최근 오픈AI를 비롯해 구글과 MS 등이 MCP를 채택하면서 글로벌 IT 업계의 주목을 받고 있습니다. MCP는 오픈AI의 경쟁사인 앤트로픽이 지난해 말 발표한 오픈소스 프로토콜로, AI 에이전트 구현에 중요한 역할을 할 것으로 기대되는데요.
오늘은 MCP가 무엇인지 개념과 특징 등을 자세히 알아보고, 기업과 개인이 MCP를 활용하는 방법을 소개해 드립니다.
MCP란?
출처: anthropic
✅ MCP 개념
MCP는 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol)의 약자로, 거대언어모델(LLM)을 포함한 AI 모델을 외부 데이터 소스 및 도구들 사이 원활한 통합을 도와주는 개방형 프로토콜입니다. 기존에는 AI와 데이터, 각종 도구를 연결하려면 별도의 개발을 해야 했지만, MCP를 활용하면 이런 과정을 효율화할 수 있어요.
MCP 기술을 발표한 앤트로픽은 MCP를 ‘AI 애플리케이션을 위한 USB-C 포트’에 비유하기도 했는데요. 여러 가지 제조사의 전자제품을 C타입 포트 하나만으로도 사용하게 된 것처럼, MCP가 AI 업계의 표준 방식이 될 것이라는 뜻입니다.
✅ MCP와 API 차이
기존에도 챗GPT와 같은 AI 모델을 슬랙이나 구글 캘린더 등에 API를 활용해 연결할 수 있었는데요. API와 MCP는 어떻게 다른 걸까요?
MCP와 API는 사용 목적과 대상, 작동 방식에 차이점이 있어요. MCP는 표준화된 단일 프로토콜이므로 한 번의 통합으로 여러 도구에 접근할 수 있지만, API는 각 서비스에 일일이 연결해야 해요. 또한 MCP는 AI 모델이 사전 코딩 없이도 필요한 도구를 자동으로 찾아 상호작용할 수 있고, 양방향 통신으로 실시간 정보를 가져오고 작업을 수행할 수 있지만, API는 이런 기능을 지원하지 않습니다.
API 개념을 더 자세히 알고 싶다면, 아래 링크를 확인하세요.
MCP 특징 3
출처: freepik
MCP는 개방성, 양방향 통신, 범용성이 특징입니다. 이를 통해 개발 비용과 시간을 아끼고, 데이터 접근성을 개선해 AI 모델의 활용도를 높일 수 있어요.
✅ 개방형 표준
앤트로픽은 MCP를 오픈소스로 공개했어요. 누구나 자유롭게 사용하고 수정, 배포할 수 있기 때문에 앤트로픽의 클로드를 포함한 다양한 AI 모델에 활용할 수 있죠.
✅ 양방향 연결
MCP는 AI 모델과 데이터 소스 사이 양방향 통신을 지원해요. 앞서 언급한 것처럼 기존의 API는 AI가 데이터를 요청하면 일회성으로 응답했지만, MCP를 활용하면 서로 대화하듯 지속적으로 데이터를 주고받을 수 있어요.
✅ 범용성
MCP는 다양한 데이터와 도구를 하나의 표준 방식으로 연결하도록 도와줍니다. 도구마다 별도의 커넥터 개발 없이 단일 방식으로 연결할 수 있어 효율적이에요.
MCP 활용 방법
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앞서 오픈AI와 구글, MS 등이 MCP를 채택했다고 소개했는데요. 기업은 물론 개인도 자유롭게 MCP를 활용할 수 있습니다.
✅ AI 에이전트
MCP를 활용하면 여러 AI 도구를 효율적으로 연결할 수 있어 AI 에이전트 활성화에 영향을 줄 것으로 기대됩니다. 기존에는 여러 AI 도구를 일일이 연결해야 했지만, MCP를 한 번 구축해 두면 모든 MCP 클라이언트에서 접근할 수 있어요.
AI 에이전트 개념은 아래 링크에서 자세히 확인해 보세요.
👉 AI 에이전트란? 기존 AI와의 차이 및 적용 사례
✅ 업무 자동화
기업에서는 MCP를 통해 업무 자동화를 실현할 수 있습니다. 기업에서 생산성 도구로 많이 사용하는 노션, 구글 드라이브, 슬랙 등 다양한 도구가 MCP와 연동되어 있어 별도 개발 없이 활용할 수 있답니다.
예를 들어, 기존에 AI 도구를 통해 보고서를 만들려면 일일이 데이터를 업로드해야 했습니다. 하지만 AI 모델과 데이터 소스를 MCP로 연결한 뒤, AI 모델에서 특정 업무 관련 보고서를 제작해 달라고 요청하면 AI가 데이터베이스에 접근해 저장된 데이터를 찾고 요청한 작업을 수행하는 것이죠.
고객과의 미팅록 작성부터 후속 이메일 작성과 발송, 채용 사이트에서 후보자 정보 검색부터 자동 이메일 발송, 실시간 데이터 분석을 통한 제조 과정 최적화 등에 MCP를 활용할 수 있어요.
✅ 맞춤형 개인 비서
개인도 구글 드라이브나 노션, 캘린더, 클로드 등에 MCP를 연결해 맞춤형 비서로 활용할 수 있어요. 사용자의 직업이나 관심사, 일정, 건강 데이터 등을 학습한 AI가 옷차림 제안, 식단, 운동 계획 등을 제공합니다.
예를 들어, 클로드에서 노션에 저장해둔 여행 계획을 참고해 구글 지도에 갈 곳을 표시해 달라고 요청하면, 클로드가 노션 내 데이터베이스에 접근해 분석하고, 요청사항을 수행합니다. 사용자가 본인에게 최적화된 AI 비서를 만들 수 있게 된 것입니다.
오늘은 MCP 개념과 특징을 소개하고, 기업과 개인의 MCP 활용 방법을 알아봤는데요. MCP는 아직 초기 기술이지만, AI와 데이터베이스 및 각종 도구 간의 연결을 자유롭게 도와줘 앞으로 활용 범위가 더욱 확대될 것으로 기대됩니다. 특히 기업 입장에서는 각 산업과 기업 환경에 최적화된 AI 자동화 도구를 만드는 데 큰 역할을 할 것으로 보이는데요.
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