MCP 연결로 모델 기능 확장하기

MCP, 커넥터란 무엇인가요?

GPT 등 대형 언어모델에게 외부 서비스의 기능을 부여할 때 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)와 커넥터를 활용합니다. MCP는 서버를 통해, 커넥터는 OpenAI가 직접 관리하는 방식으로 구글 드라이브, Dropbox 등 외부 서비스와 모델을 연결해줍니다. 이를 통해 모델은 단순 텍스트 생성이 아니라 파일 찾기, 이메일 읽기 등의 실질적인 작업도 가능해집니다.

연결 방식과 기본 사용 흐름

연결 시, 모델이 사용할 MCP 서버나 커넥터 정보를 API에 tool로 등록합니다. 예를 들어, D&D용 dice rolling 서버나 Dropbox 커넥터를 지정할 수 있습니다. 모델은 우선 해당 서버에서 지원하는 기능 목록을 받아옵니다. 이후, 질문이나 명령에 따라 필요한 기능(도구)을 자동으로 호출합니다.

from openai import OpenAI
client = OpenAI()
resp = client.responses.create(
  model="gpt-5",
  tools=[{
    "type": "mcp",
    "server_label": "dmcp",
    "server_description": "A Dungeons and Dragons MCP server to assist with dice rolling.",
    "server_url": "https://dmcp-server.deno.dev/sse",
    "require_approval": "never",
  }],
  input="Roll 2d4+1",
)
print(resp.output_text)

자동 승인과 직접 승인 제어

MCP 도구 호출 시 보안이나 기밀성 유지가 중요한 경우, 'require_approval' 옵션을 통해 호출마다 승인 절차를 거칠 수 있습니다. 민감하지 않은 기능은 승인 절차를 생략해 속도를 빠르게 할 수도 있습니다. 만약 승인 요청이 오면, 이전 응답 ID와 함께 승인 메시지를 보내 처리해야 합니다.

어떤 서비스와 연동할 수 있나요?

커넥터로 지원하는 대표 서비스는 Dropbox, Gmail, 구글드라이브, 구글캘린더, 마이크로소프트 Teams/Outlook/SharePoint 등입니다. 예를 들어, 구글 캘린더로 오늘 일정을 묻거나, Dropbox에서 최신 문서를 찾는 작업이 가능합니다. 개별 서비스마다 사용할 수 있는 기능과 권한은 다르기 때문에, OAuth 등 인증 토큰을 서비스별 요구사항에 맞게 준비해야 합니다.

사용 예시와 실제 API 호출 코드

실제 연동 시 커넥터 ID, 인증 토큰 등을 포함해 API로 요청합니다. 구글 캘린더 일정 가져오기 예시입니다.

from openai import OpenAI
client = OpenAI()
resp = client.responses.create(
  model="gpt-5",
  tools=[{
    "type": "mcp",
    "server_label": "google_calendar",
    "connector_id": "connector_googlecalendar",
    "authorization": "ya29.A0AS3H6...",
    "require_approval": "never",
  }],
  input="What's on my Google Calendar for today?",
)
print(resp.output_text)

비용, 인증, 데이터 관리 주의사항

도구 기능 목록 가져오기, 실제 MCP로의 요청 등에만 토큰 비용이 발생하며, 별도 MCP 이용 수수료는 없습니다. 인증은 주로 OAuth로 이뤄지며, 매 호출마다 토큰과 서버 URL 등 정보를 반드시 포함해야 합니다. OpenAI는 인증 값을 별도로 저장하지 않습니다.

보안 위험과 안전 가이드

외부 서버와의 연결은 강력하지만, 반드시 신뢰할 수 있는 MCP 서버만 사용해야 합니다. 악의적 서버는 모델 컨텍스트의 데이터를 무단 유출할 수 있으며, 의도치 않은 기능 변경 혹은 프롬프트 주입 공격 등에 악용될 수 있습니다. 반드시 승인 절차를 활용하고, 민감 정보 접근은 로그로 기록해 모니터링 하는 게 좋습니다.

데이터 거버넌스와 정책

MCP 연결 시 전송되는 데이터는 외부 MCP 서버의 정책이 적용되므로, 조직의 데이터 거주, 삭제 정책을 준수하려면 해당 MCP 서버까지 확인이 필요합니다. OpenAI에서 클린룸, 유럽 데이터 거주 옵션을 쓰더라도, MCP 서버가 대응하지 않으면 제약이 생길 수 있습니다.

개발자와 창업자를 위한 활용 팁

이제 GPT를 단순 언어모델로만 운영할 필요가 없습니다. API로 MCP/커넥터 연결을 구성하면, 창업 아이디어에 따라 팀 생산성과 업무 효율이 크게 높아집니다. 다만, 구현 초반에는 보안과 데이터 흐름을 꼼꼼히 설계하는 것이 미래 성장과 신뢰 확보에 반드시 필요합니다.

출처 및 참고 : Connectors and MCP servers - OpenAI API