모델 컨텍스트 프로토콜(MCP): AI와 세상의 소통을 위한 표준 규약 #
모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)은 거대 언어 모델(LLM)과 같은 인공지능(AI)이 외부 데이터 소스나 도구, 시스템과 상호작용하는 방식을 표준화한 개방형 프로토콜입니다. 쉽게 말해, AI가 자신의 학습 데이터에만 의존하는 것을 넘어, 실시간 정보에 접근하고 외부 도구를 활용하여 더 똑똑하고 유용한 작업을 수행할 수 있도록 만들어주는 ‘만능 연결 플러그’와 같습니다.
기존에는 AI 모델을 특정 데이터베이스나 API에 연결하려면 각각의 시스템에 맞춰 별도의 맞춤형 통합 작업을 해야 했습니다. 이는 개발 과정을 복잡하게 만들고 확장성을 저해하는 요인이었습니다. MCP는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI와 외부 시스템 간의 ‘공통 언어’를 제시합니다. 개발자들은 MCP라는 표준 규격에 맞춰 한 번만 시스템을 구축하면, 다양한 AI 모델 및 애플리케이션과 손쉽게 연동할 수 있게 됩니다.
MCP의 작동 방식: 클라이언트와 서버 #
MCP는 기본적으로 클라이언트-서버 구조로 작동합니다.
- 호스트(Host) 및 클라이언트(Client): 사용자가 직접 상호작용하는 AI 애플리케이션(예: AI 챗봇, 코딩 어시스턴트)입니다. 호스트는 내부에 MCP 클라이언트를 두어, 필요한 작업을 MCP 서버에 요청하고 응답을 받아 사용자에게 전달하는 역할을 합니다.
- 서버(Server): 외부 데이터 소스나 도구(API, 데이터베이스, 파일 시스템 등)를 감싸고 있는 ‘래퍼(wrapper)’입니다. 클라이언트로부터 요청을 받으면, 해당 시스템과 통신하여 결과를 얻어 다시 클라이언트에게 전달합니다.
이러한 구조 덕분에 AI 애플리케이션은 특정 시스템의 복잡한 내부 구조를 알 필요 없이, 표준화된 MCP 형식에 맞춰 요청만 보내면 됩니다.
구체적인 사용 예시 #
MCP는 다양한 분야에서 AI의 능력을 확장하는 데 활용될 수 있습니다.
1. AI 코딩 어시스턴트 💻 #
개발자가 코드를 작성할 때, AI 어시스턴트가 실시간으로 도움을 주는 상황을 생각해볼 수 있습니다.
- 상황: 개발자가 “현재 프로젝트의
main브랜치에서 가장 최근에 커밋된 5개의 내용을 요약해 줘”라고 AI 어시스턴트에게 요청합니다. - MCP 작동 방식:
- AI 어시스턴트(호스트/클라이언트)는 이 요청을 MCP 형식으로 변환합니다.
- 로컬 또는 원격에 있는 Git용 MCP 서버에 이 요청을 전달합니다.
- Git MCP 서버는 실제로
git log -n 5와 같은 명령을 실행하여 최신 커밋 기록을 가져옵니다. - 가져온 결과를 다시 MCP 형식으로 클라이언트에 전달합니다.
- AI 어시스턴트는 이 정보를 바탕으로 자연스러운 문장으로 요약하여 개발자에게 보여줍니다.
이 과정에서 AI 어시스턴트는 Git 명령어 자체를 알 필요가 없으며, 단지 MCP를 통해 “최신 커밋 정보를 달라”는 표준 요청만 보내면 됩니다.
2. AI 기반 일정 관리 비서 📅 #
개인 비서처럼 나의 일정을 관리해주는 AI를 상상해볼 수 있습니다.
- 상황: 사용자가 AI 비서에게 “내일 오후 2시에 ‘주간 회의’ 일정을 추가해 줘”라고 말합니다.
- MCP 작동 방식:
- AI 비서 앱(호스트/클라이언트)은 사용자의 말을 해석하여 일정 추가 요청으로 인지합니다.
- 이 요청을 Google 캘린더 또는 Outlook 캘린더용 MCP 서버에 전달합니다.
- MCP 서버는 해당 캘린더 서비스의 API를 호출하여 새로운 일정을 등록합니다.
- 일정 등록이 성공적으로 완료되면, 서버는 성공 메시지를 클라이언트에 보냅니다.
- AI 비서는 사용자에게 “네, 내일 오후 2시에 ‘주간 회의’ 일정을 추가했습니다.”라고 최종적으로 알려줍니다.
3. 데이터베이스 전문가 AI 📊 #
복잡한 데이터베이스 쿼리 없이 자연어로 데이터를 요청하고 분석할 수 있습니다.
- 상황: 마케팅 담당자가 “지난달 가장 많이 팔린 제품 상위 3개와 각각의 매출액을 알려줘”라고 AI에게 질문합니다.
- MCP 작동 방식:
- BI(Business Intelligence) 툴에 내장된 AI(호스트/클라이언트)가 질문을 분석합니다.
- 회사의 PostgreSQL 또는 MySQL 데이터베이스용 MCP 서버에 데이터 요청을 보냅니다.
- MCP 서버는 이 요청을 실제 SQL 쿼리로 변환하여 데이터베이스에서 실행합니다. (
SELECT product_name, SUM(sales) FROM orders WHERE order_date >= '2025-06-01' AND order_date < '2025-07-01' GROUP BY product_name ORDER BY SUM(sales) DESC LIMIT 3;과 같이) - 쿼리 결과를 다시 MCP를 통해 클라이언트에게 전달합니다.
- AI는 이 데이터를 기반으로 표나 차트를 만들어 사용자에게 시각적으로 보여줍니다.
이처럼 MCP는 AI가 단순히 정보를 검색하고 생성하는 것을 넘어, **실질적인 행동(Action)**을 취하고 외부 세계와 능동적으로 소통할 수 있도록 만드는 핵심 기술이라고 할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 더욱 강력하고 지능적인 AI 애플리케이션을 효율적으로 만들 수 있게 됩니다.
