[MCP] MCP(Model Context Protocol)란?

MCP(Model Context Protocol)란?

AI 개발의 복잡성을 해결하는 핵심 프로토콜, MCP의 모든 것

 

목차

• MCP의 개념과 중요성
• Function Call과 MCP 비교 분석
• MCP 구조와 작동 원리
• 주요 기업들의 MCP 활용 사례
• MCP 도입 방법과 미래 전망

 

MCP의 개념과 중요성

 

MCP(Model Context Protocol)는 LLM(Large Language Model)과 외부 API를 통합하는 표준화된 프로토콜입니다. AI 개발에서 가장 큰 과제 중 하나인 '도구 연결 문제'를 효과적으로 해결해주는 혁신적인 솔루션이죠.

 

Anthropic이 주도하여 개발한 이 오픈소스 프로토콜은 USB-C 포트와 같은 역할을 합니다. 다양한 기기가 하나의 포트로 연결되듯, 여러 AI 도구들도 MCP라는 단일 인터페이스로 연결됩니다.

 

"MCP는 AI 개발 환경에서 도구 연결 문제의 게임 체인저입니다. 이전에는 수십 개의 API를 각각 다르게 연결해야 했지만, 이제는 하나의 프로토콜로 모두 해결할 수 있어요." - AI 개발자 커뮤니티

 

MCP가 해결하는 핵심 문제점

1. 일관성 부재: 각기 다른 API 연동 방식
2. 복잡한 인증 과정: 도구마다 다른 인증 절차
3. 유지보수 어려움: 여러 API 변경 시 발생하는 문제
4. 확장성 제한: 새로운 도구 추가의 복잡성

더 자세한 정보는 공식 GitHub 저장소에서 확인할 수 있습니다.

 

 

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Function Call과 MCP 비교 분석

개발자라면 당연히 이런 의문이 들 것입니다: "Function Call과 MCP는 어떻게 다른가요?"

 

Function Call의 한계

Function Call은 OpenAI 등의 LLM에서 제공하는 기능으로, 특정 함수를 텍스트 기반으로 호출할 수 있게 해줍니다. 그러나 몇 가지 중요한 제한사항이 있습니다:

• 각 서비스 제공자별로 구현 방식이 다름
• 함수 정의 방식의 일관성 부재
• 복잡한 API 연동 시 관리가 어려움

 

MCP의 혁신적 접근법

반면 MCP는 다음과 같은 혁신적인 이점을 제공합니다:

특징	Function Call	MCP
표준화	제한적	완전한 표준 프로토콜
인터페이스 일관성	낮음	매우 높음
확장성	제한적	뛰어남
재사용성	낮음	높음
유지보수	복잡함	간단함

 

 

MCP 구조와 작동 원리

MCP는 JSON-RPC 2.0 기반의 직관적인 구조를 가지고 있어 개발자가 쉽게 이해하고 구현할 수 있습니다.

 

핵심 메서드

MCP 서버는 두 가지 핵심 메서드를 제공합니다:

1. tools/list

이 메서드는 사용 가능한 모든 도구의 목록을 JSON 형식으로 반환합니다.

{ 
  "method": "tools/list", 
  "result": { 
    "tools": [ 
      { 
        "name": "searchWeb", 
        "description": "웹 검색 기능을 제공합니다", 
        "inputSchema": { 
          "type": "object",
          "properties": {
            "query": {
              "type": "string",
              "description": "검색할 키워드"
            }
          },
          "required": ["query"]
        } 
      },
      {
        "name": "analyzeImage",
        "description": "이미지 분석 기능",
        "inputSchema": { /* 생략 */ }
      }
    ] 
  } 
}

 

2. tools/call

이 메서드는 특정 도구를 호출하고 필요한 인자(arguments)를 전달합니다.

{ 
  "method": "tools/call", 
  "params": { 
    "name": "searchWeb", 
    "arguments": { 
      "query": "MCP 프로토콜 사용법" 
    } 
  } 
}

 

MCP 구현 과정

1. MCP 서버 설정: 도구 API를 MCP 인터페이스로 래핑
2. 클라이언트 연결: LLM이 MCP 서버에 연결
3. 도구 목록 가져오기: tools/list 메서드 호출
4. 도구 사용: tools/call 메서드로 필요한 도구 실행
5. 결과 처리: 반환된 결과를 LLM이 처리

 

 

주요 기업들의 MCP 활용 사례

MCP는 이미 여러 유명 기업과 개발자들에 의해 실전에서 활용되고 있습니다. 대표적인 사례를 살펴보겠습니다.

 

Cursor - 코드 개발 혁신

Cursor는 MCP를 활용하여 로컬 파일 시스템을 분석하고, AI 기반 자동 코드 작성 기능을 제공합니다.

• 핵심 기능: 코드 자동 완성, 버그 검출, 리팩토링 제안
• MCP 활용 방식: 로컬 파일 시스템 접근을 표준화된 인터페이스로 제공

 

Claude Desktop - 고급 AI 어시스턴트

Claude Desktop은 MCP를 통해 외부 API와 연동하여 고도화된 AI 비서 기능을 구현합니다.

• 핵심 기능: 일정 관리, 이메일 처리, 문서 요약
• MCP 활용 방식: 여러 생산성 도구를 단일 인터페이스로 통합

 

Microsoft - 테스트 자동화

Microsoft는 Playwright 테스트 자동화 툴을 MCP로 오픈소스화하여 개발자 커뮤니티에 기여했습니다.

• 핵심 기능: 자동화된 브라우저 테스트, UI 테스트
• MCP 활용 방식: 테스트 스크립트 생성 및 실행 표준화

 

 

 

MCP의 미래 확장 방향

MCP는 단순한 도구 연결을 넘어 AI 시스템 아키텍처의 중심 허브로 발전하고 있습니다:

🚀 확장 예정 기능

• prompts/list, resources/list 등 워크플로우 관련 기능
• 멀티 에이전트 시스템 지원 (예: 코드 작성자 ↔ 코드 리뷰어)
• 딥 리서치 기능 구현 (복합적 정보 검색 및 분석)
• 실시간 데이터 처리 파이프라인 지원

 

 

자주 묻는 질문(FAQ)

Q1: MCP는 어떤 프로그래밍 언어를 지원하나요?

A: MCP는 언어에 독립적인 프로토콜이지만, 현재 JavaScript/TypeScript, Python, Rust용 SDK가 공식 지원됩니다.

Q2: MCP를 사용하기 위한 최소 요구사항은 무엇인가요?

A: JSON-RPC 2.0을 지원하는 웹 서버와 기본적인 API 개발 지식이 필요합니다.

Q3: MCP는 오픈소스인가요?

A: 네, MCP는 MIT 라이센스 하에 제공되는 완전한 오픈소스 프로젝트입니다.

Q4: 대규모 프로덕션 환경에서 MCP의 성능은 어떤가요?

A: MCP는 경량 프로토콜로 설계되어 높은 확장성을 제공합니다. 여러 기업들이 이미 프로덕션 환경에서 성공적으로 운영 중입니다.