theinnovators개요
1. MCP란 무엇인가?
Model Context Protocol(MCP)은 AI 애플리케이션 내에서 모델 간의 상호작용을 효율적으로 관리하고 통합하기 위해 제안된 새로운 프로토콜이다. 이 프로토콜은 모델 호출(context calling), 메시지 전달, 상태 공유 등을 포함하여 여러 AI 컴포넌트 간의 통신 방식을 표준화하는 것을 목표로 한다.
전통적인 모놀리식(monolithic) AI 시스템에서는 모든 기능이 하나의 거대한 모델에 포함되어 있었지만, 최근에는 각 기능을 분리된 모듈로 구성하고 서로 연결하는 방식, 즉 ‘모델 컴포지션(Model Composition)’ 방식이 주목받고 있다. MCP는 이러한 모델 컴포지션 방식을 지원하고 촉진하는 핵심 인프라 역할을 한다.
2. MCP의 핵심 구성 요소
- Model Provider: 모델을 제공하는 주체. 예: OpenAI, Anthropic, Google 등
- Model Client: 모델을 호출하는 사용자 또는 애플리케이션. 예: 챗봇, 에이전트 등
- Context: 특정 상호작용 세션의 상태나 목적을 포함하는 정보 단위. 이 컨텍스트는 모델 간 통신을 중재하는 데 사용된다.
- Messages: 모델 간 또는 사용자와 모델 간 주고받는 데이터 단위로, 텍스트, 명령어, 구조화된 정보 등을 포함할 수 있다.
3. MCP의 작동 방식
MCP는 각 모델을 독립적인 에이전트로 취급하며, 이들 사이의 통신을 일관된 규칙 하에 수행할 수 있도록 한다. 핵심 프로세스는 다음과 같다:
- Context 생성: 사용자가 애플리케이션과 상호작용할 때, MCP는 해당 세션의 목적이나 정보를 기반으로 컨텍스트를 생성한다.
- Model Invocation: 하나의 모델이 다른 모델을 호출할 수 있으며, 이때 컨텍스트를 함께 전달한다.
- Message 교환: 호출된 모델은 결과 메시지를 반환하며, 이는 컨텍스트에 기록된다. 이후 이 메시지는 다음 모델 호출이나 사용자 응답 등에 사용될 수 있다.
- Context 상태 업데이트: 상호작용이 진행됨에 따라 컨텍스트 정보는 지속적으로 갱신된다.
4. 왜 MCP가 중요한가?
MCP는 특히 다음과 같은 이유에서 중요성을 가진다:
- 모듈화된 에이전트 아키텍처 지원: 복잡한 작업을 여러 개의 전문화된 모델이 협력하여 수행하도록 할 수 있음
- 상태와 문맥의 유지: 대화형 애플리케이션에서 이전 대화 기록이나 목적 등을 유지하면서 복잡한 상호작용을 지속할 수 있음
- 확장성과 유연성: 새로운 모델이나 기능을 기존 시스템에 쉽게 통합할 수 있음
5. MCP의 활용 사례
- AI 에이전트 프레임워크: 예를 들어, 하나의 모델이 사용자 요청을 이해하고, 다른 모델이 계획을 세우고, 또 다른 모델이 실행하는 구조로 협업 가능
- 멀티모달 애플리케이션: 텍스트, 이미지, 음성 모델이 서로의 출력을 받아 활용하며 동작 가능
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): 검색 모델과 생성 모델이 MCP를 통해 유기적으로 연결되어 동작함
6. 결론
MCP는 AI 시스템을 모듈화, 협업화하고 다양한 모델을 하나의 일관된 체계로 통합하는 데 필수적인 역할을 한다. 이는 단순한 API 호출 수준을 넘어서, AI 구성요소들 간의 문맥 중심 협력을 가능하게 하며, 더 복잡하고 똑똑한 AI 애플리케이션 구축을 가능하게 한다.
TI Tech Lab 박선홍 연구원
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