AI 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 핵심 완전정리

MCP란 무엇인가?

MCP(Model Context Protocol)는 AI 애플리케이션이 다양한 데이터, 툴, 서비스와 일관성 있게 통신할 수 있도록 해주는 '표준 프로토콜'이에요. 복잡한 연결과정 없이 여러 AI, 데이터가 쉽게 협력할 수 있도록 만든 규칙세트죠.

왜 MCP가 필요한가?

전통적으로 AI 서비스가 밖의 데이터나 서비스에 접근하려면 각각 커스텀 통합(=특별한 코드 연결)이 필요했어요. AI가 하나 더 늘거나, 연결할 데이터가 바뀌면 새로운 통합을 다시 만들어야 했죠. 이러면 유지 관리도 힘들고, 코드 중복도 심합니다. MCP는 이런 번거로움을 해결해줍니다.

MCP의 구조와 참여자

MCP엔 세 가지 주요 멤버가 등장해요.

• MCP Host: AI 애플리케이션(예: ChatGPT, Claude, Copilot)

• MCP Client: Host 내부에 있는 MCP 통신용 컴포넌트

• MCP Server: 데이터, 서비스 앞에 배치되어 클라이언트에게 표준 방식으로 정보 제공하는 추상화 서버

즉, AI앱(MCP Host)이 MCP 클라이언트로 서버(MCP Server)와 프로토콜로 대화하며, 여러 AI앱이 같은 MCP 서버를 공유할 수도 있어요.

MCP가 가져오는 장점

• 통합이 쉬워져요! 하나의 MCP 서버만 있으면, 여러 AI가 데이터를 쉽게 활용할 수 있어요.

• 확장성: 새로운 AI가 추가되어도 기존 MCP 서버만 연결해주면 됩니다.

• 유지 보수 간편: 통합 포인트가 단일화되어 각각 고치지 않아도 됩니다.

• 향상된 실시간·컨텍스트 처리: LLM이 훈련 당시 정보에만 갇히지 않고, 신선한 정보도 받아들일 수 있습니다.

MCP의 핵심 기술 요소

• 클라이언트-서버 구조: MCP 전체가 익숙한 클라이언트-서버 방식에 기반합니다.

• 트랜스포트 Layer(전송계층): 통신 채널을 담당하며, 네트워크(HTTP, 표준 IO 등)를 통해 데이터가 오갑니다.

• 데이터 Layer: 실제로 주고받는 정보(JSON RPC 2.0 기반)의 형식과 규칙을 정의합니다.

MCP에서 사용하는 전송 방식

• 표준 IO(Standard IO): 같은 컴퓨터에서 MCP 클라이언트와 서버가 매우 빠르게 직접 통신, 네트워크 오버헤드 없음.

• Streamable HTTP: HTTP POST로 요청, 서버가 이벤트 스트리밍으로 실시간 데이터를 제공할 수도 있음.

MCP의 ‘코어 프리미티브(핵심 기능요소)’

MCP에서 AI와 외부 시스템이 교환하는 정보는 ‘프리미티브’라는 개념으로 정리돼요. 대표적으로:

• Tools(툴): 실행가능한 동작(API 호출 등). 데이터 읽기, 수정 등 실제 효과를 서버에 낼 수 있음.

• Resources(리소스): 읽기 전용 정보(Document, File, Email 등). AI가 추가 컨텍스트를 획득할 때 사용.

• Prompts(프롬프트): 재사용 가능한 템플릿. AI 앱에서 ‘요청 형태’를 표준화합니다.

프리미티브들은 MCP 서버가 외부에 ‘제공’하고, 클라이언트는 활용하면서 AI의 ‘지능’과 ‘실시간성’을 키워줍니다.

예시로 보는 MCP 활용

• 여러 AI에 똑같은 MCP 서버를 연결해, 실시간 DB·날씨정보·문서 등을 공유할 수 있습니다.

• 특정 AI만을 위한 커스텀 연결이 더 이상 필요없고, 같은 MCP 서버에 새로운 데이터만 추가해주면 AI 모두가 바로 사용할 수 있죠.

개발자가 이해할 중요한 점

• MCP의 통신은 JSON RPC 2.0 방식입니다.

• 실제 MCPA 서버/클라이언트 구축 시, 표준 입출력이나 HTTP 통신을 선택 가능해요.

• MCP의 툴/리소스/프롬프트 잘 활용하면, AI앱에 새로운 기능을 빠르게 붙일 수 있습니다.

MCP의 미래 전망

AI 생태계가 확장되고, 다양한 앱과 정보가 연결될수록 MCP 같은 통합 프로토콜의 쓰임새는 점점 커질 거예요. 지금 익숙해지면 앞으로 더 자유롭게 AI와 데이터를 연결할 수 있겠죠!

출처 :