MCP Protocol 블로그
Model Context Protocol(MCP): AI 애플리케이션과 외부 데이터 통합을 위한 새로운 표준

Model Context Protocol(MCP): AI 애플리케이션과 외부 데이터 통합을 위한 새로운 표준

2025년 3월 1일·
MCPcn
·MCP, 가이드

2024년 말 Claude가 소개한 Model Context Protocol(MCP) 은 개발자와 커뮤니티의 폭넓은 관심을 빠르게 얻었습니다. 지난 1년간 여러 소규모 AI 프로젝트를 진행해 본 개발자로서, AI 모델을 기존 시스템이나 서드파티 서비스에 통합하는 과정이 얼마나 복잡하고 불확실한지 잘 알고 있습니다.

MCP는 이런 문제의식을 정확히 겨냥했고, 오픈하고 표준화된 생태계라는 방향성을 함께 제시했습니다. 아래에서는 개발자 관점에서 MCP가 왜 빠르게 수용되었는지, 동작 원리와 장점을 함께 정리해 보겠습니다.

I. AI 통합 개발의 병목: 왜 MCP가 필요한가?

AI 프로젝트에서 모델과 외부 시스템을 연결하는 일은 흔히 가장 큰 난제입니다. 로컬 DB에 붙든, 서드파티 API를 호출하든, 전체 과정은 복잡성과 불확실성으로 가득합니다. 시장에는 이 문제를 풀기 위한 도구와 프레임워크가 존재하지만, 현실에서는 만족스럽지 않은 경우가 많습니다.

  • LangChain / LlamaIndex “몇 줄의 코드로 AI 기능 구현"이라는 매력적인 메시지로 데모에는 좋습니다. 하지만 요구사항이 복잡해지면 약점이 드러나기 쉽습니다.

    • 과도한 추상화: 높은 수준의 캡슐화는 진입 장벽을 낮추지만, 실제 개발에서는 디버깅/확장을 어렵게 만들어 개발 경험이 나빠질 수 있습니다.
    • 혼란스러운 생태계: 상용화에 집중하면서 커뮤니티 생태계 구축이 뒤로 밀리고, 문서와 업데이트가 실사용 요구를 따라가지 못하는 경우가 있습니다.

  • Vercel AI SDK 프론트엔드 UI 통합 및 일부 AI 기능 캡슐화는 비교적 깔끔하지만, 다음 한계가 있습니다.

    • Next.js 결합: Next.js와의 결합이 깊어, 다른 프레임워크/언어 지원이 약하고 적용 범위가 제한됩니다.

이런 도구들은 각자 강점이 있지만, “통일되고 유연한” 해법을 제공하진 못합니다. 결과적으로 개발자는 프로젝트마다 바퀴를 다시 만들게 되고, 시간과 비용이 크게 낭비됩니다.

II. MCP의 등장: 좋은 타이밍, 분명한 이점

Claude가 MCP를 공개한 시점은 표준화와 오픈 생태계에 대한 개발자의 요구가 가장 강한 순간과 맞물렸습니다. MCP가 긍정적으로 받아들여진 주요 이유는 다음과 같습니다.

1) Claude의 브랜드 영향

Claude Sonnet 3.5는 개발자 사이에서 좋은 평가를 쌓아 왔고, 이 신뢰가 MCP 확산의 기반이 됐습니다. Anthropic이 지속적으로 높은 품질의 기술 솔루션을 제공할 것이라는 기대가 “프로토콜을 한번 써 보자"는 의사결정을 쉽게 만들었습니다.

2) 오픈 표준의 매력

MCP는 특정 모델이나 프레임워크에 종속되지 않는 오픈 프로토콜입니다. 이런 개방성은 기업과 커뮤니티의 참여를 이끌었습니다. MCP는 서비스 제공자와 개발자 모두에게 “범용 브리지” 역할을 합니다.

  • 서비스 제공자 관점: MCP 기반으로 API/기능을 노출해 더 큰 생태계에 편입 가능
  • 개발자 관점: 이미 존재하는 MCP 서비스를 활용해 에이전트 기능을 빠르게 확장(통합 로직을 처음부터 만들 필요 감소)

3) 바퀴 재발명 문제 해결

MCP의 표준화 설계는 커뮤니티 자산 재사용을 가능하게 합니다. 예를 들어 GitHub 연동 MCP 서버가 한 번 만들어지면, 다른 개발자는 이를 그대로 호출해 활용할 수 있습니다. 이 “한 번 개발하고 여러 번 사용” 패턴은 생산성을 크게 끌어올립니다.

III. MCP는 어떻게 동작하는가? — 아키텍처와 예시

MCP가 왜 실용적인지 이해하려면 동작 방식을 보면 됩니다. MCP의 설계는 복잡하지 않지만, 명확한 아키텍처로 AI 모델과 외부 세계를 연결합니다.

MCP 핵심 아키텍처

MCP는 크게 5가지 구성 요소로 설명할 수 있습니다.

  • MCP Host: Claude Desktop, Cursor처럼 AI 모델을 실행하는 애플리케이션
  • MCP Client: Host 내부에서 서버와 통신을 담당하는 모듈
  • MCP Server: 표준 프로토콜로 도구/데이터/컨텍스트를 제공하는 핵심 컴포넌트
  • 로컬 데이터 소스: 로컬 파일, 데이터베이스 등 직접 접근 가능한 데이터
  • 원격 서비스: GitHub, Slack 같은 외부 API/서비스

이 중 MCP Server가 프로토콜의 중심입니다. AI 에이전트에게 “무엇을 할 수 있는지"와 “어떻게 하는지"를 알려주고, 에이전트는 함수 호출(Function Calling) 형태로 작업을 실행합니다.

MCP 아키텍처

AI Chat → AI Agent로의 진화

MCP의 가치는 AI 자동화를 가속한다는 점에서도 드러납니다.

  • AI Chat: 제안만 제공(사용자는 복사/붙여넣기 등 수동 실행)
  • AI Composer: 일부 자동화가 가능하지만 사람의 확인이 필요하고 기능이 제한적
  • AI Agent: 복잡한 작업을 독립적으로 수행(예: 디자인 읽기, 코드 생성, 디버깅, GitHub 제출)

MCP Server는 AI Agent가 “가능한 행동"과 “실행 방법"을 알 수 있도록 기반을 제공합니다.

간단한 예시: GitHub MCP Server

AI Agent가 GitHub 저장소를 검색하고, 이슈를 확인해 기등록 버그인지 판단한 다음, 필요하면 새 이슈를 등록하도록 만들고 싶다고 합시다. 이를 위해 아래 기능을 가진 GitHub MCP Server를 만들 수 있습니다.

  • search_repositories: 저장소 검색
  • search_issues: 이슈 검색
  • create_issue: 새 이슈 생성

간단한 구현 예시는 다음과 같습니다.

const server = new Server({ name: "github-mcp-server" });

server.setRequestHandler("listTools", async () => ({
  tools: [
    { name: "search_repositories", description: "Search GitHub repositories" },
    { name: "search_issues", description: "Search issues in repositories" },
    { name: "create_issue", description: "Create a new issue" },
  ],
}));

server.setRequestHandler("callTool", async (request) => {
  switch (request.params.name) {
    case "search_repositories":
      return await searchRepositories(request.params.arguments.query);
    case "search_issues":
      return await searchIssues(request.params.arguments);
    case "create_issue":
      return await createIssue(request.params.arguments);
  }
});

async function searchRepositories(query) {
  const url = `https://api.github.com/search/repositories?q=${query}`;
  const response = await fetch(url);
  return await response.json();
}

이 서버는 도구 설명(description)과 파라미터 요구사항(inputSchema)을 통해, AI 에이전트가 GitHub와 상호작용하는 방법을 이해하도록 돕습니다. 궁극적으로 에이전트는 작업 요구에 따라 해당 기능을 자율적으로 호출할 수 있습니다.

IV. MCP의 생태계 가치: 더 강력한 AI 에이전트

MCP의 잠재력은 더 복잡한 AI Agent를 지원할 수 있다는 점에서 극대화됩니다. 예를 들어 사용자가 “로컬 오류 로그를 확인하고 관련 이슈를 Slack으로 보내줘"라고 입력하면, 에이전트는 다음을 수행해야 합니다.

  1. Local Log Server로 로그 읽기
  2. GitHub Server로 관련 이슈 검색
  3. Slack Server로 메시지 전송

MCP의 표준화된 프로토콜은 서버 간 협업을 자연스럽게 만들고, 결과에 따라 다음 행동을 동적으로 결정할 수 있게 합니다. 이런 모듈형 설계는 유연성을 높이고 개발 비용을 줄입니다.

V. 결론: MCP는 왜 빠르게 지지를 얻었나?

Claude의 MCP가 빠르게 수용된 이유는 개발자의 핵심 니즈를 정확히 건드렸기 때문입니다.

  • 문제 해결: AI와 외부 시스템 통합 과정을 단순화
  • 오픈 생태계: 표준화를 통해 커뮤니티/기업 참여를 유도
  • 강한 실용성: 단순 도구부터 복잡한 에이전트까지 확장 가능한 경로 제공

개발자에게 MCP는 단순한 기술 프로토콜이 아니라 생산성을 해방하는 도구입니다. 더 많은 MCP 서버가 쌓이고 생태계가 성숙할수록, AI 통합의 사실상 표준으로 자리 잡을 가능성이 큽니다. AI 개발에 관심이 있다면 MCP를 직접 적용해 보세요. 다음 프로젝트의 강력한 무기가 될 수 있습니다.

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