개발자가 알아두면 좋은 MCP(Model Context Protocol) 한 번에 정리

요즘 개발 현장에서 “AI를 붙이긴 붙였는데, 툴이랑 데이터가 제각각이라 관리가 힘들다”는 얘기를 자주 듣습니다. 코드 저장소, 이슈 트래커, 사내 위키, DB, 로그… 필요한 컨텍스트는 늘어나는데, 모델에 연결하는 방식은 매번 달라 구현과 운영이 복잡해지죠. 이럴 때 등장하는 개념이 MCP(Model Context Protocol) 입니다. 한마디로, 모델이 외부 도구/데이터에 접근하는 방식을 표준화하려는 흐름이라고 보면 이해가 쉽습니다.

MCP가 뭐길래 개발자들이 주목할까?

MCP는 AI 모델(또는 에이전트)이 작업을 수행할 때 필요한 컨텍스트(문서, 코드, 티켓, DB 조회 결과 등) 를 가져오거나, 도구(툴)를 호출하는 방법을 일관된 인터페이스로 다루자는 아이디어입니다.

• 모델 ↔ 도구/데이터 연결을 매번 커스텀으로 만들지 않게 돕고
• 어떤 툴이든 “규격에 맞게” 붙일 수 있도록 해
• 팀이 운영하는 사내 시스템과도 연결을 수월하게 만드는 방향입니다. 정리하면, “모델에게 필요한 것을 안전하고 재사용 가능하게 공급하는 연결 규약”에 가깝습니다.

왜 필요한가: 개발 관점의 현실적인 문제 3가지

1) 연결 방식이 늘어날수록 유지보수가 폭발

예를 들어 Git, Jira, Confluence, 내부 DB를 각각 다른 방식으로 붙이면, 모델/에이전트가 바뀔 때마다 수정 포인트가 늘어납니다. MCP 같은 규격이 있으면 도구 쪽을 표준 형태로 감싸 재사용하기 쉬워집니다.

2) 권한과 보안이 애매해지기 쉬움

“모델이 DB를 읽어도 되나?”, “이 API 호출은 누가 승인했나?” 같은 문제가 생깁니다. 표준화된 도구 호출 구조는 권한 범위와 감사 로그를 설계할 때도 도움이 됩니다. (다만 실제 보안은 구현과 운영 정책이 핵심이라, 규격만으로 해결되진 않습니다.)

3) 컨텍스트 품질이 곧 결과 품질

모델이 어떤 문서를 읽었는지, 어떤 쿼리를 날렸는지가 결과를 좌우합니다. MCP 방식은 “필요한 컨텍스트를 정해진 절차로 가져오고 기록한다”는 관점에서 개발 프로세스에 잘 맞습니다.

동작 흐름을 쉬운 예로 이해하기

가장 흔한 시나리오를 들어볼게요.

• 사용자가 “이번 릴리즈에서 결함 이슈 요약해줘”라고 요청
• 모델은 이 작업에 필요한 도구들을 판단
• 이슈 트래커 조회
• 릴리즈 노트 문서 읽기
• 필요하면 통계 집계
• 그 과정에서 모델은 정의된 인터페이스로 도구를 호출하고, 응답을 컨텍스트로 쌓아 최종 답을 생성 핵심은 모델이 “아무 API나 막 호출”하는 게 아니라, 등록된 도구를 규격에 맞게 호출한다는 점입니다.

간단한 “도구 서버” 예시(개념용)

아래는 감을 잡기 위한 아주 단순화한 예시입니다. 실제 MCP 구현은 라이브러리/런타임에 따라 다를 수 있지만, 개발자가 설계할 때는 대개 이런 형태를 떠올리면 편합니다.

# 개념 예시: 이슈 목록을 조회하는 도구를 "규격화된 함수"로 제공한다고 가정
from typing import TypedDict, List

class Issue(TypedDict):
    key: str
    title: str
    status: str

def list_release_issues(release_tag: str) -> List[Issue]:
    """
    모델이 호출할 수 있는 도구 함수(예시).
    실제로는 내부 이슈 트래커 API/DB를 조회하고 결과를 정규화해 반환.
    """
    # TODO: 권한 체크, 감사 로그, 캐시, 에러 표준화 등
    return [
        {"key": "PROJ-101", "title": "로그인 실패 간헐 발생", "status": "Done"},
        {"key": "PROJ-115", "title": "결제 리다이렉트 오류", "status": "In QA"},
    ]

이런 도구를 여러 개 준비해두면 모델은 작업에 맞게 호출 조합을 만들고, 개발자는 도구의 입력/출력 규격과 안전장치에 집중할 수 있습니다.

개발팀에서 MCP를 도입할 때 체크리스트

### 1) 도구의 “입력/출력”부터 단단하게

• 입력 파라미터는 최소화하고 의미를 명확히
• 출력은 UI가 아닌 데이터 중심(JSON 형태 등) 으로 정규화
• 에러 형식을 통일(권한 없음, 타임아웃, 데이터 없음)

### 2) 권한과 범위 제한을 먼저 설계

• 읽기 전용 도구와 쓰기 도구를 분리
• 환경(개발/스테이징/운영) 별로 접근 제어
• 누가 어떤 도구를 호출했는지 로그 남기기

### 3) “좋은 도구”는 작고 조합 가능하다

거대한 만능 도구 하나보다,

• get_issue(id)
• search_issues(query)
• get_release_notes(tag) 처럼 작은 도구를 조합하는 편이 재사용성과 테스트가 좋습니다.

마무리: MCP는 “AI 기능”이 아니라 “개발 인프라”에 가깝다

MCP를 잘 이해하면, AI를 붙일 때 감으로 연결하는 게 아니라 개발 가능한 구조로 만들 수 있습니다. 도구 호출을 표준화하고, 컨텍스트 흐름을 관리하고, 권한과 로그를 갖춘 형태로요. 결국 현업에서 중요한 건 “데모가 되는가”보다 “팀이 유지보수하며 계속 확장할 수 있는가”니까요.

원하시면, 사내 개발 환경 기준(예: Git 기반 코드 검색 + 이슈 트래커 + 사내 위키)으로 “도구 설계안”을 더 구체적으로 잡아드릴게요.