Model Context Protocol(MCP): LLM을 위한 차세대 연결 방식

AI 모델이 USB-C처럼 다양한 데이터 소스에 쉽게 연결된다면, 상상해보셨나요?

안녕하세요, AI 기술을 사랑하는 여러분! 요즘 LLM(대형 언어 모델)을 활용한 서비스가 정말 빠르게 발전하고 있죠. 그런데 말이에요, 정작 LLM이 외부 데이터나 도구와 잘 연결되지 않아서, 개발자들이 머리를 싸매는 경우가 많더라구요. 저도 최근 프로젝트에서 이런 문제를 마주했는데요, 그때 만난 게 바로 Model Context Protocol, 줄여서 MCP입니다. 이 프로토콜은 마치 AI 모델용 USB-C 포트처럼, 다양한 데이터와 툴을 쉽게 연결해주는 역할을 하거든요. 오늘은 제가 직접 탐색해본 MCP의 구조와 매력, 그리고 활용 가능성까지 하나하나 풀어드릴게요.

목차

MCP란 무엇인가? 왜 MCP가 필요한가? MCP의 전체 구조 MCP 구현 방법 실제 사용 사례 MCP의 미래와 가능성

MCP란 무엇인가?

Model Context Protocol(MCP)은 LLM이 외부 세계와 소통하는 데 필요한 표준 인터페이스를 제공합니다. 쉽게 말해, 여러분이 ChatGPT나 Claude 같은 모델에게 업무 지시를 내리려면 모델이 어떤 맥락(Context)에서 작동하는지 알려줘야 하잖아요? 바로 그 맥락을 정의하고 전달하는 방식이 MCP입니다. 다양한 도구, API, 문서, 데이터베이스 등을 모델이 이해할 수 있도록 정리해서 전달해주는 브릿지 역할을 하는 거죠.

왜 MCP가 필요한가?

지금까지는 각 LLM이 저마다 다른 방식으로 툴이나 데이터와 연결돼 왔어요. 예를 들어 OpenAI의 GPT는 플러그인 방식, Anthropic은 툴 사용 설명 기반, Perplexity는 웹 검색 기반 등 제각각이었죠. 이러면 개발자 입장에서 너무 복잡해져요. 그래서 등장한 게 MCP! 모든 도구와 데이터를 하나의 표준 포맷으로 추상화해서 LLM과 연결해주는 방식이죠.

기존 방식	MCP 방식
모델별 도구 정의 방식 상이	공통 포맷으로 통일된 설명 제공
개별 도구와 1:1로 통합 필요	여러 도구를 한 번에 MCP에 연결
스케일업 어려움	범용 연결 가능, 확장성 우수

MCP의 전체 구조

MCP는 세 가지 주요 역할로 구성됩니다. 각 파트는 서로 독립적이지만, 함께 작동하여 완성도 높은 LLM 인터페이스 환경을 만듭니다.

• Provider: 외부 데이터나 도구를 제공하는 측. API, SQL, 크롤러 등.
• Host: MCP 인터페이스를 운영하는 서버 측 역할.
• Client: ChatGPT, Claude 등 LLM 모델 또는 UI.
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Model Context Protocol의 General Architecture

MCP 구현 방법

MCP를 구현하는 방법은 크게 3단계로 나눌 수 있어요. 생각보다 간단하면서도 구조적이라, 기존 시스템에도 무리 없이 녹여낼 수 있다는 게 장점입니다.

1. Provider에서 tool이나 data source를 MCP 호환 형식(JSON 또는 HTML 등)으로 정의
2. Host가 이를 받아 LLM이 이해할 수 있는 context format으로 정리 및 제공
3. Client가 이 context를 기반으로 적절한 요청을 생성하거나 실행

실제 사용 사례

MCP는 다양한 상황에서 활용될 수 있습니다. 아래 테이블은 대표적인 MCP 사용 사례를 정리한 것입니다:

상황	활용 방식
기업 내부 도구 연동	ERP, CRM 등의 설명서와 API를 LLM에 전달해 자동 응답
문서 검색/질의 응답	PDF, HTML 문서를 MCP provider로 처리
사용자 정의 도구 연결	GPT가 custom 툴을 실행할 수 있도록 MCP 설명 제공

MCP를 지원하는 Market Map

MCP의 미래와 가능성

앞으로 MCP는 LLM 시대의 API 표준처럼 자리 잡을 가능성이 큽니다. 특히 툴 유니버설 연결, 사용자 정의 액션, 오픈 웹 탐색 등으로 확장 중이죠. 주목할 만한 미래 기능들을 정리해봤어요.

• 브라우저 탐색 context 자동화
• 다양한 포맷(HTML, Markdown, JSON 등) context 인식
• 사용자 정의 플러그인 자동 문서화

Q MCP는 기존 API와 무엇이 다른가요?

기존 API는 단일 목적을 위한 호출 방식이지만, MCP는 LLM이 이해할 수 있는 구조로 맥락을 설명하는 데 초점이 있습니다.

Q 어떤 언어 모델들이 MCP를 사용할 수 있나요?

GPT, Claude, Mistral, Perplexity 등 MCP의 구조를 이해할 수 있는 대부분의 LLM은 사용이 가능합니다.

Q MCP는 오픈소스인가요?

네, MCP는 오픈 프로토콜로 누구나 확장하고 구현할 수 있도록 설계되어 있습니다.

Q JSON 외에 어떤 포맷을 지원하나요?

MCP는 HTML, Markdown, JSON 등 다양한 텍스트 기반 포맷을 지원하며, LLM이 해석 가능한 구조화된 문서면 거의 다 가능합니다.

Q 기업에서 MCP를 도입하면 어떤 점이 좋나요?

LLM 기반 기능을 빠르게 확장할 수 있고, 내부 도구나 데이터와의 통합이 단순해집니다. 유지관리도 용이해요.

Q MCP는 어디서 배울 수 있나요?

공식 사이트인 modelcontextprotocol.io에서 문서와 튜토리얼을 제공하고 있어요.

AI 기술이 하루가 다르게 발전하는 요즘, 우리가 준비해야 할 것은 단지 모델의 성능만이 아닙니다. 진짜 중요한 건 그 모델이 어떤 문맥을 이해하고, 실제로 어떻게 세상과 연결되느냐는 거예요. 그 역할을 해주는 MCP는, 솔직히 말해서... 생각보다 훨씬 더 강력하고 직관적인 도구였습니다. 아직은 생소할 수도 있지만, 조만간 이게 업계의 표준이 될 거라는 생각이 들어요. 여러분도 관심 있다면 지금부터 하나씩, 천천히 살펴보시는 건 어떨까요? 댓글이나 질문도 언제든지 환영입니다!