이제 까먹지 마! 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 쉽게 이해하기

AI, 이제 까먹지 마! 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 쉽게 이해하기

최근 AI 기술 커뮤니티에서 '모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)'이라는 용어가 자주 등장하고 있다. 이는 AI를 더 똑똑하고, 일관성 있으며, 실제 업무에 더 유용하게 만들기 위한 중요한 개념이다. MCP가 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 어떻게 작동하는지 쉽게 알아보자.

 

 

1. 왜 MCP가 중요할까? AI의 '기억력' 문제

우리가 챗봇이나 AI 그림 도구를 사용하다 보면 답답할 때가 있다. 분명히 이전 대화에서 특정 내용을 설명했거나 지시했는데, AI가 금세 잊어버리고 매번 새로운 요청처럼 반응하는 경우이다.

• 사례 1: 웹툰 캐릭터 그리기: AI에게 파란 머리의 특정 눈 모양을 가진 소년 캐릭터를 그려달라고 요청했다고 가정해보자. 처음에는 잘 그려주지만, 다음번에 같은 요청을 하면 이전 그림과 전혀 다른 얼굴의 캐릭터가 나올 수 있다. 캐릭터 설정이라는 '맥락(Context)'이 유지되지 않기 때문이다.
• 사례 2: 코딩 작업: AI에게 코드 작성을 도와달라고 할 때도 마찬가지이다. 특정 파일에 이미 함수를 만들어 달라고 요청했는데, AI가 이 사실을 '까먹고' 나중에 똑같은 기능을 하는 함수를 또 만들자고 제안할 수 있다. 이는 비효율과 오류로 이어진다.

이처럼 AI가 이전 대화나 지시사항, 즉 '맥락(Context)'을 기억하지 못하는 것은 AI 활용의 큰 제약이었다. MCP는 바로 이 '기억력' 문제를 해결하여 AI가 보다 일관되고 연속적인 작업을 수행할 수 있도록 돕는 개념이다.

2. MCP의 세 기둥: Model, Context, Protocol 바로 알기

MCP는 이름 그대로 Model, Context, Protocol 세 가지 요소로 구성된다. 각 요소의 역할을 정확히 이해하는 것이 중요하다.

• Context (컨텍스트): 이는 AI가 작업을 수행하는 데 필요한 모든 배경 정보와 지침이다. 사용자의 구체적인 지시사항(글쓰기 스타일, 형식 등), 이전 대화 내용, 선호도 설정, 특정 작업에 필요한 지식 등이 모두 컨텍스트에 해당한다. 위에서 언급한 'AI의 기억력'에 해당하는 정보들이 바로 이것이다. 이것이 잘 유지되어야 AI가 일관성을 가질 수 있다.
• Model (모델): 이는 컨텍스트를 이해하고 실제 작업을 수행하는 AI 시스템 자체를 의미한다. 즉, ChatGPT나 Claude와 같은 대규모 언어 모델(LLM) 등이 여기에 해당한다. (흔히 오해하기 쉬운 부분인데, 파일 접근 권한이나 특정 앱 제어 기능 등은 모델이 아니라, 모델이 상호작용하는 '도구(Tool)'나 '기능(Capability)'으로 보는 것이 더 정확하다. 모델은 이 도구들을 사용하는 주체이며, 아래 설명할 프로토콜을 통해 도구들과 상호작용한다.)
• Protocol (프로토콜): MCP를 설명할 때 흔히 사용되는 비유 중 하나는 USB-C 타입이다. USB-C가 다양한 기기(노트북, 스마트폰, 주변기기 등)를 하나의 표준화된 방식으로 연결하여 호환성을 높이는 것처럼, MCP의 'Protocol'은 다양한 AI 모델(Model)과 외부 도구/기능/API(Tools)를 연결하는 표준화된 인터페이스(Standardized Interface) 및 통신 규약을 제공하는 것을 목표로 한다. 이 표준화된 연결 방식을 통해 모델은 필요한 컨텍스트 정보를 일관되게 주고받으며, 외부 도구와 효과적으로 상호작용할 수 있게 된다. 즉, 어떤 모델이든, 어떤 도구든 이 '표준 플러그'에 맞추면 서로 쉽게 연결되어 작동할 수 있게 만드는 것이 프로토콜의 핵심 역할이다.

결국 이 세 요소가 결합된 MCP는 Model이 Protocol이라는 표준 인터페이스를 통해 Context 정보를 활용하여 다양한 Tools와 상호작용하며, 일관되고 유용한 결과물을 만들 수 있도록 하는 개방형 규약이다.

3. MCP, 그래서 뭘 할 수 있는데?

MCP 개념이 적용되면 AI는 단순한 정보 검색이나 문장 생성을 넘어, 실제적인 작업을 수행하는 '에이전트'처럼 행동할 수 있게 된다. 'Protocol'이라는 표준화된 연결 통로 덕분에 이러한 작업 수행이 더 용이해진다.

• 자동화된 작업 수행: 사용자가 "AWS 서울 리전에 T2.micro 인스턴스 하나 생성해줘"라고 말하면, AI 모델이 표준 Protocol을 통해 AWS 제어 도구와 통신하여 실제 인스턴스를 생성하는 작업을 수행할 수 있다.
• 개인화된 비서 역할: "내 컴퓨터의 최근 여행 사진들을 모아서 1분짜리 브이로그 영상 만들어줘"와 같은 요청 시, AI 모델이 Protocol을 통해 로컬 파일 시스템 접근 도구 및 영상 편집 도구와 상호작용하여 결과물을 만들어낼 수 있다.
• 복잡한 워크플로우 처리: 회의 내용을 요약하고, 주요 결정 사항을 추출하여 관련자에게 메일을 보내고(이메일 도구 연동), 후속 미팅 일정을 잡는(캘린더 도구 연동) 등의 복합적인 작업을 자동화할 수 있다.

이처럼 MCP는 AI가 우리의 디지털 환경과 매끄럽게 상호작용하며 더 복잡하고 유용한 작업을 수행할 수 있는 가능성을 열어준다. 현재 많은 개발자가 MCP 기반의 서버와 도구들을 개발하며 생태계를 확장하고 있다.

4. 현실적인 고려사항: 비용과 관리

MCP는 강력한 가능성을 제시하지만, 현실적인 고려사항도 존재한다.

• 비용 증가: AI가 더 많은 컨텍스트를 기억하고 처리하며 외부 도구와 통신하려면 더 많은 컴퓨팅 자원이 필요하다. 이는 API 사용료 증가 등 비용 상승으로 이어질 수 있다.
• 컨텍스트 관리의 복잡성: 어떤 정보를 얼마나 오래, 어떤 방식으로 기억하게 할지(컨텍스트 관리 전략: 전체 기억, 최근 기억, 요약 기억 등)를 잘 설계해야 한다. 잘못 관리하면 불필요한 비용이 발생하거나 AI가 엉뚱한 행동을 할 수도 있다.
• 오작동 및 보안: AI가 실제 시스템을 제어하게 되므로, 오작동 시 예상치 못한 문제가 발생할 수 있다. 또한, 외부 시스템 접근에 따른 보안 문제도 신중하게 고려해야 한다.

이러한 이유로 아직은 대규모 시스템 전체에 MCP를 전면적으로 도입하기보다는, 특정 작업이나 소규모 프로젝트에 우선적으로 적용하며 효율성과 안정성을 검증하는 단계에 있다.

결론

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI가 우리의 지시와 맥락(Context)을 더 잘 이해하고 기억하며, 표준화된 연결 방식(Protocol)을 통해 다양한 도구들과 상호작용하여 실제적인 작업을 수행(Model)하도록 만드는 중요한 개념이다. 비록 비용, 관리, 보안 등 해결해야 할 과제들이 있지만, AI를 단순한 도구를 넘어 실제적인 파트너이자 조력자로 만드는 데 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다. 앞으로 MCP 기술이 어떻게 발전하고 우리의 삶과 업무를 변화시킬지 주목해볼 가치가 충분하다.

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• 공식 문서(https://modelcontextprotocol.io/introduction)
• 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 서버 엄선 목록(https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers/blob/main/README-ko.md)