theinnovators최근 AI 업계에서 주목받고 있는 기술 중 하나는 바로 **MCP(Model Context Protocol)**입니다.
Anthropic(Claude 개발사)를 중심으로 확산되고 있는 이 프로토콜은, 다양한 AI 애플리케이션이 외부 시스템과 통신하는 방식을 표준화하여
AI 기반 서비스 개발의 복잡성을 크게 줄여줄 수 있는 기술로 주목받고 있습니다.
MCP란 무엇인가?
MCP는 Model Context Protocol의 약어로, AI 애플리케이션(예: Claude, GPT, Csor 등)이 외부 시스템(예: GitHub, Supabase, 사내 시스템 등)과 통일된 방식으로 연결될 수 있도록 하는 표준입니다.
쉽게 말해, 지금까지는 각 AI 앱이 외부 시스템과 연결할 때 제각각의 방식(API, DSL, 커스텀 설정 등)을 사용해야 했지만, MCP는 이 과정을 하나의 공통된 인터페이스로 표준화합니다.
이는 마치 전자기기 충전 방식이 다양한 규격에서 USB-C로 통일되는 흐름과 유사합니다.
왜 필요한가?
현재 AI 기반 앱들은 외부 시스템과 연결하기 위해 다양한 방식의 커스텀 통합을 만들어야 합니다. 이는 다음과 같은 문제를 유발합니다.
- 중복된 구현: 앱마다 별도의 연결 방식을 작성해야 함
- 유지보수 비용 증가
- 호환성 문제
MCP는 이 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 구성요소를 정의합니다:
| 구성 요소 | 설명 |
|---|---|
| Resource | 외부 데이터를 읽는 기능 (예: 시장 상태 확인) |
| Tool | 작업을 실행하는 기능 (예: 데이터베이스 업데이트, 메시지 전송) |
| Prompt | AI 모델이 사용할 템플릿 프롬프트 (예: 고정된 분석 질문) |
기본 구조
MCP는 두 가지 주요 컴포넌트로 구성됩니다:
- MCP Server: 외부 시스템의 데이터나 기능을 AI에 노출하는 역할
- MCP Client: AI 앱이 MCP 서버에 접속해 기능을 호출하는 역할
이 구조를 통해 AI 앱은 별도의 추가 구현 없이 다양한 외부 시스템과 통합될 수 있습니다.
예를 들어, Claude라는 AI 앱에 GitHub와 Supabase를 연결하는 MCP 서버가 있다고 가정해봅시다. 이 경우 Claude는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:
- GitHub의 Pull Request 목록 확인 및 리뷰 자동 작성
- Supabase의 데이터베이스 설정 수정
- 재무 분석 요청 등 프롬프트 기반 질문 처리
모든 작업은 하나의 채팅 인터페이스 안에서 이루어지며, 사용자에게는 UI 전환 없이 통합된 경험을 제공합니다.
도입 시 고려사항
현재 MCP는 빠르게 발전 중이며, 초기 단계이기 때문에 다음과 같은 제한사항이 존재합니다:
- 일부 클라이언트 앱은 아직 전체 기능(Resource, Tool, Prompt)을 지원하지 않음
- 인증 방식은 API Key 위주이며, OAuth 지원은 예정
- 서버 연결은 아직 수동 설정 필요 (향후 URL 기반 자동 연결 예정)
그럼에도 불구하고, 기술 생태계의 핵심 기업들이 MCP를 채택하고 있으며, MCP 서버 레지스트리, 원격 연결, 인증 표준화 등은 빠르게 개발되고 있습니다.
TI Tech Lab 김준수 연구원
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