MCP와 gRPC 비교: LLM 기반 AI 에이전트가 외부 데이터와 툴을 연결하는 현실적 선택

실제로 에이전트가 외부 서비스와 소통할 때의 진짜 과제

요즘에는 대형 언어 모델(LLM)을 활용한 AI 에이전트가 비즈니스 현장 곳곳에서 등장합니다. 이들이 항공권 예매, 재고 확인, 데이터베이스 질의 등 다양한 실제 업무를 수행할 때, 내부적으로 반드시 해결해야 하는 문제가 있습니다. 텍스트 기반의 인공지능이 외부 서비스와 어떻게 안정적으로 정보를 주고받을 수 있는지가 핵심입니다.

기존에는 gRPC처럼 이미 검증된 프로토콜이 많이 활용되었으나, 최근에는 AI 친화적으로 설계된 MCP(Model Context Protocol)가 Anthropic에서 제안되면서 선택지가 늘어났습니다. 두 방식 모두 에이전트가 도구와 데이터를 연결하는 데 쓰이지만, 설계 목적과 사용 방식은 현저히 다릅니다.

MCP: AI 시대에 맞춰 만들어진 연결 방식

최근 등장한 MCP는 LLM 에이전트와 외부 툴·데이터의 연결을 위해 특화된 프로토콜입니다. 가장 큰 특징은 AI가 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 자연어 기반의 설명과 실행 구조를 제공합니다.

여기서 제공되는 주요 기능은 세 가지입니다.

툴(tool): 'get weather'처럼 실제 기능 호출에 해당하는 부분
리소스(resource): 데이터베이스 스키마나 외부 데이터 등 구조적 정보
프롬프트(prompt): 다양한 상호작용의 템플릿

이 세 가지 모두 LLM이 자연스럽게 해석하고 선택할 수 있도록 설계된 점이 가장 큰 차별점입니다. MCP 에이전트는 MCP 서버에 연결하면 즉시 tool/list, resources/list, prompts/list 등으로 사용 가능한 기능과 데이터를 질의하고, 결과를 자연어로 확인할 수 있습니다. 이런 구조 덕분에 새로운 기능이 추가되어도 에이전트 재학습 없이 바로 활용 가능하다는 점이 실제 운영 환경에서 큰 강점입니다.

gRPC: 빠른 처리와 대규모 연동에 특화된 검증 프로토콜

반면, gRPC는 거의 10년에 걸쳐 마이크로서비스 시스템에서 검증된 RPC 프레임워크입니다. 프로토콜 버퍼(Protocol Buffers) 기반의 이진 통신으로 처리 속도가 빠르고, HTTP/2에 기반한 다중 요청, 스트리밍 등 고성능 처리가 가능합니다.

하지만 구조적 정보(함수 이름, 입력/출력 타입 등)만을 제공할 뿐 에이전트가 '무엇을 사용하고, 언제 어떤 상황에서 써야 하는지'는 스스로 해석할 수 없습니다. 결과적으로 AI가 자연어로 요청한 데이터를 실제 gRPC 서비스 호출로 변환하는 중간 '번역' 레이어가 필요합니다. 즉, gRPC를 그대로 쓰는 데에는 추가적인 설계 비용이 발생할 수밖에 없습니다.

연결 구조와 정보 흐름: 실제 통신 방식의 주요 차이점

MCP와 gRPC 모두 에이전트와 외부 시스템을 연결하는 방식이지만, 실제 흐름은 확연히 구분됩니다.

MCP 방식 각 에이전트(클라이언트)는 MCP 서버와 JSON-RPC 2.0으로 연결되어 수요에 따라 실제 서비스(ex. 데이터베이스, 파일, API)와 통신합니다. 모든 메시지는 텍스트 기반이어서 사람과 LLM 모두 읽거나 디버깅이 쉽지만, 메시지 크기가 커질 수 있습니다.
gRPC 방식 에이전트는 HTTP/2와 바이너리 프로토콜(프로토콜 버퍼)을 사용해 gRPC 서비스에 접근합니다. 빠르고 효율적인 데이터 전달 덕분에, 수천 건 이상의 요청에도 지연이 적은 이점이 있습니다. 단, 앞서 언급한 자연어 번역 레이어가 중간에 반드시 필요합니다.

기능 탐색 및 적응력: 엔진의 뿌리부터 다르다

툴이나 서비스 목록 탐색 방식에서도 두 프로토콜의 차이는 뚜렷합니다.

MCP는 자연어 기반 설명과 즉시 탐색 기능을 기본 제공 에이전트가 서버에 접속하면 바로 메뉴얼처럼 사용 가능한 기능별 자연어 설명을 받아볼 수 있습니다. 각각의 기능에 어떻게, 언제, 왜 사용해야 하는지까지 안내가 포함되어 LLM이 스스로 기능 선택과 실행 타이밍을 결정합니다.
gRPC는 형태적 정의만 노출, 의미 전달은 미흡 서비스의 구조와 함수 정보는 서버 리플렉션(reflection)으로 확인할 수 있으나, 코드 서명만 제공되므로 의미 해석이나 사용 맥락 파악까지는 AI가 직접 추론하거나 추가 설명을 요구하는 구조입니다.

성능과 확장성: 실제 서비스 규모에 따른 전략 차이

다량의 요청을 처리해야 할 때에는 gRPC의 속도와 효율성이 분명한 강점으로 작용합니다. 하나의 챗봇이 몇 건씩 처리하는 수준에서는 MCP의 오버헤드가 크게 문제되지 않지만, 수천~수만 건을 병렬로 처리해야 하는 대규모 시스템에서는 바이너리 통신과 데이터 스트리밍이 가능한 gRPC가 더 적합할 수 있습니다.

반면, AI 에이전트가 능동적으로 새로운 기능을 발견하고, 바로 활용해야 할 경우에는 MCP의 구조적 이점이 뚜렷합니다.

MCP와 gRPC, 목적에 따라 선택이 달라진다

결국, MCP는 AI 에이전트가 스스로 기능을 발견하고 의미까지 파악해 원하는 시점에 폭넓게 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 반대로 gRPC는 성능과 안정성이 중요한 대규모 환경에서 강세를 보입니다. 번역 레이어 요구, 의미 해석 부재 등 AI 적용에는 추가 설계가 필요하지만, 처리량과 신뢰성 면에서는 이미 오래 검증된 엔진입니다.

실무에서는 MCP를 활용해 에이전트의 기능탐색 및 서비스 연결 전면에 배치하고, 백엔드 대규모 처리는 gRPC로 맡기는 투트랙 전략도 충분히 고려해 볼 수 있습니다.

적용 전에 고려해야 할 포인트

실제로 MCP와 gRPC를 현장에 도입하려면 몇 가지 현실적인 점을 짚고 넘어갈 필요가 있습니다.

먼저, MCP의 강점은 LLM이 다양한 기능을 자연스럽게 탐색하고, 필요할 때마다 추가 정보를 바로 활용할 수 있다는 점입니다. 하지만 모든 것이 자연언어 기반으로 흐르기 때문에 처리 속도와 메시지 크기에서 제약이 있을 수 있습니다. 대규모 실시간 처리가 필요한 환경이라면, 이 부분에서 한계를 느낄 수 있습니다.

반면 gRPC는 빠른 속도, 병렬 요청, 스트리밍 등 성능에 최적화될 수 있지만 AI 에이전트의 자연어 요구를 완전히 담아내는 데에는 추가 설계가 필수입니다. 의미 해석이나 기능 자동 탐색이 필요하면, 중간 번역 레이어 개발 부담이 커질 수 있습니다.

특히, LLM 에이전트가 자주 변화하는 서비스 환경에 민감하게 적응해야 하는 경우라면 MCP의 유연성이 유리합니다. 반대로 당장 수천~수만 건의 트랜잭션을 지연 없이 처리해야 한다면 gRPC의 장점을 취해야 합니다.

결국, 두 가지 모두 목적에 맞게 조합하는 것이 현실적 대안입니다. 에이전트의 기능 탐색과 자연스러운 서비스 연동에는 MCP, 대규모 데이터 처리는 gRPC, 이런 구성이 현재 실제 적용 사례에서 점차 늘어날 것으로 예상됩니다.

이렇게 봤을 때, 실제 업무 환경이나 시스템 규모에 따라 유연하게 전략을 설계하는 것이 실질적인 선택지가 될 수 있습니다.

출처 및 참고 :