안녕하세요, 교보DTS 김재욱 사원입니다.
AI가 실질적으로 업무에 투입되고, 다양한 SaaS, 데이터베이스, 협업 툴과 연결되는 시대가 도래했습니다. 그러나, AI 모델이 외부 시스템과 통신하려면 각 시스템마다 별도의 API 연동, 보안 정책, 데이터 포맷을 맞추는 등 복잡한 커스텀 작업이 필요합니다.
본 글에서는 이러한 번거로움을 해소하기 위해 나온 개념인 MCP에 대해 알아보도록 하겠습니다.
1. MCP(Model Context Protocol)란 무엇인가?
MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic에서 개발한 오픈 소스 표준으로, 2024년 11월 처음으로 공개되었습니다.
이 프로토콜은 AI와 외부 세계(데이터, 툴, 서비스)를 연결하는 범용 인터페이스 역할을 하며, AI 애플리케이션(Claude, ChatGPT, Copilot 등)이 다양한 시스템과 안전하게 상호작용할 수 있도록 설계되어 있습니다.
최근 몇 년간 AI 모델의 성능이 비약적으로 발전하면서, 단순한 질의응답을 넘어 다양한 도구와 시스템을 직접 제어하거나 정보를 통합하는 요구가 급격히 증가했습니다. 그러나 AI 모델이 외부 환경과 상호작용할 때, 일관된 방식으로 안전하게 통신할 수 있는 표준은 부재한 상황입니다.
MCP는 이러한 문제를 해결하고자 등장한 기술로, AI가 외부 시스템과 마치 사람처럼 자연스럽고 유연하게 정보를 주고받을 수 있는 기반을 마련해줍니다. 이러한 특징 때문에 “AI를 위한 USB”라는 별명으로 불리며, AI 기술이 현실 세계와 연결되는 방식을 한층 더 진화시킬 열쇠로 주목받고 있습니다.
2. 왜 MCP가 필요한가?
▷ M×N 문제
기존에는 AI 모델(M개)이 외부 시스템(N개)과 통신하려면, 각 조합마다 별도의 커스텀 통합이 필요했습니다. 예를 들어, AI 챗봇이 Google Drive, Slack, Notion, Jira 등과 연동하려면 각각의 API를 따로 구현해야 합니다. 이렇게 되면 시스템이 늘어날수록 통합의 복잡도와 유지보수 비용이 기하급수적으로 증가(M×N)합니다.
하지만 MCP에서는, AI 앱은 MCP 클라이언트만 구현, 각 외부 시스템은 MCP 서버만 구현하여 모든 연결이 단 한 번의 통합으로 가능해집니다(M+N 문제로 단순화).
▷ 보안과 프라이버시
AI가 외부 시스템과 연결될 때, 데이터 유출·권한 오남용·감사 추적 등 보안 이슈가 필연적으로 발생합니다.
MCP는 사용자 동의 기반의 안전한 연결, 세분화된 권한 관리, 투명한 감사 로그 등 엔터프라이즈 보안 요구사항까지 충족하도록 설계되었습니다.
3. MCP의 주요 설계 목표와 특징
MCP(Memory-Context Protocol)는 다양한 AI 서비스와 외부 시스템 간의 연결을 단순하고 표준화된 방식으로 구현하기 위해 설계되었습니다. 주요 설계 목표는 시스템 간 자유로운 연동과 확장, 보안성과 투명성, 그리고 유연하고 개방된 개발 환경을 제공하는 데 있습니다.
아래는 이러한 목표를 달성하기 위한 MCP의 핵심 특징입니다.
▷ 확장성(Scalability)
– 수많은 AI 앱과 외부 시스템이 MCP만 지원하면, 즉시 상호 연결 가능
– 새로운 시스템 추가 시, 기존 통합에 영향 없이 확장
▷ 보안(Security) & 프라이버시(Privacy)
– 모든 데이터 접근/함수 호출은 사용자 동의 기반
– OAuth 등 표준 인증/인가 체계와 연동
– 세분화된 권한(예: 읽기/쓰기/수정/삭제) 관리
– 모든 요청·응답에 대한 감사 로그 기록
▷ 개방성(Openness) & 표준화(Standardization)
– 오픈소스 기반, 누구나 자유롭게 구현 및 확장 가능
– JSON-RPC 2.0 기반의 통신 포맷
– 플랫폼·모델·언어에 종속되지 않는 범용성
▷ 유연성(Flexibility)
– 다양한 데이터 타입, 함수 호출, 프롬프트 템플릿 등 지원
– 실시간 스트리밍, 비동기 작업 등 현대적 워크플로우 반영
4. MCP 아키텍처 상세
MCP의 아키텍처는 다양한 AI 도구들이 로컬 및 원격 자원과 안전하게 상호작용할 수 있도록 구성된 경량형 인터페이스 구조입니다. 모든 컴포넌트는 유기적으로 연결되며, 표준화된 프로토콜을 기반으로 확장성과 유연성을 극대화하도록 설계되어 있습니다.
▷ 구성요소
MCP 호스트 : MCP를 통해 데이터에 액세스하려는 Claude Desktop, IDE 또는 AI 도구와 같은 프로그램
MCP 클라이언트 : 서버와 1:1 연결을 유지하는 프로토콜 클라이언트
MCP 서버 : 표준화된 모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 각각 특정 기능을 노출하는 경량 프로그램
로컬 데이터 소스 : MCP 서버가 안전하게 액세스할 수 있는 컴퓨터의 파일, 데이터베이스 및 서비스
원격 서비스 : MCP 서버가 연결할 수 있는 인터넷(예: API를 통해)을 통해 사용 가능한 외부 시스템
▷ Base Protocol
통신 방식: JSON-RPC 2.0 메시지 포맷, 양방향 상태 유지형 연결(WebSocket, HTTP/2 등)
기능 협상(Capability Negotiation): 연결 시 지원 가능한 기능/권한/리소스 목록을 동적으로 협상
상태 동기화: 실시간 데이터 변경, 권한 변경 등 이벤트 기반 알림 지원
▷ 핵심 개념
Tools: AI가 직접 호출 가능한 함수(API, 자동화 명령, 워크플로우 등)
예: “구글 캘린더에 일정 추가”, “Jira 티켓 생성”, “DB에서 쿼리 실행”
Resources: 읽기 전용 데이터 소스(문서, 파일, DB 레코드 등)
예: “최근 이메일 목록”, “문서 내용 요약”
Prompts: 사전 정의된 메시지/워크플로우 템플릿
예: “신규 직원 온보딩 안내 메시지”, “코드 리뷰 요청 프롬프트”
5. MCP의 동작 흐름
MCP는 사용자와 AI 도구, 데이터 및 기능 간의 안전하고 유연한 연결을 단계적으로 처리합니다.
아래의 흐름은 MCP가 어떻게 요청을 받고 실행하며, 보안을 보장하는지를 보여줍니다.
1. 연결(Connect)
사용자의 AI 도구(예: Claude, IDE 등)에서 MCP Client가 MCP Server에 연결을 시도합니다.
→ MCP 생태계로의 진입 지점
2. 기능 협상(Negotiation)
연결 이후, MCP Client와 Server는 상호 지원 가능한 기능, 리소스, 데이터 형식, 권한 범위를 협상합니다.
→ 서로 이해 가능한 언어와 능력을 동기화
3. 권한 부여(Authorization)
사용자는 접근하고자 하는 데이터나 호출하려는 기능에 대해 명시적으로 동의합니다.
→ 사용자 중심의 보안 통제 구현
4. 실행(Execution)
협상이 완료되면, AI 도구는 MCP를 통해 실시간으로 데이터를 조회하거나 함수를 호출할 수 있습니다.
→ 작업 실행의 중심 단계
5. 이벤트 처리(Event Handling)
외부 시스템에서 데이터 변경, 권한 변경 등 이벤트가 발생하면 MCP가 이를 실시간으로 AI 도구에 전달합니다.
→ 상태 동기화를 통한 반응형 시스템 유지
6. 감사(Audit Logging)
모든 요청, 응답, 권한 변경은 로그로 기록되어 보안 감사 및 문제 추적에 활용됩니다.
→ 투명성과 추적 가능성 확보
6. MCP의 실제 적용 사례
MCP의 개념 및 동작 방식에 대해 간략하게 알아보았는데요, 이 개념이 세상에 나온지 오래 되지는 않았지만 이미 다양한 산업 및 도구 환경에서 AI의 실질적 생산성을 높이는 연결 허브로 활용되고 있습니다.
아래 내용에서 대표적인 사례를 살펴보도록 하겠습니다
✅ 엔터프라이즈 업무 자동화
연동 대상: CRM, ERP, 협업툴, 데이터베이스 등
활용 예시:
– AI가 Salesforce에서 고객 이력 검색
– Slack에 일정 자동 공유
– 내부 시스템 간 워크플로우 자동화 → AI 기반의 반복 업무 자동화 및 업무 효율화
✅ 개발 도구 통합
연동 대상: IDE, GitHub, 코드 리뷰 툴
활용 예시:
– AI가 GitHub PR 상태 확인 및 코드 리뷰
– 코드 스타일 자동 수정 제안
– 테스트 커버리지 분석 및 보고 → 개발 생산성 향상 및 코드 품질 강화
✅ 디자인 협업 강화
연동 대상: Figma, Adobe XD, Canva 등
활용 예시:
– AI가 디자인 피드백 요약 및 자동 반영
– 컴포넌트 명세 자동 추출
– 스타일 가이드 기반의 자동 제안 → 디자이너-개발자 간 협업 강화 및 반복 작업 최소화
✅ 오픈소스 확장 생태계
연동 대상: 다양한 SaaS, 내부 시스템, 오픈소스 프로젝트
활용 예시:
– 커뮤니티 주도로 다양한 SaaS, 내부 시스템을 위한 MCP 커넥터 제공
– 누구나 자유롭게 MCP 서버/클라이언트 구현 가능 → 유연한 확장성과 커뮤니티 중심의 기술 진화
✅ 국내 기업 사례
국내 기업들 중에서도 MCP를 활용한 다양한 움직임들이 포착되고 있습니다.
콘텐츠 플랫폼 기업 C사 :
사내 AI 플랫폼에 로컬 MCP 서버를 구축하여, 외부 도구 없이 브라우저에서 AI 모델을 연동하고, 민감 데이터를 안전하게 다룰 수 있게 구성
커뮤니티 플랫폼 기업 G사 :
커뮤니티의 다양한 글을 임베딩하고 저장해서 검색할 수 있는 MCP 서버를 개발하고, 클로드 데스크탑 앱과 Cursor에 MCP 서버로 설정해서 커뮤니티 지식을 검색해 활용할 수 있도록 구성
결론
MCP는 아직 초기 단계에 있지만, 이미 Anthropic, Microsoft, OpenAI 등의 주요 플레이어들이 이와 유사한 방향으로 움직이고 있고, 오픈소스 커뮤니티 중심으로 빠르게 확산되고 있습니다.
마치 초창기 인터넷이 TCP/IP로 연결되며 폭발적인 혁신을 가능케 했던 것처럼, MCP는 AI가 단순히 ‘대화’만 하는 시대를 넘어 실제 업무 도구와 데이터를 안전하게 활용하며, 복잡한 워크플로우를 자동화하는 “AI 에이전트 시대”의 핵심 인프라로 자리 잡고 있습니다.
그러나 이처럼 강력하고 범용적인 프로토콜이라고 해도, 모든 문제에 대한 만능 해결책은 아닙니다. AI와 시스템을 연결하는 과정에서는 여전히 데이터 구조의 차이, 실시간성 요구, 기업 내부의 보안 정책 등 고려해야 할 요소들이 많습니다. 또한, MCP 도입이 새로운 기술적 복잡성을 유발할 수 있고, 각 조직의 운영 환경에 따라 적절한 커스터마이징이 필요할 수 있습니다.
따라서 중요한 것은, MCP를 단순한 도구나 유행으로 받아들이기보다는 전략적으로 활용할 기술적 틀로 인식하는 것입니다. 어디에, 어떻게 도입할 것인지, 어떤 기능과 연결이 실제 업무 효율에 기여할 수 있을지를 충분히 검토하고 실험하는 과정이 필요할 것입니다.
끝까지 읽어주셔서 감사드리며 글 마치도록 하겠습니다. 감사합니다.
참고자료
<그림 1> 출처 : https://www.claudemcp.com/ko/blog/mcp-vs-api
<그림 2> 출처 : Anthropic
<그림 3> 출처 : Anthropic
<그림 4> 출처 : a16z
https://docs.anthropic.com/ko/docs/agents-and-tools/mcp
https://yozm.wishket.com/magazine/detail/3041/
https://www.threads.net/@hyunsoo.it/post/DH-9s6fvsfn/-ai와-모든-도구를-연결하는-mcp-대체-뭐길래-이렇게-주목받을까요즘-mcpmodel-context-protocol에-대한-이야기를-정말-자주
https://www.linkedin.com/company/creatrip/
https://www.gpters.org/dev/post/zipers-mcp-server-construction-M6KQCDLfDAithWL