Model Context Protocol(MCP): AI의 새로운 표준 인터페이스

1. MCP

Model Context Protocol (MCP)은 Anthropic에서 2024년 11월에 공개한 새로운 시스템으로, AI 모델의 능력을 크게 향상시키는 혁신적인 표준입니다.

MCP는 오픈 소스 프로젝트로 운영되는 개방형 표준으로, AI 모델(예: Claude)이 각 통합마다 사용자 정의 코드를 작성할 필요 없이 데이터베이스, API, 파일 시스템 및 기타 도구에 연결할 수 있게 해줍니다.

MCP는 클라이언트-서버 모델을 따르며 3가지 핵심 구성 요소가 있습니다:

1. 호스트(Host): Claude와 같은 AI 애플리케이션으로, AI 상호 작용을 위한 환경을 제공하여 다양한 도구와 데이터 소스에 접근할 수 있게 합니다. 호스트는 MCP 클라이언트를 실행합니다.
2. MCP 클라이언트(MCP Client): AI 모델(예: Claude) 내부의 구성 요소로, MCP 서버와 통신할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, AI 모델이 PostgreSQL에서 데이터를 원하는 경우, MCP 클라이언트는 요청을 구조화된 메시지로 형식화하여 MCP 서버에 전송합니다.
3. MCP 서버(MCP Server): AI 모델과 PostgreSQL, Google Drive 또는 API와 같은 외부 시스템 사이의 중개자 역할을 합니다. 예를 들어, Claude가 PostgreSQL에서 판매 데이터를 분석하는 경우, PostgreSQL용 MCP 서버는 Claude와 데이터베이스 사이의 연결 역할을 합니다.

 

2. MCP의 핵심 구성 요소

MCP에는 다섯 가지 핵심 구성 요소(프리미티브)가 있으며, 이는 클라이언트와 서버 사이에 분산되어 있습니다:

클라이언트 측 구성 요소:

• Roots(루트): 안전한 파일 접근을 제공합니다.
• Sampling(샘플링): AI에게 데이터베이스 쿼리 생성과 같은 작업에 도움을 요청합니다.

 

서버 측 구성 요소:

• Prompts(프롬프트): AI를 안내하는 지침입니다.
• Resources(리소스): AI가 참조할 수 있는 데이터 객체입니다.
• Tools(도구): AI가 호출할 수 있는 함수(예: 데이터베이스 쿼리 실행)입니다.

 

3. MCP가 혁신적인 이유

3.1 기존 AI 통합의 한계

기존의 AI 모델은 훈련 데이터 이후의 정보에 접근하는 데 제한이 있었습니다. 대부분의 AI 제공업체는 이 문제를 해결하기 위해 검색 기능을 추가했지만, 이는 단순히 웹 검색을 통합하는 수준에 그쳤습니다.

 

3.2 MCP의 차별화된 접근 방식

MCP는 단순한 검색 기능 추가를 넘어, AI 모델이 다양한 데이터 소스 및 시스템과 연결할 수 있는 표준화된 방법을 제공합니다. 이는 단순한 플러그인 시스템이 아니라, AI 모델이 외부 도구와 상호 작용하는 표준화된 방식입니다.

 

3.3 USB-C 비유

Anthropic은 MCP를 "AI 애플리케이션을 위한 USB-C 포트"로 비유합니다. USB-C가 다양한 주변 장치와 액세서리에 연결하는 표준화된 방법을 제공하는 것처럼, MCP는 AI 모델을 다양한 데이터 소스와 도구에 연결하는 표준화된 방법을 제공합니다.

 

4. MCP의 실제 활용 사례

4.1 기업 데이터 통합

Block, Apollo와 같은 기업들은 이미 MCP를 자사 시스템에 통합했습니다. 이를 통해 AI 시스템이 기업 내부 데이터에 안전하게 접근하고 분석할 수 있게 되었습니다.

 

4.2 개발 도구 향상

Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph와 같은 개발 도구 회사들은 MCP를 활용하여 플랫폼을 강화하고 있습니다. 이를 통해 AI 에이전트가 코딩 작업 주변의 맥락을 더 잘 이해하고, 더 적은 시도로 더 정교하고 기능적인 코드를 생성할 수 있게 되었습니다.

 

4.3 데이터베이스 쿼리 자동화

MCP를 통해 AI 모델은 PostgreSQL, SQLite와 같은 데이터베이스에 직접 연결하여 자연어 질문을 SQL 쿼리로 변환하고 결과를 분석할 수 있습니다.

-- AI가 MCP를 통해 생성한 SQL 쿼리 예시
SELECT product_name, SUM(sales_amount) as total_sales
FROM sales
WHERE sale_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31'
GROUP BY product_name
ORDER BY total_sales DESC
LIMIT 10;

 

4.4 파일 시스템 접근

Claude Desktop 앱에서는 로컬 MCP 서버 지원을 통해 AI가 사용자의 컴퓨터 파일 시스템에서 파일을 읽고 쓸 수 있게 되었습니다.

 

5. MCP 구현 방법

5.1 MCP 서버 구축하기

MCP 서버는 다양한 프로그래밍 언어로 구현할 수 있습니다. Anthropic은 이미 Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres, Puppeteer 등 인기 있는 엔터프라이즈 시스템을 위한 사전 구축된 MCP 서버를 공개했습니다.

// Node.js를 사용한 간단한 MCP 서버 예시
const { createServer } = require('@anthropic-ai/mcp');

const server = createServer({
  name: 'simple-file-server',
  tools: {
    readFile: async ({ path }) => {
      // 파일 읽기 로직
      return { content: '파일 내용...' };
    },
    writeFile: async ({ path, content }) => {
      // 파일 쓰기 로직
      return { success: true };
    }
  }
});

server.listen(3000, () => {
  console.log('MCP 서버가 포트 3000에서 실행 중입니다');
});

 

5.2 MCP 클라이언트 연결하기

AI 애플리케이션은 MCP 클라이언트를 통해 MCP 서버에 연결할 수 있습니다.

# Python을 사용한 MCP 클라이언트 예시
from anthropic_mcp import MCPClient

client = MCPClient()
client.connect('http://localhost:3000')

# AI 모델에 MCP 서버 기능 사용 가능
response = client.generate_text("파일 시스템에서 'data.txt' 파일을 읽어주세요.")
print(response)

 

6. MCP의 미래 전망

6.1 AI 생태계의 통합

MCP는 분산된 AI 통합을 단일 프로토콜로 대체하여 AI 시스템이 필요한 데이터에 접근할 수 있는 더 간단하고 신뢰할 수 있는 방법을 제공합니다. 이는 AI 생태계의 파편화를 줄이고 상호 운용성을 증가시킬 것입니다.

6.2 개방형 표준의 이점

MCP는 특정 플랫폼이나 벤더에 제한되지 않는 개방형 표준으로 설계되었습니다. 이는 다음과 같은 이점을 제공합니다:

• 범용 통합: 개방형 프로토콜이기 때문에 개발자는 원하는 언어로 클라이언트와 서버를 만들 수 있습니다.
• 상호 운용성: 정의된 개방형 스키마를 통해 다른 팀과 회사의 클라이언트 및 서버 소프트웨어가 다른 호환 시스템과 원활하게 작동할 수 있습니다.
• 커뮤니티 주도 개발: 개방성은 커뮤니티가 표준을 개선하고 확장하는 데 기여하고 협력할 수 있음을 의미합니다.

6.3 AI 능력의 확장

MCP를 통해 AI 모델은 다음과 같은 능력을 갖게 됩니다:

• 지식 확장: AI 모델을 데이터베이스 및 기타 데이터 소스에 연결하여 더 많은 정보를 제공할 수 있습니다.
• 실제 작업 수행: 단순히 텍스트로 응답하는 것이 아니라 도구를 통해 작업을 수행할 수 있습니다.
• 상호 작용 맞춤화: 프롬프트를 사용하여 AI 모델에 일관된 동작을 제공할 수 있습니다.
• 유연성 극대화: 개방형 표준을 사용하여 다양한 AI 모델과 작동하는 통합을 구축할 수 있습니다.

 

7. 결론

Anthropic의 Model Context Protocol은 AI 모델이 외부 데이터 및 도구와 연결되는 방식을 표준화함으로써 AI 생태계에 혁신을 가져오고 있습니다. USB-C가 다양한 장치 연결을 표준화한 것처럼, MCP는 AI 모델과 데이터 소스 간의 연결을 표준화하여 더 강력하고 유연한 AI 시스템을 구축할 수 있게 합니다.

MCP의 개방형 특성은 혁신과 협력을 촉진하여 더 다양한 도구, 더 성숙한 생태계, 더 강력한 구현으로 이어질 것입니다. AI 모델이 외부 세계와 더 깊이 통합됨에 따라, 우리는 AI 시스템의 능력과 유용성이 크게 향상되는 것을 볼 수 있을 것입니다.

참고 자료

• Anthropic 공식 MCP 발표
• MCP 기술 문서
• ByteByteGo의 MCP 소개
• GitHub MCP 서버 저장소