MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)

AI 기반 애플리케이션은 정확하고 관련성 있는 결과를 제공하기 위해 최신 상황적 데이터에 의존하지만, 배포가 늘어남에 따라 API, 데이터베이스, 제3자 서비스 간 연결을 수동으로 매핑하고 업데이트하는 작업이 빠르게 유지 관리 부담으로 다가옵니다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 일관되고 확장 가능한 프레임워크를 정의해 이러한 문제를 해결합니다. 이를 통해 컨텍스트 검색과 교환을 표준화하고 쉽게 확장할 수 있습니다. MCP 호환 서버와 에이전트는 자동으로 컨텍스트를 동기화하고, 실시간으로 업데이트하며, 원활한 통합을 가능하게 해 다양한 데이터 소스에서 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 AI 워크플로우를 지원합니다.

일반 사용자에게 가장 매력적인 AI 시스템은 "마법처럼" 느껴질 수 있습니다. 직관적이고 손쉬운 성능으로 신뢰와 몰입감을 불러일으키죠. 이러한 결과를 얻기 위해서는 맥락 데이터를 효과적으로 활용하는 것이 중요하지만, 각 모델에는 한 번에 처리할 수 있는 맥락 창이 제한되어 있습니다. MCP는 모델에 구애받지 않는 프레임워크를 통해 맥락 데이터를 표준화하고 동적으로 배포하여 검색 가능한 콘텐츠 범위를 확장하고, 맥락 창의 활용도를 높입니다. HTTP가 웹 요청을 위한 범용 프로토콜을 정립하고, USB-C가 전력과 데이터 전달을 표준화한 것처럼, MCP는 다양한 시스템 간에 맥락 데이터를 발견하고, 교환하며, 원활하게 관리할 수 있는 통합 인터페이스를 제공합니다.

또한 MCP는 역동적인 환경과 연결된 시스템과 적극적으로 상호 작용하고 이에 적응하도록 설계된 AI의 한 분야인 에이전트형 AI 시스템을 강화하는 데 중요한 역할을 합니다. 효과적인 협력자 또는 독립적인 기여자가 되려면 AI 에이전트는 원활하게 접근 가능하고, 일관성이 있으며, 표준화된 데이터가 필요합니다. 그러나 점점 더 많은 통합에서 이 표준을 수동으로 충족하도록 하면 "N × M" 문제라고 하는 문제가 발생합니다. 즉, AI 시스템에서 "N"개의 도구(API, 에이전트 또는 워크플로 등)를 "M"개의 리소스, 시스템 또는 서비스와 통합하면 엄청난 확장 복잡성이 발생합니다. AI 에이전트는 추가적인 수동 입력 없이 동적이고 사전에 리소스를 검색할 수 있을 때 뛰어나며, 전용 MCP 서버는 이러한 병목 현상을 완화하는 검색 프로세스에 래퍼를 제공합니다.

실제로 MCP는 서버-클라이언트 구조로 작동합니다. AI 시스템(클라이언트)이 특정 도구, 리소스 또는 데이터 소스를 제공하는 MCP 서버에 연결하여 기능을 파악하기 위해 쿼리합니다. MCP 서버는 자신이 할 수 있는 일과 AI 시스템과의 상호 작용 방법에 대한 정보를 제공하며, 이 정보는 향후 맥락을 위해 모델에 저장됩니다. 

사용자가 프롬프트를 시작하면 모델은 각각 다른 기능 세트를 나타내는 MCP 서버 네트워크에 동적으로 쿼리를 실행합니다. 이 모델은 가장 적절한 연결을 결정한 후, 사용자가 소스를 명시적으로 지정할 필요 없이 효과적으로 응답하는 데 필요한 상황적 데이터를 검색합니다. 이러한 모듈식 설계를 통해 개발자는 특정 사용 사례에 맞춰 맞춤형 MCP 서버를 구축하거나 오픈 소스 커뮤니티에서 미리 제작된 버전을 채택할 수 있습니다.

{"0":"MCP가 확장성을 높이는 또 다른 핵심 강점은 동적 검색입니다\u2014모든 MCP 서버를 지속적으로 감시하여 새로운 기능이 자동으로 통합되도록 하고, 소스에 대한 구조적 업데이트가 워크플로를 방해하거나 기존 연결을 끊지 않도록 합니다."}

MCP는 강력한 사용 사례와 응용 프로그램이 다양하게 존재합니다. 그중 몇 가지를 소개하자면:

• 준수 – MCP 서버는 분산된 규제 기관 간의 쿼리를 표준화하여 시스템 전반의 규정 준수 프레임워크를 원활하게 통합합니다. MCP의 역동적인 발견 기능은 끊임없이 변화하는 환경에서 최신 규정에 맞춰 조치를 취하는 데 특히 유용합니다.
• DevOps – MCP는 CI/CD 파이프라인, 테스트 프레임워크, 모니터링 도구 같은 구조화된 데이터 소스를 각 단계의 컨텍스트 지식과 함께 통합 워크플로로 결합하여 연속성을 확보합니다.
• 코딩 컴패니언 – MCP는 여러 저장소와 애플리케이션 계층을 아우르는 상황 인식을 바탕으로 프로젝트 전반의 중요한 의존성을 놓치지 않으면서 모범 사례에 맞는 실시간 제안을 제공하여 개발자에게 강력한 도구가 됩니다.

검색 증강 생성(RAG)은 맥락적 데이터를 활용해 기본 AI 시스템이나 모델을 보완하는 기술로, MCP와 일부 유사점이 있지만 작동 방식과 범위에는 차이가 있습니다. 두 기술 모두 맥락 데이터를 통합해 더 관련성 높고 정확한 결과를 만들어내지만, RAG는 웹 페이지, PDF, 기타 외부 문서를 타겟 검색의 일부로 첨부하는 등 비정형 데이터 활용 사례에 가장 적합합니다.

이와 대조적으로 MCP는 고객 관계 관리(CRM) 시스템, 재무 보고서 또는 기타 엔터프라이즈 데이터베이스와 같은 대규모의 구조화된 데이터 소스에서 데이터 검색 프로세스를 효율적으로 감싸는 데 적합합니다. 이러한 상호 보완적 강점을 고려할 때, MCP와 RAG를 함께 운용하면 매우 높은 효과를 기대할 수 있습니다. 예를 들어, MCP는 CRM에서 구조화된 데이터를 가져와 RAG에 표준화되고 정규화된 입력 데이터를 제공할 수 있습니다. 이후 RAG는 고객 이메일, 지원 채팅 로그, 관련 뉴스 기사 등 비정형 소스와 함께 이 데이터를 처리하여 더욱 풍부한 정보로 만들어냅니다. 이 협업은 AI 시스템이 방대한 구조화된 데이터를 활용하는 동시에, 사용자 요구에 가장 적합한 맥락을 유지할 수 있도록 합니다.