AI시대의 MCP란 무엇인가

서론

AI 시대에 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜, Model Context Protocol)는 마치 AI 시스템이 사용할 수 있는 통합 인터페이스처럼, 외부 도구, 데이터 소스, 워크플로우 등에 표준화된 방식으로 접근할 수 있게 해주는 기술입니다. 초보자도 이해하기 쉽게, 그 개념, 역사, 원리와 간단한 예제를 중심으로 살펴보겠습니다.

1. MCP란 무엇인가?

• 정의MCP는 ‘AI의 USB-C 포트’로 불리며, AI 에이전트가 다양한 외부 서비스와 연결될 수 있도록 표준화된 통신 프로토콜을 제공하는 기술입니다 (theverge.com).
• 목적과 필요성기존에는 AI 모델과 외부 시스템을 연결하기 위해 각기 다른 커스텀 통합이 필요했습니다. 이는 N×M 통합 문제로 이어져 상당한 개발 비용과 복잡성을 초래했죠. MCP는 이를 해소하기 위해 하나의 프로토콜로 다양한 시스템을 연결 가능하게 합니다 (databricks.com).
• 구조 구성 요소MCP는 다음 세 가지 주요 구성요소로 이루어집니다:

2. MCP의 역사와 발전 흐름

• 탄생과 공개Anthropic이 2024년 11월 25일 MCP를 오픈 소스 및 공개 표준으로 발표했습니다 (en.wikipedia.org).
• 확산과 채택2025년 3월, OpenAI가 ChatGPT 데스크톱 앱 등 자사 제품에 MCP를 적용합니다. 이후 Google DeepMind도 Gemini 모델 등에서 지원을 발표하며 채택이 빠르게 확산되었습니다 (en.wikipedia.org).
• 거버넌스 및 표준화MCP는 2025년 12월, Anthropic에 의해 Linux Foundation 산하 *Agentic AI Foundation (AAIF)*으로 기부되어, OpenAI, Google, Microsoft, AWS 등 주요 기업이 참여하는 개방형 표준으로 발전 중입니다 (en.wikipedia.org).

3. MCP의 원리와 작동 방식

• 통신 방식MCP는 JSON-RPC 2.0 기반 메시징 구조를 사용하며, stdio, HTTP, SSE(Server-Sent Events) 등을 전송 방식으로 지원합니다 (en.wikipedia.org).
• 연동 과정

4. 간단한 MCP 예제 코드

# 파이썬 기반 MCP 클라이언트 예제 (초보자용)
import json
import subprocess

# MCP 서버 실행 (예시)
proc = subprocess.Popen(['mcp-server', '--port', '8000'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE)

# Capability Discovery 요청
handshake = json.dumps({
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "handshake",
    "params": {}
}) + "\n"
proc.stdin.write(handshake.encode())
proc.stdin.flush()

# 서버 응답 읽기
response = proc.stdout.readline().decode()
print("서버 응답:", response)

# 실제 요청 예시: 파일 읽기
request = json.dumps({
    "jsonrpc": "2.0",
    "method": "read_file",
    "params": {"path": "/data/example.txt"}
}) + "\n"
proc.stdin.write(request.encode())
proc.stdin.flush()

response = proc.stdout.readline().decode()
print("파일 내용:", response)

이 코드는 간단한 MCP 서버와 Host 간의 초기 통신 흐름을 보여줍니다.실제 환경에서는 인증, 권한 관리, 오류 핸들링 등을 추가해야 합니다.

5. MCP의 실제 활용 가치

• 생산성 향상GitHub 코드 리뷰, CRM 데이터 조회, 문서 통합 등 개발·업무 도구와 AI의 연결이 쉬워집니다 (geeksforgeeks.org).
• 보안 및 거버넌스권한, 접근 정책에 기반한 통제가 가능하며, 로그 기록을 통해 투명한 감사가 가능합니다 (salesforce.com).
• 확장성과 호환성MCP를 한 번만 구현하면 다양한 시스템에서 재사용할 수 있어 유지보수와 확장이 용이합니다 (gosearch.ai).

6. MCP는 왜 중요한가?

• AI 에이전트의 진화단순한 텍스트 생성이 아닌, 실제 시스템 연동과 실행이 가능한 지능형 에이전트 시대를 여는 핵심 기술입니다 (salesforce.com).
• 거버넌스 기반 AI 확장기업 환경에서 보안, 컴플라이언스를 준수하며 AI를 확장하려면 MCP 같은 표준화된 프레임워크가 필수입니다 (atscale.com).

7. 요약 정리

MCP는 이제 막 시작된 표준이지만, AI와 시스템의 진정한 협업 시대를 여는 강력한 연결고리입니다. 초보자도 이해할 수 있도록 예제와 원리를 중심으로 설명드렸어요. 이 글이 MCP 개념을 이해하고 실제 활용하는 데 도움이 되길 바랍니다.