있습니다.
핵심 개념
MCP는 기존에 LLM이 학습된 데이터로만 답변하던 한계를 극복하여, 구글 검색 결과를 통해 최신 정보를 가져오거나 Spotify로 음악을 재생하는 등 외부 애플리케이션과 연동할 수 있게 합니다. 클라이언트-서버 아키텍처를 기반으로 하며, JSON 기반 형식을 사용하여 언어에 종속되지 않습니다.
주요 구성 요소
MCP는 세 가지 핵심 역할로 구성됩니다:
- MCP 호스트(Host): Claude Desktop, Cursor 같은 AI 애플리케이션으로, 여러 클라이언트를 관리하고 보안 정책을 시행합니다
- MCP 클라이언트(Client): LLM에 포함되어 MCP 서버와 통신하는 역할을 담당합니다
- MCP 서버(Server): 특정 데이터 소스나 도구에 대한 표준화된 래퍼 역할을 하며, API 호출, 외부 데이터 제공, 프롬프트 템플릿 제공 등을 수행합니다
주요 특징
표준화된 프로토콜
각 데이터 소스마다 별도의 커넥터를 만들 필요 없이, 하나의 표준 프로토콜로 모든 연결을 관리할 수 있습니다. 이는 개발자가 각 모델이나 데이터 소스를 위한 특수 인터페이스를 만들 필요를 없애줍니다.
양방향 통신
기존 API 방식과 달리, AI 모델과 데이터 소스가 지속적으로 연결된 상태에서 서로 정보를 주고받을 수 있습니다. 이를 통해 더 복잡하고 상호작용적인 작업이 가능해집니다.
풍부한 사전 구축 통합
파일 시스템, 데이터베이스(PostgreSQL, SQLite), 개발 도구(Git, GitHub, GitLab), 생산성 도구(Slack, Google Maps) 등 다양한 사전 제작된 서버 통합을 제공합니다.
작동 방식
MCP는 요청 유형에 따라 두 가지 흐름으로 작동합니다:
- 툴 호출 없는 응답: 간단한 요약, 번역, Q&A 등에서 LLM이 자체적으로 응답을 생성합니다
- 툴 호출 포함 응답: 사용자 입력 → 호스트 수신 → LLM이 필요한 툴 판단 → MCP 서버에 요청 → 결과 통합 후 응답
의의
MCP는 AI 모델이 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어, 필요한 정보를 실시간으로 가져오고 다른 소프트웨어나 데이터 시스템과 협업할 수 있도록 만들어줍니다. 2025년에는 OpenAI도 이 표준을 수용하면서 AI 업계의 표준으로 자리잡아가고 있습니다.