클로드에서 공개한 MCP(Model Context Protocol), 그 개념과 특징

안녕하세요,

요즘 AI는 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, 사람처럼 대화의 흐름을 이해하고 상황에 맞는 응답까지 해낼 정도로 발전하고 있습니다. 이러한 기술의 중심에는 대규모 언어 모델(LLM, 예: ChatGPT, Gemini, Claude 등)이 자리하고 있습니다.

하지만 아무리 뛰어난 AI라도 대화가 길어지면 문맥을 놓치거나 이전 내용을 잊는 문제가 발생할 수 있습니다. 이와 같은 한계를 해결하기 위해 Claude를 개발한 Anthropic은 MCP(Model Context Protocol)이라는 새로운 개념을 발표했습니다.

이번 글에서는 MCP가 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 이 기술이 앞으로 AI와의 대화 방식을 어떻게 바꿀 수 있을지 함께 살펴보겠습니다.

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MCP(Model Context Protocol)란

MCP는 Model Context Protocol의 줄임말로, AI가 문맥(Context)을 더 정확하게 이해하고, 상황에 맞는 행동을 할 수 있도록 도와주는 구조화된 정보 전달 및 기능 연결 방식입니다. 쉽게 말씀드리면, MCP는 "AI가 상황을 이해하고, 그에 맞는 다양한 도구를 쥐어주는 역할"을 합니다. AI는 이러한 도구들을 통해 단순히 텍스트로 응답하는 것에 그치지 않고, 계산을 하거나 정보를 검색하고, 외부 서비스를 호출하는 등 훨씬 더 다양한 작업을 수행할 수 있게 됩니다.

 

• Anthropic 공식페이지 : https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol

출처: Anthropic 공식페이지 (클릭시 페이지 이동)

 

지금까지는 AI에게 필요한 모든 정보를 프롬프트 형태로 전달해왔고, 대부분 긴 텍스트로 구성되다 보니 정보의 우선순위나 문맥을 AI가 정확히 파악하지 못하는 경우가 많았습니다. 또한, 계산, 검색, 외부 서비스 호출 등 다양한 기능을 AI와 연동하는 작업도 쉽지 않아, 복잡한 설정과 별도의 시스템 개발이 필요했습니다. MCP는 이러한 문제들을 해결하기 위해 개발된 새로운 방식입니다.

 

 

기존 방식과의 차이점

1. 문해 이해 능력 향상

기존에는 AI에게 모든 정보를 긴 텍스트 프롬프트 하나로 전달해야 했기 때문에, 중요한 정보와 부수적인 정보를 구분하기 어렵고, 대화 흐름이나 사용자 의도를 제대로 파악하지 못하는 경우가 많았습니다. 이는 특히 대화가 길어지거나 복잡한 요청이 포함될 때 더 두드러졌습니다.

 

반면 MCP는 정보를 항목별로 명확하게 구조화하고, JSON과 같은 형식으로 전달함으로써 AI가 어떤 정보가 어떤 역할을 하는지 더 잘 이해할 수 있도록 돕습니다. 그 결과, AI는 단순한 문장 해석을 넘어서 사용자의 의도, 대화의 맥락, 궁극적인 목적까지 종합적으로 파악할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다.

 

 

2. 외부 도구 연동의 간편화

이전에도 AI가 계산기, 검색, API 호출 등의 외부 기능을 사용하는 것이 불가능했던 것은 아니지만, 이를 구현하려면 LangChain, LangGraph 같은 별도의 프레임워크와 복잡한 설정이 필요했습니다. MCP는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 통합적인 연결 구조를 제공합니다. 복잡한 설정 없이도 필요한 도구를 구조화된 형식으로 연결할 수 있으며, AI가 상황에 맞는 기능을 스스로 선택하고 활용할 수 있는 기반을 제공합니다. 

 

외부 기능을 불러오는 방식은 이제 단순한 프롬프트 입력만으로는 할 수 없던 작업들까지 가능하게 해줍니다. 예를 들어, 최신 뉴스를 검색하거나, 특정 사용자의 이메일 정보를 조회하고, 일정 관리 시스템에 직접 접근하는 등의 작업은 기존에는 AI가 단순히 "도움말" 수준으로만 응답할 수 있었고, 실제로 정보를 가져오거나 처리하는 것은 불가능했습니다. 하지만 MCP 방식을 활용하면 다음과 같은 기능들이 실제로 작동 가능한 형태로 연결됩니다.

 

 

MCP 아키텍처

MCP는 호스트, 클라이언트, 서버로 구성된 구조로, 이들 사이의 역할 분담과 통신 방식을 통해 AI 모델과 외부 도구 간의 상호작용을 체계적으로 관리합니다.

역할	역할	설명
호스트 (Host)	AI 모델 실행 사용자 인터페이스를 제공 MCP 클라이언트를 관리 (예: Claude Desktop)	사용자와 AI 모델 간의 상호 작용 외부 MCP 서버와의 연결 중재
클라이언트 (Client)	호스트와 서버 간의 통신 담당하 메시지 가공 및 문맥 구성 수행	호스트와 서버 사이에서 데이터의 흐름 관리 필요에 따라 데이터를 변환하거나 조정
서버 (Server)	외부 API, 도구, 기능 모듈과 같은 외부 리소스 제공	특정 기능을 제공하는 서비스 (예: 검색, DB 조회 등)

 

MCP 아키텍처

 

사용시 달라지는점

단순한 질문을 주고받는 수준에서는, AI가 사용자의 의도를 비교적 잘 파악하고, 대화의 흐름에 따라 적절한 답변을 제공합니다. 이 단계에서는 MCP의 도입이 큰 차이로 느껴지지 않을 수 있습니다. 하지만 개발 단계로 넘어가면 이 차이는 훨씬 더 뚜렷하게 드러납니다.

예를 들어, LLM 모델과 이메일 기능을 연동하고자 할 경우, 기존 방식에서는 각 서버에서 제공하는 API를 기반으로 서로 다른 시스템이 호환될 수 있도록 별도의 연동 로직을 개발해야 합니다. 반면, MCP 방식을 사용할 경우, 구조화된 메시지 포맷과 통신 규약이 정의되어 있기 때문에 복잡한 인터페이스를 따로 구현하지 않아도, 이메일 기능을 외부 서버에서 호출하여 LLM이 자연스럽게 활용할 수 있는 환경을 구성할 수 있습니다.

결과적으로 개발자는 시스템 간 연결 로직에 덜 집중하고, 더 빠르고 일관성 있는 방식으로 AI 기능을 확장해 나갈 수 있게 됩니다.

 

 

MCP이 적용된 실제 서비스 사례

[Claude Desktop]

Anthropic이 직접 개발한 Claude Desktop은 MCP 아키텍처를 실제로 적용한 대표적인 예입니다. 사용자의 요청은 클라이언트 앱에서 시작되며, 내부의 호스트 시스템이 이를 구조화된 MCP 메시지로 가공해 Claude 모델에 전달합니다. 또한 외부 도구(예: 캘린더, 문서 요약기 등)와 연동할 때도 MCP 프로토콜을 통해 효율적으로 기능을 호출합니다.

• Claude Desktop 다운로드 : https://claude.ai/download

 

[Cursor AI]

개발자용 AI 코딩 도구인 Cursor AI는 Claude 기반 LLM을 활용하여 코드 분석, 리팩토링, 문서화 등을 지원합니다. 이 과정에서 MCP 기반 메시지 구조를 사용하여 파일 구조, 사용자의 코드 맥락, 편집 히스토리 등을 모델에게 정확히 전달함으로써, 보다 정밀하고 상황에 맞는 AI 응답을 가능하게 합니다.

• Cursor AI 다운로드 : https://www.cursor.com/

 

[Smithery]

개발자들이 Model Context Protocol (MCP) 서버를 검색하고 배포할 수 있도록 지원하는 플랫폼입니다. MCP는 AI 시스템과 외부 데이터 소스 및 도구를 표준화된 방식으로 연결하는 프로토콜로, 이를 통해 AI 모델이 다양한 기능과 데이터를 활용할 수 있습니다.

• Smithery 공식사이트 : https://smithery.ai/

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MCP는 단순히 프롬프트를 정리하는 수준을 넘어서, AI와 더 똑똑하게 소통할 수 있도록 돕는 새로운 방식입니다. 처음에는 그 차이가 크지 않게 느껴질 수 있지만, 기능을 확장하거나 외부 시스템과 연동해야 하는 상황에서는 그 진가가 뚜렷하게 드러납니다. 특히 AI가 단순히 응답을 생성하는 역할을 넘어, 도구를 활용하고 복잡한 문맥을 이해하며 실제 작업을 수행하는 존재로 발전하려면, 정보를 주고받는 방식 역시 더 명확하고 체계적일 필요가 있습니다. MCP는 바로 이러한 고도화된 상호작용을 위한 기반을 제공합니다.

 

이 기술은 2024년에 처음 발표되었으나, 최근 그 가능성과 성능이 입증되면서 더욱 주목을 받고 있습니다. 앞으로 MCP가 AI의 활용 범위와 성능을 얼마나 끌어올릴 수 있을지 기대가 큽니다.

 

 

감사합니다. 😊