"MCP(Model Context Protocol) 활용 가이드 : AI와 도구 연동의 새로운 표준"

our_official 2025. 3. 31. 15:39

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MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 외부 데이터 소스 및 도구와 상호 작용할 수 있도록 표준화된 프로토콜입니다. 이는 AI 시대에 중요한 기능으로, AI 모델의 활용 범위를 획기적으로 확장하고 다양한 산업 분야에서 AI의 잠재력을 극대화할 수 있도록 지원합니다. 기존 API 방식의 한계를 넘어, MCP는 AI 모델이 실시간으로 외부 데이터를 활용하고 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 지원하여 AI를 더욱 똑똑하고 실용적인 도구로 발전시키는 데 기여합니다.

특히, MCP는 AI 모델과 외부 환경 간의 양방향 통신을 가능하게 하여 AI가 더욱 복잡하고 상호작용적인 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다. 이는 AI 모델이 단순히 데이터를 주고받는 것을 넘어, 외부 도구를 활용하여 작업을 수행하고, 실시간으로 정보를 업데이트하며, 복잡한 워크플로우를 처리할 수 있도록 돕습니다. 또한, MCP는 다양한 AI 모델과 외부 도구 간의 표준화된 인터페이스를 제공하여 개발 효율성을 높이고, 호환성을 향상시켜 AI 기술의 발전을 가속화하는 데 중요한 역할을 합니다.

1. MCP(Model Context Protocol)란?

MCP(Model Context Protocol)는 인공지능(AI) 모델이 외부 데이터 소스 및 도구와 상호 작용할 수 있도록 표준화된 프로토콜입니다. 기존의 API 방식과는 달리, MCP는 AI 모델이 실시간으로 외부 데이터를 활용하고 다양한 도구와 상호 작용할 수 있도록 지원하여 AI의 활용 범위를 획기적으로 확장하는 것을 목표로 합니다.

MCP는 애플리케이션이 대형 언어 모델(LLM)에 컨텍스트 정보를 제공하는 방식을 표준화하는 개방형 프로토콜입니다.
MAI 모델이 다양한 데이터 소스와 연결되어 실시간으로 정보를 주고받을 수 있도록 설계된 프로토콜입니다.
AI 모델을 다양한 데이터 소스와 도구에 연결하는 표준화된 방법을 제공합니다.

** MCP와 기존 API 차이점

API와의 차이점은 기존의 API는 특정 서비스나 데이터에 대한 접근을 제공하는 데 초점을 맞추는 반면, MCP는 AI 모델과 외부 환경 간의 양방향 통신 및 상호작용을 위한 표준화된 프레임워크를 제공합니다. MCP는 AI 모델이 단순히 데이터를 요청하고 응답을 받는 것을 넘어, 외부 도구를 활용하여 작업을 수행하고, 실시간으로 정보를 업데이트하며, 복잡한 워크플로우를 처리할 수 있도록 지원합니다.

2. MCP 동작 방식

MCP(Model Context Protocol)는 인공지능(AI) 모델과 외부 데이터 소스 및 도구 간의 상호 작용을 위한 표준 프로토콜입니다. MCP의 핵심은 AI 모델이 실시간으로 외부 데이터를 활용하고 다양한 도구와 상호 작용할 수 있도록 지원하는 데 있습니다. 이를 위해 MCP는 클라이언트, 호스트, 서버로 구성된 구조를 통해 AI 모델과 외부 환경 간의 통신 및 상호 작용을 체계적으로 관리합니다.

호스트(Host):
- AI 애플리케이션의 컨테이너이자 조정자 역할을 수행합니다.
- AI 모델과 외부 도구 간의 통신을 관리하고, 작업 흐름을 제어합니다.
- 여러 클라이언트 인스턴스를 관리하며, 전체적인 시스템 운영을 담당합니다.
MCP 서버(MCP Server):
- AI 모델이 외부 데이터 소스 및 도구와 상호 작용할 수 있도록 지원하는 서버입니다.
- 데이터베이스, 파일 시스템, API 등 다양한 외부 환경과의 연결을 제공합니다.
- AI 모델의 요청을 처리하고, 필요한 데이터를 제공하거나 외부 도구를 실행합니다.
MCP 클라이언트(MCP Client):
- AI 모델과 MCP 서버 간의 통신을 담당하는 클라이언트입니다.
- AI 모델의 요청을 MCP 서버에 전달하고, 응답을 받아 AI 모델에 제공합니다.
- 호스트에 의해 생성되며 서버와의 독립적인 연결을 유지합니다.
- 서버당 하나의 상태 유지 세션을 설정합니다.
- 프로토콜 협상 및 기능 교환을 처리합니다.
- 양방향으로 프로토콜 메시지를 라우팅합니다.
- 구독 및 알림을 관리합니다.
- 서버 간 보안 경계를 유지합니다.

3. MCP 동작 흐름

MCP 동작 흐름은 다음과 같습니다. 먼저 호스트 애플리케이션이 MCP 클라이언트를 생성하고, 클라이언트는 MCP 서버와 연결을 설정하여 프로토콜 버전, 기능, 권한 등을 협상합니다. AI 모델이 사용자 요청을 처리하고, 필요한 정보를 얻기 위해 MCP 클라이언트를 통해 MCP 서버에 요청을 보내면, MCP 서버는 AI 모델의 요청에 따라 외부 데이터 소스에 접근하거나 외부 도구를 실행합니다. 필요한 데이터를 수집하거나 작업을 수행하고, 결과를 MCP 클라이언트에 반환합니다.

마지막으로 MCP 클라이언트는 MCP 서버로부터 받은 결과를 AI 모델에 전달하고, AI 모델은 전달받은 결과를 바탕으로 최종 응답을 생성하여 사용자에게 제공합니다. MCP는 이러한 동작 방식을 통해 AI 모델이 외부 환경과 원활하게 상호 작용하고, 더욱 복잡하고 다양한 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다.

연결 설정
- 호스트 애플리케이션이 MCP 클라이언트를 생성합니다.
- 클라이언트는 MCP 서버와 연결을 설정하고, 프로토콜 버전, 기능, 권한 등을 협상합니다.
모델 질의 처리
- AI 모델이 사용자 요청을 처리하고, 필요한 정보를 얻기 위해 MCP 클라이언트를 통해 MCP 서버에 요청을 보냅니다.
MCP 서버 호출
- MCP 서버는 AI 모델의 요청에 따라 외부 데이터 소스에 접근하거나 외부 도구를 실행합니다.
- 필요한 데이터를 수집하거나 작업을 수행하고, 결과를 MCP 클라이언트에 반환합니다.
결과 제공
- MCP 클라이언트는 MCP 서버로부터 받은 결과를 AI 모델에 전달합니다.
최종 응답 생성
- AI 모델은 전달받은 결과를 바탕으로 최종 응답을 생성하여 사용자에게 제공합니다.

4. MCP 특징

MCP(Model Context Protocol)는 인공지능(AI) 모델과 외부 데이터 소스 및 도구 간의 상호 작용을 위한 표준 프로토콜로, 표준화된 인터페이스를 통해 다양한 AI 모델과 외부 도구 간의 호환성을 높이고 개발 효율성을 향상시키는 특징을 가집니다. 또한, 양방향 통신을 지원하여 AI 모델과 외부 환경 간의 실시간 정보 교환을 가능하게 하고, 실시간 데이터 활용을 통해 AI 모델이 항상 최신 정보를 활용하여 더욱 정확하고 유용한 응답을 제공할 수 있도록 지원합니다.

표준화: 다양한 AI 모델과 외부 도구 간의 호환성을 높이고, 개발 효율성을 향상시킵니다.
양방향 통신: AI 모델과 외부 환경 간의 실시간 정보 교환을 지원하여 더욱 복잡하고 상호작용적인 작업이 가능합니다
실시간 데이터 활용: AI 모델이 최신 정보를 활용하여 더욱 정확하고 유용한 응답을 제공할 수 있도록 합니다.
확장성: 다양한 데이터 소스 및 도구와의 연동을 지원하여 AI의 활용 범위를 확장합니다.

5. MCP 활용 사례

MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 외부 데이터 소스 및 도구와 상호 작용할 수 있도록 지원하여 AI의 활용 범위를 획기적으로 확장합니다. 예를 들어, MCP를 통해 AI 비서는 사용자의 요청에 따라 실시간으로 정보를 검색하고 다양한 애플리케이션을 활용하여 작업을 수행하거나, 복잡한 워크플로우를 자동화하여 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 사용자의 선호도와 행동 패턴을 분석하여 개인화된 서비스를 제공하거나, AI 챗봇이 실시간으로 고객의 정보를 확인하고 문제를 해결하여 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다.

지능형 비서: MCP를 통해 AI 비서는 사용자의 요청에 따라 실시간으로 정보를 검색하고, 다양한 애플리케이션을 활용하여 작업을 수행할 수 있습니다.
자동화된 워크플로우: MCP는 복잡한 워크플로우를 자동화하여 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, AI 모델은 MCP를 통해 데이터베이스를 쿼리하고, 보고서를 생성하며, 이메일을 발송하는 등의 작업을 자동으로 수행할 수 있습니다.
개인화된 서비스: MCP를 통해 AI 모델은 사용자의 선호도와 행동 패턴을 분석하여 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, AI 모델은 사용자의 과거 구매 내역을 기반으로 맞춤형 상품을 추천하거나, 사용자의 위치 정보를 기반으로 주변 맛집 정보를 제공할 수 있습니다.
고객 지원: MCP기술을 통해서 AI 챗봇이 실시간으로 고객의 정보를 확인하고 문제를 해결하는 것을 돕고, 고객의 불만사항을 빠르게 처리하여 고객 만족도를 향상시킬수 있습니다.

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