RAG vs MCP, AI 에이전트에 데이터 연결할 때 무엇이 다른가?

AI 에이전트를 써서 질문에 빠르게 답을 받고 싶은데, 막상 물어보면 "모르겠다"는 답을 받는 경우가 있습니다. 이유는 간단합니다. 대형 언어 모델(LLM)은 언어 능력은 뛰어나지만, 기본 상태에서는 자신의 데이터나 회사 시스템에 접근할 수 없기 때문입니다. 이 문제를 풀기 위한 대표적인 접근이 바로 RAG(Retrieval Augmented Generation)와 MCP(Model Context Protocol)입니다.

두 방식 모두 AI가 외부 정보를 활용해 더 정확한 답변을 주도록 돕지만, 하나는 "더 잘 알게" 만들고, 다른 하나는 "직접 일을 하게" 만든다는 점에서 역할이 분명히 다릅니다. 휴가 신청 사례를 중심으로, RAG와 MCP의 목적, 다루는 데이터, 동작 과정, 그리고 함께 사용할 때의 구조까지 순서대로 정리합니다.

AI 에이전트, 왜 RAG와 MCP가 필요한가

많은 사람이 LLM을 인터넷 전체를 다 아는 존재처럼 기대하지만, 실제로는 "뛰어난 인턴이지만 기억도 없고 사내 시스템 접근 권한도 없는 상태"에 더 가깝습니다. 자연어 대화는 탁월하지만, 사내 규정, 인사 시스템, 업무용 SaaS 등에는 기본적으로 연결되어 있지 않습니다.

그래서 "우리 회사 휴가 규정 알려줘" 같은 질문을 했을 때, 모델 안에 그 지식이 없다면 답변을 할 수 없습니다. 여기에 RAG와 MCP가 외부 지식을 연결하는 역할을 맡습니다.

두 방식 모두 공통적으로, LLM 내부에 없는 정보를 외부에서 가져와 활용하며, 이 과정에서 할루시네이션을 줄이고 실제 데이터에 기반한 답을 생성하도록 돕습니다. 정보 출처는 문서, PDF, 동영상, 웹사이트, 사내 시스템 등 다양한 형태가 될 수 있습니다.

하지만 비슷해 보이는 이 두 가지는, 실제 목표와 사용하는 데이터, 처리 방식에서 뚜렷하게 갈립니다. 핵심은 다음 한 문장으로 요약됩니다.

• RAG는 "데이터를 더 알고" 답변을 잘 하도록 만드는 패턴

• MCP는 "시스템에 연결해" 실제로 일을 처리하게 만드는 프로토콜

RAG 개념 한 번에 잡기: "더 잘 알게 만들기"

RAG의 목표는 LLM에 추가적인 정보를 공급해 답변의 근거를 강화하는 것입니다. 모델이 이미 학습한 범용 지식에 더해, 사내 전용 데이터나 최신 문서를 문맥(context)에 주입하는 방식으로 동작합니다.

이때 활용되는 데이터는 정적이거나 반정형·비정형인 콘텐츠가 중심입니다. 예를 들어 다음과 같은 것들입니다.

• 사원용 핸드북

• 제품 매뉴얼

• 정책 문서 PDF

• 내부 위키 페이지

중요한 특징은, RAG는 원본 출처를 함께 제시할 수 있다는 점입니다. 사용자는 답변뿐 아니라 어떤 문서의 어느 내용을 근거로 했는지 확인할 수 있어, 검증과 감사가 용이합니다.

휴가 예시로 보면, RAG는 직원 핸드북과 급여·휴가 관련 문서를 읽어서 휴가 정책이 무엇인지, 어떻게 발생·적립되는지, 관련 규칙이 무엇인지 설명해 줍니다. 하지만 여기서 끝입니다. 실제로 휴가를 신청하거나 시스템을 변경하지는 않습니다.

RAG가 동작하는 5단계: 질문에서 답변까지

RAG 패턴은 대체로 다섯 단계의 흐름으로 이해할 수 있습니다. 각 단계에서 어떤 일이 일어나는지 휴가 사례와 함께 보면 구조가 더 명확해집니다.

첫 번째 단계는 사용자 질문 입력(Ask)입니다. 사용자가 "우리 회사 휴가 정책이 어떻게 되나요?"처럼 자연어로 질문을 던집니다. 이 문장은 아직 검색 가능 형태로 구조화되어 있지 않은 단순 텍스트입니다.

두 번째 단계는 정보 검색(Retrieval)입니다. 시스템이 이 질문을 검색 쿼리로 변환하고, 벡터 검색 등 기법을 이용해 지식 베이스에서 관련도가 높은 텍스트 조각을 찾아냅니다. 예를 들어, "휴가", "근속연수", "발생 기준"이 포함된 PDF의 특정 단락이 결과로 나올 수 있습니다.

세 번째는 결과 반환(Return) 단계입니다. 검색된 텍스트 조각이 애플리케이션의 통합 레이어로 전달됩니다. 이 레이어는 이후 LLM에 넘겨 줄 맥락 정보를 준비하는 역할을 합니다.

네 번째는 프롬프트 보강(Augmentation)입니다. 여기서 시스템은 사용자의 원래 질문과 검색된 텍스트 조각들을 합쳐 하나의 확장된 프롬프트를 만듭니다. 이 단계 덕분에 LLM은 단순 질문만 보는 것이 아니라, 관련 문서 내용을 함께 참고할 수 있습니다.

마지막 단계는 답변 생성(Generation)입니다. LLM은 보강된 프롬프트를 바탕으로, 근거가 포함된 자연어 답변을 생성합니다. 예를 들어, 핸드북에 "직원은 급여 지급 기간마다 휴가 1일을 적립한다"는 문장이 있다면, 모델은 이를 바탕으로 휴가 발생 규칙을 설명할 수 있습니다.

이 전체 과정에서 RAG의 역할은 "문서를 찾아 읽고, 그 내용을 근거로 설명하는 것"까지이며, 시스템에 변화를 주거나 워크플로를 실행하지는 않습니다.

MCP의 역할: "더 많이 알고"가 아니라 "직접 행동하기"

MCP(Model Context Protocol)는 이름처럼 모델과 외부 시스템을 연결하는 통신 프로토콜입니다. 목적은 명확합니다. LLM 기반 에이전트가 실제 시스템에 접속해 정보를 조회하거나 변경하고, 업무 프로세스를 실행할 수 있게 만드는 것입니다.

MCP를 통해 에이전트는 다음과 같은 일을 할 수 있습니다.

• 외부 시스템에서 데이터를 조회

• 새로운 정보를 시스템에 기록

• 특정 API를 호출해 작업 실행

• 여러 도구를 조합해 워크플로를 자동화

• 실시간 데이터에 접근해 최신 상태 반영

다시 휴가 사례로 돌아오면, MCP를 사용하는 에이전트는 HR 시스템에서 현재 남은 휴가 일수를 가져오고, 이어서 해당 시스템을 통해 휴가 신청서를 제출할 수 있습니다. 단순히 "휴가 정책 설명"을 넘어, 실제로 일을 처리하는 수준입니다.

여기서 핵심 키워드는 "시스템"과 "행동"입니다. RAG가 문서와 콘텐츠를 잘 활용하는 패턴이라면, MCP는 사내 시스템, SaaS, API 같은 실제 업무 인프라와 연결되도록 설계된 규약입니다.

MCP가 일하는 방식: 5단계 프로세스 흐름

MCP 역시 단계별 흐름으로 이해할 수 있습니다. 휴가 일수 조회 질문을 예로 들면 다음과 같은 구조로 동작합니다.

첫 번째 단계는 도구 탐색(Discover)입니다. LLM이 MCP 서버에 연결되면, 사용할 수 있는 도구, API, 서비스 목록을 확인합니다. 예를 들어 "HR 시스템 휴가 API", "조직도 조회 API" 등이 목록에 있을 수 있습니다.

두 번째 단계는 스키마 이해(Understand)입니다. 에이전트는 각 도구가 어떤 입력과 출력을 요구하는지 스키마를 읽어 파악합니다. 어떤 필드가 필수인지, 어떤 형식으로 호출해야 하는지 등을 학습합니다.

세 번째는 계획 수립(Plan) 단계입니다. "내 남은 휴가가 몇 일인지 알려줘"라는 요청을 받았을 때, 에이전트는 어떤 도구를 어떤 순서로 호출해야 할지 결정합니다. 예를 들어, 먼저 사용자 ID를 파악하고, 그 ID를 사용해 HR 시스템의 휴가 잔여일 API를 호출하는 순서를 잡을 수 있습니다.

네 번째는 실행(Execute)입니다. 이 단계에서 에이전트는 MCP 런타임을 통해 구조화된 호출을 전송합니다. MCP 런타임은 해당 도구 또는 API를 실제로 실행하고 결과를 반환합니다. 이 과정은 안전한 환경에서 이뤄지며, 권한과 보안 정책이 반영됩니다.

마지막은 통합(Integrate) 단계입니다. LLM은 반환된 결과를 활용해 추가 추론을 하거나, 필요하면 다른 도구를 연달아 호출합니다. 그리고 최종적으로 답변을 구성하거나 실제 액션(예: 휴가 신청서 제출)을 마무리합니다.

휴가 시나리오에서 MCP를 사용하면, 에이전트는 HR 시스템에서 남은 휴가 일수를 조회하고, 그 정보를 바탕으로 특정 날짜에 대한 휴가 신청을 생성해 상급자에게 올리는 것까지 자동으로 처리할 수 있습니다.

RAG와 MCP의 공통점과 차이: 목적·데이터·과정 기준으로 보기

두 기술 모두 LLM만으로는 부족한 정보를 외부에서 채워 넣는 역할을 한다는 점에서 공통점이 있습니다. 또한, 모델이 직접 학습하지 않은 데이터를 활용하기 때문에, 최신 정보나 특수한 도메인 지식을 반영할 수 있고, 할루시네이션을 줄이는 데 기여합니다.

하지만 세 가지 관점에서 차이가 뚜렷합니다. 첫째, 목적입니다. RAG의 초점은 "더 많이 알고 정확하게 설명하는 것", MCP의 초점은 "실제 시스템과 상호작용해 일을 처리하는 것"입니다.

둘째, 데이터의 성격입니다. RAG가 다루는 것은 정적 문서, PDF, 매뉴얼처럼 읽고 참고하는 정보입니다. 반면 MCP는 HR, 급여, 업무 시스템처럼 실시간으로 조회·수정 가능한 운영 데이터와 연결됩니다.

셋째, 처리 과정입니다. RAG는 검색 → 문맥 주입 → 답변 생성이라는 단일 흐름에 가깝습니다. MCP는 도구 탐색, 스키마 이해, 계획 수립, 실행, 결과 통합 등 여러 도구를 조합한 상호작용에 초점을 둡니다.

결국 한 문장으로 정리하면, RAG는 "지식 기반 답변"에, MCP는 "업무 자동화와 액션"에 더 잘 맞는 구조라고 볼 수 있습니다.

RAG와 MCP를 함께 쓸 때: "알고" "하고"까지 이어지는 구조

실제 AI 프로젝트에서는 둘 중 하나를 고르는 것이 아니라, RAG와 MCP를 함께 설계하는 경우가 많습니다. 이유는 명확합니다. 많은 업무에서 정책과 규정을 이해해야 하고, 동시에 시스템에서 실제로 작업도 해야 하기 때문입니다.

예를 들어, 휴가 관련 에이전트를 만든다고 가정하면, 다음과 같은 조합이 가능합니다.

• RAG는 휴가 정책, 사내 규정, 예외 사례가 담긴 문서를 검색하고 요약합니다.

• MCP는 HR 시스템에 접속해 현재 남은 휴가를 조회하고, 선택한 날짜로 휴가 신청을 등록합니다.

흥미로운 점은, MCP가 RAG를 하나의 도구처럼 사용할 수 있다는 점입니다. MCP를 통해 연결된 도구 중 하나가 "문서 검색·요약 엔진"이라면, 에이전트는 MCP를 거쳐 RAG 기능을 호출해 정보 검색 품질을 높일 수 있습니다.

따라서, 새로운 AI 프로젝트를 설계할 때 핵심은 "RAG vs MCP 중 무엇을 쓸까"가 아니라 "언제 지식을 가져오고, 언제 도구를 호출할지"를 구분하는 것입니다. 여기에 더해, 각각을 보안, 거버넌스, 확장성 관점에서 어떻게 배치할지도 함께 고려해야 합니다.

RAG·MCP 활용 시 기대 효과와 한계, 주의할 점

RAG를 사용하면 특화된 지식 기반을 LLM과 결합해 더 정확하고 검증 가능한 답변을 만들 수 있습니다. 특히 문서 출처를 함께 제공할 수 있어, 규정·정책처럼 근거가 중요한 영역에서 유용합니다. 다만, 지식 베이스 구축·인덱싱 품질에 따라 결과가 크게 달라지며, 문서가 최신 상태로 유지되지 않으면 잘못된 답변이 나올 수 있습니다.

MCP는 실제 업무 시스템과 연결해 조회·수정·요청 처리까지 자동화할 수 있다는 점이 강점입니다. 하지만 그만큼 권한 관리, 인증, 감사 로그, 오류 처리가 중요해지고, 잘못 설계하면 보안 리스크가 커질 수 있습니다. 또한 여러 도구를 조합하는 만큼, 복잡한 워크플로에서 예외 상황 처리 설계가 필수입니다.

두 기술을 함께 사용할 때는 어디까지를 문서 기반 답변으로 남길지, 어디서부터 시스템 액션을 허용할지 경계선을 분명히 하는 것이 중요합니다. 사용자가 기대하는 수준의 자동화와 조직의 보안 정책 사이에서 균형을 잡아야 합니다.

결국 핵심은 이렇습니다. RAG는 AI가 "상황을 제대로 이해하도록" 만들고, MCP는 "그 이해를 실제 행동으로 옮길 수 있게" 합니다. AI 에이전트로 사내 업무를 지원하려 할 때, 이 둘을 어떻게 조합해 설계할지에 따라 시스템의 유용성과 안전성이 함께 결정됩니다.

출처 및 참고 :