Anthropic의 Model Context Protocol으로 AI 챗봇 데이터 연결 혁신
MCP란 무엇인가?
AI 연구 및 개발 회사인 Anthropic이 제안한 Model Context Protocol(이하 MCP)은 AI 어시스턴트를 다양한 데이터 시스템과 연결하는 새로운 오픈 소스 표준입니다. MCP는 비즈니스 도구, 소프트웨어, 콘텐츠 저장소, 애플리케이션 개발 환경 등의 데이터를 활용해 AI 모델이 더 나은 응답을 제공할 수 있도록 합니다.
이걸 활용해서 클로드 데스크 탑에 깃허브, 구글 드라이브, 내가 만든 로컬 MCP 서버 등 다양한 앱을 연결해서 사용할 수 있습니다. GPTs의 액션이나 이전 ChatGPT 플러그인과 비슷한 것 같습니다.
MCP의 필요성
AI가 주류로 자리 잡으면서 모델의 기능은 크게 향상되었으나, 여전히 정보 격차와 레거시 시스템에 의해 제한받고 있습니다. 다양한 데이터 소스에 대한 각기 다른 커스텀 구현이 필요하여 진정한 통합 시스템을 확장하기 어려운 상황이었습니다.
MCP 작동 원리
MCP를 사용하면 개발자는 데이터 소스와 AI 애플리케이션(예: 챗봇) 간에 양방향 연결을 구축할 수 있습니다. MCP 서버를 통해 데이터를 노출하고, MCP 클라이언트를 구축해 이러한 서버에 연결하는 방식입니다. 예를 들어, Claude 데스크탑 앱을 사용해 GitHub에 직접 연결하고 새로운 리포지토리를 생성하거나 PR을 만드는 데 MCP를 활용할 수 있습니다.
MCP의 실제 적용 사례
Anthropic에 따르면 Block, Apollo를 비롯한 다양한 회사가 이미 MCP를 시스템에 통합했으며, Replit, Codeium, Sourcegraph 등의 개발 도구 기업들도 MCP 지원을 추가하고 있습니다. 기존의 각 데이터 소스마다 별도의 커넥터를 유지할 필요가 없어지며, AI 시스템이 다양한 도구와 데이터 세트를 이동하면서 컨텍스트를 유지할 수 있습니다.
즉 클로드에 다양한 앱들을 추가할 수 있습니다.
MCP의 장점
MCP는 다양한 시스템 간에 더 지속 가능한 아키텍처를 제공합니다. AI 시스템이 서로 다른 도구 및 데이터 세트 간에 이동하면서 문맥을 유지할 수 있으므로 오늘날의 조각난 통합 대신 더 효율적인 시스템 구성을 가능하게 합니다.
AI 생태계의 미래
MCP는 협력적이고 오픈 소스 프로젝트로 구축되어, 더 많은 개발자와 조직이 참여해 AI의 문맥 인지 능력을 향상시키는 데 기여할 수 있습니다. Anthropic은 MCP를 통해 AI 봇이 코딩 작업의 문맥을 더 잘 이해하도록 도와주는 것을 목표로 하고 있지만, 이 주장을 뒷받침할 벤치마크는 아직 제공되지 않았습니다.
경쟁자들의 대응
OpenAI 등 경쟁자들도 유사한 기능을 가진 자체 솔루션을 개발하고 있습니다. 최근 OpenAI는 ChatGPT에 데이터 연결 기능을 추가하여 코딩 앱에서의 코드 읽기 기능을 제공했습니다. 그러나 OpenAI는 이 기능을 오픈 소스로 제공하지 않고 가까운 파트너와의 구현을 추구하고 있습니다.
예시
servers/src/sqlite at main · modelcontextprotocol/servers
sqlite 와 LLM을 연결한 사례입니다. 이전 openai 의 plugin 이랑 비슷하네요. spec을 정해 놓으면 이걸 바탕으로 상호작용합니다. 도구나 데이터를 사용할 수 있구요. 양방향으로 소통합니다.
결론
Anthropic의 Model Context Protocol은 AI 시스템이 다양한 데이터 소스와 더 쉽게 통합될 수 있도록 돕는 혁신적인 접근 방식입니다. MCP의 실제 성능과 유용성은 앞으로 더 많은 사용 사례와 벤치마크를 통해 검증될 필요가 있지만, AI 생태계 전반에 걸쳐 중요한 진전을 이루는 계기가 될 수 있습니다.
참고
