인공지능(AI) 비서가 점점 더 똑똑해지고 있지만, 왜 그들이 단지 파일을 읽고, 이메일을 탐색하고, 회사 데이터베이스에 접속해서 더욱 맞춤화된 답변을 제공할 수 없을까 생각해 본 적이 있나요? 그 이유는 오늘날의 AI 모델은 종종 해당 플랫폼에 국한되어 있어 다양한 데이터 소스나 도구에 쉽게 연결할 수 없기 때문입니다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 이 문제를 해결하기 위해 만들어진 새로운 개방형 표준입니다.

간단히 말해, MCP는 AI 도우미를 위해 구축된 '범용 인터페이스'와 같아 다양한 AI 모델이 필요한 외부 정보와 서비스에 안전하고 양방향으로 연결할 수 있도록 해줍니다. 다음으로 MCP의 정의, 기능, 설계 개념을 이해하기 쉬운 방식으로 소개하고, 은유와 예를 통해 MCP가 어떻게 작동하는지 설명하겠습니다. 또한, 학계와 개발 커뮤니티 의 MCP에 대한 초기 반응을 공유하고 MCP의 과제와 한계에 대해 논의하며, 미래 AI 애플리케이션에서 MCP의 잠재력과 역할을 기대합니다.

MCP의 기원과 목표: AI를 위한 데이터 브릿지 구축

AI 보조 도구가 널리 사용되면서 모든 계층에서 모델 기능을 개선하기 위해 대량 리소스를 투자했지만, 모델과 데이터 간의 격차가 주요 병목 현상으로 나타났습니다.

현재 AI가 새로운 데이터 소스(예: 새로운 데이터베이스, 클라우드 파일, 내부 기업 시스템)로부터 학습하도록 하려면 각 AI 플랫폼과 각 도구에 맞게 맞춤형 통합 솔루션을 만들어야 하는 경우가 많습니다.

개발하기 번거롭고 유지 관리가 어려울 뿐만 아니라, 소위 " M×N 통합 문제 "가 발생합니다. 즉, M개의 서로 다른 모델과 N개의 서로 다른 도구가 있는 경우 이론적으로 M×N개의 독립적인 통합이 필요하고, 수요에 맞춰 확장하는 것이 거의 불가능합니다. 이런 단편적인 접근 방식은 컴퓨터가 아직 표준화되지 않은 시대로 우리를 되돌려 놓은 듯합니다. 새로운 장치가 연결될 때마다 전용 드라이버와 인터페이스를 설치해야 했는데, 이는 매우 불편했습니다 .

MCP의 목적은 이러한 장벽을 허물고 다양한 데이터 소스에 AI 시스템을 연결하는 보편적이고 개방적인 표준을 제공하는 것입니다. Anthropic은 개발자가 더 이상 각 데이터 소스에 대한 "플러그"를 개발할 필요가 없고 대신 표준 프로토콜을 사용하여 모든 정보를 통신할 수 있기를 바라면서 2024년 11월에 MCP를 출시했습니다.

일부 사람들은 이를 비유적으로 AI 세계의 "USB-C 인터페이스"에 비유합니다. USB-C가 장치 연결을 표준화하는 것처럼 MCP도 AI 모델에 외부 데이터와 도구에 액세스 할 수 있는 통합된 "언어"를 제공합니다. 이러한 공통 인터페이스를 통해 최첨단 AI 모델은 정보 사일로의 한계를 극복하고, 필요한 상황적 정보를 얻고, 더욱 관련성 있고 유용한 답변을 생성할 수 있을 것입니다.

MCP는 어떻게 작동하나요? 도구 및 재료에 대한 범용 "번역기"

기술적 한계를 낮추기 위해 MCP는 직관적인 클라이언트-서버 아키텍처를 채택했습니다.

MCP는 조정하는 "번역가"로 생각할 수 있습니다. 한쪽 끝은 챗봇, 스마트 편집기 또는 AI 지원이 필요한 소프트웨어와 같은 AI 애플리케이션(클라이언트)입니다. 다른 쪽 끝은 회사의 데이터베이스, 클라우드 드라이브, 이메일 서비스 또는 외부 도구와 같은 데이터나 서비스(서버)입니다.

개발자는 특정 데이터 소스에 대한 MCP 서버(경량 프로그램)를 작성하여 표준 형식으로 외부에 데이터나 기능을 제공할 수 있습니다. 동시에, AI 애플리케이션에 내장된 MCP 클라이언트는 프로토콜에 따라 서버와 통신 할 수 있습니다.

이 디자인의 장점은 AI 모델 자체가 다양한 API나 데이터베이스를 직접 호출할 필요가 없다는 것입니다. MCP 클라이언트를 통해 요청만 보내면 MCP 서버가 중개자 역할을 하여 AI의 '의도'를 해당 서비스의 구체적인 작업으로 변환하고, 실행 후 결과를 다시 AI로 전송합니다. 이 모든 과정은 사용자에게 매우 자연스럽습니다. AI 비서에게 일상 언어로 지시만 내리면 되고, 나머지 의사소통 세부 사항은 MCP가 백그라운드에서 처리합니다.

구체적인 예를 들어보겠습니다 . Gmail 이메일에 도움을 줄 AI 비서가 필요하다고 가정해 보겠습니다. 첫째, Gmail MCP 서버를 설치하고 표준 OAuth 인증 프로세스를 통해 Gmail 계정에 대한 액세스 권한을 부여할 수 있습니다.

나중에 AI 비서에게 말할 때 "사장님한테서 온 분기 보고서 관련 이메일 중에 ​​읽지 않은 게 뭔지 확인하는 데 도와주세요"라고 물어볼 수 있습니다. AI 모델이 이 문장을 받으면 이것이 이메일 쿼리 작업이라는 것을 인식하고 MCP 프로토콜을 사용하여 Gmail 서버로 검색 요청을 보냅니다. MCP 서버는 이전에 저장된 인증 자격 증명을 사용하여 사용자를 대신하여 Gmail API에 액세스하여 이메일을 검색하고 그 결과를 AI에 반환합니다. 그러면 AI가 정보를 분류하고 자연어를 사용하여 찾은 이메일 요약에 답변합니다. 마찬가지로, "지난주 마케팅 이메일을 모두 삭제해 주세요"라고 말하면 AI는 MCP를 통해 서버로 지침을 보내 이메일 삭제 작업을 실행합니다.

전체 프로세스 동안 Gmail을 직접 열 필요는 없습니다 . AI에게 말하기만 하면 이메일 확인, 삭제 등의 작업을 완료할 수 있습니다. 이것이 MCP가 제공하는 강력한 경험입니다. AI 어시스턴트는 "컨텍스트 브리지"를 통해 일상적인 애플리케이션 운영에 직접 연결됩니다.

MCP는 양방향 상호작용을 지원한다는 점을 언급할 가치가 있습니다. AI는 외부 데이터를 '읽을' 뿐만 아니라, 도구를 통해 외부 작업(예: 캘린더 이벤트 추가, 이메일 전송 등)을 수행할 수도 있습니다. AI는 단순히 정보 '책'을 얻는 것이 아니라, 사용 가능한 '도구 상자' 세트도 함께 제공하는 것과 같습니다. MCP를 통해 AI는 적절한 시기에 작업을 완료하기 위해 도구를 사용할지 자율적으로 결정할 수 있습니다. 예를 들어, 프로그램 질문에 답할 때 데이터를 얻기 위해 데이터베이스 쿼리 도구를 자동으로 호출할 수 있습니다. 이러한 유연한 컨텍스트 유지 관리를 통해 AI는 다양한 도구와 데이터 세트 사이를 전환할 때 관련 컨텍스트를 기억하여 복잡한 작업을 해결하는 효율성을 개선할 수 있습니다.

MCP의 4가지 주요 특징

MCP가 주목을 받는 이유는 개방성, 표준화, 모듈 등 여러 설계 개념을 통합하여 AI와 외부 세계 간의 상호작용을 한 단계 더 발전시킬 수 있기 때문입니다. MCP의 중요한 특징은 다음과 같습니다.

• 오픈 표준 : MCP는 오픈 소스로 공개된 프로토콜 사양입니다. 누구나 사양 세부 정보를 보고 구현할 수 있습니다. 이러한 개방성 덕분에 특정 제조업체에만 독점되지 않으며 특정 플랫폼에 얽매일 리스크 줄어듭니다. 개발자는 MCP에 안전하게 리소스를 투자할 수 있습니다. 왜냐하면 일단 채택하면 나중에 AI 서비스 공급업체나 모델을 바꾸더라도 도입되는 새로운 모델은 여전히 ​​동일한 MCP 인터페이스를 사용할 수 있기 때문입니다. 즉, MCP는 다양한 브랜드의 모델 간 호환성을 높이고, 제조사에 대한 종속을 피하며, 더 많은 유연성을 제공합니다.

• 한 번 개발하면 여러 모델에 적용 가능 : 과거에는 개발자가 하나의 AI 모델에 대해 만든 플러그인이나 통합을 다른 모델에 직접 적용할 수 없었습니다. 하지만 MCP를 사용하면 동일한 데이터 커넥터를 여러 AI 도구에서 재사용할 수 있습니다 . 예를 들어, OpenAI의 ChatGPT와 Anthropic의 Claude를 Google Drive에 연결하기 위해 별도의 통합을 작성할 필요가 없습니다. MCP 표준을 따르는 "Google 드라이브 서버"만 제공하면 되며, 두 서버 모두 접근 할 수 있습니다. 이를 통해 개발 및 유지 관리 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 AI 도구 생태계도 더욱 번영할 수 있습니다. 커뮤니티 다양한 MCP 통합 모듈 공유할 수 있으며, 새로운 모델은 온라인에 출시될 때 기존의 풍부한 도구를 직접 사용할 수 있습니다.

• 컨텍스트와 도구는 둘 다 중요합니다. MCP는 "모델 컨텍스트 프로토콜"이라고 불리며, 실제로 AI 지원 정보를 제공하는 다양한 형태를 포괄합니다. 사양에 따르면 MCP 서버는 AI가 사용할 수 있는 세 가지 유형의 "기본"을 제공할 수 있습니다. 첫 번째는 "프롬프트"로, AI의 동작을 안내하거나 제한하기 위한 사전 설정된 지침이나 템플릿으로 이해될 수 있습니다. 두 번째는 "리소스"로, 파일 내용, 데이터 테이블 등과 같이 AI 입력의 컨텍스트로 직접 사용될 수 있는 구조화된 데이터를 의미합니다. 마지막은 "도구"로, 데이터베이스 쿼리나 이메일 전송과 같은 실행 가능한 기능이나 작업입니다. 마찬가지로 AI 사용자 측에서는 '루트'와 '샘플링'이라는 두 가지 기본 요소가 정의됩니다. 루트는 서버에 클라이언트 파일 시스템에 대한 접근 권한을 제공합니다(예: 서버가 사용자의 로컬 파일을 읽고 쓸 수 있도록 허용). 샘플링은 서버가 AI에 추가 텍스트 생성을 요청하여 고급 "모델 셀프 루프" 동작을 달성할 수 있도록 허용합니다. 일반 사용자는 이러한 기술적 세부 사항을 심도 있게 이해할 필요는 없지만, 이 설계는 MCP의 모듈 개념을 보여줍니다. 즉, AI가 외부 세계와 상호 작용하는 데 필요한 요소를 여러 유형으로 분할하여 향후 확장 및 최적화를 용이하게 하는 것입니다. 예를 들어, Anthropic 팀은 "도구 사용"이라는 기존 개념을 프롬프트, 리소스 등의 유형으로 세분화하면 AI가 서로 다른 의도를 명확히 구별하고 상황적 정보를 보다 효과적으로 활용하는 데 도움이 될 수 있다는 것을 발견했습니다.

• 보안 및 권한 부여 고려 사항 : MCP 아키텍처는 데이터 보안 및 권한 제어를 완벽하게 고려합니다. 모든 MCP 서버는 일반적으로 민감한 데이터에 액세스하기 전에 사용자 인증이 필요합니다(예: 앞서 언급한 Gmail 예에서는 OAuth를 통해 토큰을 얻습니다). MCP 사양의 새로운 버전에서는 클라이언트와 서버 간의 통신이 적절하게 인증되고 권한이 부여되었는지 확인하기 위해 OAuth 2.1 기반의 표준 인증 프로세스가 프로토콜의 일부로 도입되었습니다. 또한 MCP는 특정 리스크 작업의 경우 인간이 참여하는 검토 메커니즘을 유지할 것을 권장합니다. 즉, AI가 중요한 작업을 수행하려고 할 때 사용자에게 확인 또는 거부할 기회를 제공하는 것입니다. 이러한 설계 개념은 MCP 팀이 보안을 매우 중요하게 여기고 있으며 AI 기능을 확장하는 동안 너무 많은 새로운 리스크 요소가 도입되는 것을 피하고자 한다는 것을 보여줍니다.

학계와 개발 커뮤니티 의 초기 반응

MCP가 출시되자마자 기술계와 개발 커뮤니티 에서 즉시 격렬한 토론이 벌어졌습니다. 업계에서는 일반적으로 이 개방형 표준에 대한 기대와 지원을 표명하고 있습니다 .

예를 들어, OpenAI의 CEO인 샘 알트먼은 2025년 3월 게시물에서 OpenAI가 자사 제품에 Anthropic MCP 표준에 대한 지원을 추가할 것이라고 발표했습니다. 이는 널리 사용되는 ChatGPT 어시스턴트도 앞으로 MCP를 통해 다양한 데이터 소스에 액세스할 수 있음을 의미하며, 이는 두 주요 AI 연구소가 공통 표준을 촉진하기 위해 협력하는 추세를 보여줍니다. 그는 "모두가 MCP를 좋아하고, 우리는 모든 제품에 걸쳐 MCP 지원을 추가하게 되어 기쁩니다."라고 말했습니다.

실제로 OpenAI는 MCP를 자사의 에이전트 개발 키트에 통합했으며 ChatGPT 데스크톱 애플리케이션과 응답 API에서도 곧 지원을 제공할 계획입니다. 이러한 성명은 MCP 생태계에서 중요한 이정표로 여겨진다.

MCP에 주목하는 것은 선도 기업뿐 아니라, 개발자 커뮤니티 역시 열광적으로 반응하고 있습니다. 기술 포럼인 Hacker News에서, 관련 토론 스레드에는 짧은 시간 안에 수백 개의 메시지가 올라왔습니다. 많은 개발자들은 MCP를 "마침내 표준화된 LLM 도구 플러그인 인터페이스"로 보고, 이것이 새로운 기능을 제공하지는 않지만, 통합된 인터페이스를 통해 바퀴를 다시 발명하는 작업을 크게 줄일 것으로 기대한다고 생각합니다. 한 네티즌은 이를 생생하게 요약했습니다. "간단히 말해서, MCP는 오래된 도구/함수 호출 메커니즘을 사용하여 LLM을 위한 표준화된 범용 플러그인 인터페이스를 플러그인하려고 합니다. 새로운 기능을 도입하는 것이 아니라 N×M 통합 문제를 해결하고 더 많은 도구를 개발하고 사용할 수 있기를 바랍니다." 이러한 관점은 MCP의 핵심 가치를 지적합니다. 즉, MCP는 기능적 혁신보다는 표준화에 기반을 두고 있지만, 표준화 자체가 생태계에 막대한 원동력을 제공합니다.

동시에 일부 개발자들은 초기 단계에서 질문과 제안을 제기하기도 했습니다. 예를 들어, 일부 사람들은 공식 문서에서 "컨텍스트"라는 용어를 명확하게 정의하지 않았다고 불평하고 MCP가 무엇을 할 수 있는지 이해하기 위해 더 많은 실제적인 예를 보고 싶어합니다. Anthropic 엔지니어도 토론에 적극적으로 대응하며 다음과 같이 설명했습니다. "MCP의 요점은 MCP 클라이언트가 설치된 모든 LLM 애플리케이션에 관심 있는 것을 가져오는 것입니다. 데이터베이스 구조를 모델에 리소스로 제공하거나(언제든지 대화에서 참조할 수 있도록 제공) 데이터베이스를 쿼리하는 도구를 제공할 수 있습니다. 이런 방식으로 모델은 질문에 답하기 위해 도구를 사용할 시기를 스스로 결정할 수 있습니다." 이러한 설명을 통해 많은 개발자는 MCP의 실용성을 더 잘 이해하게 되었습니다. 일반적으로 커뮤니티 MCP에 대해 신중하게 낙관적이며, MCP가 공통 산업 표준이 될 잠재력이 있다고 믿지만, 아직 성숙도와 실제적 이점을 관찰하는 데는 시간이 걸릴 것으로 보인다.

MCP는 출시되자마자 초기 수용자 그룹의 관심을 끌었다는 점이 주목할 만합니다. 예를 들어, 결제 회사 Block(구 Square)과 멀티미디어 플랫폼 Apollo는 MCP를 내부 시스템에 통합했습니다. Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph와 같은 개발 도구 회사도 자사 플랫폼의 AI 기능을 강화하기 위해 MCP와 협력하고 있다고 발표했습니다.

Block의 CTO는 "MCP와 같은 개방형 기술은 AI에서 실제 애플리케이션으로 이어지는 다리와 같아 혁신을 보다 개방적이고 투명하게 만들고 협업에 기반을 둡니다."라고 공개적으로 칭찬하기도 했습니다. 이는 스타트업부터 대기업까지 업계 전반에서 MCP에 큰 관심을 보이고 있으며, 분야 간 협력이 점차 트렌드로 자리 잡고 있음을 보여줍니다. Anthropic 제품 관리자 Mike Krieger도 커뮤니티 게시물에서 OpenAI의 참여를 환영하며 "MCP는 수천 개의 통합이 진행 중인 번창하는 개방형 표준이며 생태계는 계속 성장하고 있습니다."라고 밝혔습니다. 이러한 긍정적인 피드백은 MCP가 초기 단계에서 상당한 인정을 받았다는 것을 보여줍니다.

MCP가 직면할 수 있는 4가지 과제와 한계

MCP는 유망한 미래를 가지고 있지만, 홍보 및 적용에는 여전히 극복해야 할 몇 가지 과제와 한계가 있습니다.

• 모델 간 인기 및 호환성 : MCP의 가치를 극대화하려면 더 많은 AI 모델과 애플리케이션이 이 표준을 지원해야 합니다. 현재 Anthropic Claude 시리즈와 일부 OpenAI 제품이 지원을 표명했으며, Microsoft도 MCP에 대한 관련 통합 출시를 발표했습니다(예: AI가 브라우저를 사용할 수 있도록 하는 MCP 서버 제공). 하지만 Google, Meta 및 다양한 오픈소스 모델 등 다른 주요 업체가 이에 전적으로 따를지는 아직 불확실합니다. 앞으로 표준에 차이가 생긴다면(예를 들어, 여러 회사가 서로 다른 프로토콜을 추진하는 경우), 개방형 표준의 원래 의도를 완전히 실현하기는 어려울 것입니다. 따라서 MCP가 대중화되려면 업계의 합의가 필요하며, 다양한 모델 간의 진정한 호환성과 상호 운용성을 보장하기 위해 표준화된 기관의 개입이 필요할 수도 있습니다.

• 구현 및 배포의 어려움 : 개발자의 경우, MCP는 여러 세트의 통합 프로그램을 작성하는 번거로움을 덜어주지만 초기 구현에는 여전히 학습과 개발 시간이 필요합니다. MCP 서버를 작성하려면 JSON-RPC 통신, 기본 개념, 대상 서비스와의 인터페이싱을 이해해야 합니다. 일부 소규모, 중규모 팀은 당장 스스로 개발할 자원이 부족할 수도 있습니다. 하지만 좋은 소식은 Anthropic이 개발자가 빠르게 시작할 수 있도록 Python, TypeScript 등의 SDK와 샘플 코드를 제공한다는 것입니다. 커뮤니티 또한 Google Drive, Slack, GitHub 등과 같은 일반적인 도구를 포함하는 사전 구축된 MCP 커넥터를 지속적으로 출시하고 있습니다. MCP 서버를 한 번의 클릭으로 배포할 수 있는 클라우드 서비스(예: Cloudflare)도 있어 원격 서버에 MCP를 설정하는 프로세스를 간소화합니다. 따라서 툴체인이 성숙해짐에 따라 MCP의 구현 임계값은 점차 낮아질 것으로 예상됩니다. 하지만 현재 전환 기간 동안 기업은 MCP를 도입할 때 개발 비용, 시스템 호환성 등의 요소를 여전히 고려해야 합니다.

• 보안 및 권한 제어 : AI 모델이 외부 데이터와 운영 도구에 자유롭게 액세스할 수 있도록 허용하면 본질적으로 새로운 보안 리스크 따릅니다. 첫 번째는 액세스 자격 증명의 보안입니다. MCP 서버는 일반적으로 사용자를 대신하여 작업을 수행하기 위해 다양한 서비스에 대한 자격 증명(예: OAuth 토큰)을 저장해야 합니다. 이러한 자격 증명이 나쁜 사람에게 도용될 경우 공격자는 자신의 MCP 서버를 설정하여 사용자를 사칭하고 모든 사용자 데이터에 접근할 수 있습니다. 예를 들어 모든 이메일을 읽고, 다른 사람을 대신하여 메시지를 보내고, 대량으로 민감한 정보를 훔칠 수 있습니다. 이 공격은 합법적인 API 채널을 악용하므로 기존의 원격 로그인 경고를 우회하여 감지되지 않을 수도 있습니다. 두 번째는 MCP 서버 자체의 보호입니다. MCP 서버는 여러 서비스 키를 집계하는 중개자 역할을 하므로, MCP 서버가 해킹당하면 공격자는 연결된 모든 서비스에 액세스할 수 있으며, 이는 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다. 이는 "한 번의 클릭으로 왕국의 열쇠를 훔치는 것"으로 설명되는데, 특히 단일 장애 지점으로 인해 공격자가 여러 내부 시스템에 액세스할 수 있는 기업 환경에서 더욱 그렇습니다. 게다가 즉각적 주입 공격이라는 새로운 위협도 있습니다. 공격자는 파일이나 메시지에 특수한 지침을 숨겨 AI가 실수로 악의적인 작업을 수행하도록 속일 수 있습니다. 예를 들어, 겉보기에 평범해 보이는 이메일에도 숨겨진 지침이 담겨 있을 수 있습니다. AI 보조원이 이메일 내용을 읽으면, 심어진 숨겨진 명령이 실행되어 AI가 MCP를 통해 허가받지 않은 행위(기밀 문서를 비밀리에 전송하는 등)를 수행하게 됩니다. 사용자는 이러한 모호한 지침의 존재를 감지하는 데 어려움을 겪는 경우가 많기 때문에 "콘텐츠 읽기"와 "작업 실행" 사이의 기존 보안 경계가 모호해져 잠재적인 리스크 발생합니다. 마지막으로, 권한 범위가 너무 넓은 것도 문제입니다. AI가 다양한 작업을 유연하게 완료할 수 있도록 하기 위해 MCP 서버는 일반적으로 더 광범위한 권한(예: 이메일에 대한 쿼리 권한이 아니라 전체 읽기, 쓰기 및 삭제 권한)을 요청합니다. 또한 MCP는 다양한 서비스에 대한 액세스를 중앙에서 관리합니다. 데이터가 유출되면 공격자는 여러 소스의 데이터를 교차 분석하여 더욱 포괄적인 사용자 개인 정보 보호를 얻을 수 있고, 합법적인 MCP 운영자조차도 여러 서비스에서 데이터를 남용하여 완전한 사용자 프로필을 구축할 수 있습니다. 요약하자면 MCP는 편리함을 제공하지만, 원래 보안 모델을 재구성하여 개발자와 사용자 모두 리스크 인식을 높일 것을 요구합니다. MCP를 추진하는 과정에서 포괄적인 보안 모범 사례(예: 보다 세부적인 권한 제어, 향상된 자격 증명 보호, AI 행동 감독 메커니즘 등)를 어떻게 수립할 것인가가 중요한 문제가 될 것입니다.

• 사양 발전 및 거버넌스 : 새로운 표준으로서 MCP의 사양 세부 사항은 실제 애플리케이션의 피드백을 기반으로 조정 및 업그레이드될 수 있습니다. 실제로 Anthropic은 2025년 3월에 MCP 사양의 업데이트된 버전을 출시하여 앞서 언급한 OAuth 표준 인증, 즉각적인 양방향 통신, 일괄 요청 등의 개선 사항을 도입하여 보안과 호환성을 강화했습니다. 앞으로 더 많은 참여자가 참여함에 따라 새로운 기능 모듈 추가될 수도 있습니다. 개방형 커뮤니티 에서 표준의 발전을 어떻게 조정할 것인가 도 과제입니다. 새로운 요구 사항을 충족시키는 동시에 이전 버전과의 호환성을 유지하면서 표준의 방향을 결정할 수 있는 명확한 거버넌스 메커니즘이 필요합니다. 또한, MCP를 도입할 때 기업은 버전 일관성에도 주의를 기울여야 하며 클라이언트와 서버가 동일한 버전의 프로토콜을 따르는지 확인해야 합니다. 그렇지 않으면 통신이 원활하지 않을 수 있습니다. 그러나 이러한 표준화된 프로토콜의 발전은 인터넷 표준의 개발 역사를 참고할 수 있으며, 커뮤니티 합의 하에 점진적으로 개선될 수 있습니다. MCP가 성숙해짐에 따라 전담 작업 그룹이나 표준화 기구가 장기적인 유지 관리를 주도하여 이 개방형 표준이 항상 전체 AI 생태계의 공동 이익에 부합하도록 할 기회가 생깁니다.

MCP의 미래 잠재력 및 응용 전망

앞으로 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 인공지능 애플리케이션에서 핵심적인 기본 역할을 수행하여 여러 가지 영향을 미칠 수 있습니다.

• 다중 모델 협업 및 모듈 AI : MCP가 더욱 대중화됨에 따라 다양한 AI 모델 간에 더욱 원활한 협업이 가능해질 것입니다. MCP를 통해 AI 비서는 다른 AI 시스템이 제공하는 서비스를 쉽게 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 텍스트 대화 모델은 MCP를 통해 이미지 인식 모델의 기능을 호출할 수 있습니다(후자를 MCP 도구로 캡슐화하기만 하면 됨). 이렇게 하여 모델 간에 상호 보완적인 이점을 얻을 수 있습니다. 미래의 AI 애플리케이션은 더 이상 단일 모델에 의해 지원되지 않을 수 있으며, 오히려 표준화된 프로토콜을 통해 서로 다른 전문성을 갖춘 여러 AI 에이전트가 함께 작동하게 될 수도 있습니다. 이는 소프트웨어 엔지니어링의 마이크로서비스 아키텍처와 다소 유사합니다. 각 서비스(모델)는 자체적인 임무를 수행하고, 표준 인터페이스를 통해 통신하고 협업하여 보다 강력한 전체를 형성합니다.

• 번영하는 도구 생태계 : MCP는 AI 도구를 위한 공통 "슬롯"을 구축했으며, 이를 통해 번영하는 타사 도구 생태계가 탄생할 것으로 기대됩니다. 개발자 커뮤니티 다양한 MCP 커넥터를 제공하기 시작했습니다. 새로운 디지털 서비스가 등장하면 누군가가 곧 해당 MCP 모듈 개발할 수도 있습니다. 앞으로 사용자가 AI 비서가 새로운 기능을 지원하기를 원한다면 AI 공급업체의 공식 개발 지원을 기다릴 필요 없이 기성형 MCP 플러그인을 다운로드하거나 활성화하기만 하면 될 수도 있습니다. 이 생태계 모델은 스마트폰용 앱스토어와 약간 비슷합니다. 다만 여기서의 "앱"은 AI가 사용하도록 제공된 도구나 데이터 소스입니다. 기업의 경우 다양한 부서에서 AI 애플리케이션을 위한 자체 MCP 도구 라이브러리를 구축하여 공유하고 점진적으로 조직 수준의 AI 생태계를 형성할 수도 있습니다. 장기적으로 대량 개발자의 투자로 MCP 생태계의 풍부함은 AI 어시스턴트의 적용 범위를 크게 넓혀 AI가 더욱 다양한 업무 시나리오와 일상 생활에 진정으로 통합될 수 있게 할 것입니다.

• 표준화 협업의 새로운 형태 : 역사적 경험에 따르면, 통합된 표준은 종종 폭발적인 혁신으로 이어진다. 이는 인터넷이 TCP/IP 및 HTTP와 같은 프로토콜 덕분에 모든 것을 연결할 수 있는 것과 마찬가지다. AI 시대의 핵심 프로토콜 중 하나인 MCP는 AI 도구 인터페이스에서 업계 협업과 소통을 촉진할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. Anthropic은 MCP를 홍보하기 위해 오픈 소스 협업 방식을 채택하고 개발자들이 프로토콜을 함께 개선하도록 장려한다는 점이 주목할 만합니다. 앞으로는 더 많은 기업과 연구 기관이 MCP 표준 수립에 참여하여 표준을 더욱 완벽하게 만들 수 있을 것입니다. 동시에 표준화는 창업 팀이 AI 도구 시장에 진입하는 데 있어 문턱을 낮춥니다. 스타트업은 MCP를 통해 그들의 제품이 여러 플랫폼에 별도로 적응할 필요 없이 다양한 AI 도우미에 의해 자연스럽게 호출될 수 있기 때문에 창의적인 도구를 만드는 데 집중할 수 있습니다. 이를 통해 AI 도구의 발전이 더욱 가속화되고 선순환이 형성될 것입니다.

• AI 보조 기능의 도약 : 전반적으로 MCP는 AI 보조 기능의 업그레이드를 가져올 것입니다. 플러그 앤 플레이 방식의 상황적 프로토콜을 통해, 미래의 AI 비서는 개인 기기에서 클라우드 서비스, 사무용 소프트웨어에서 개발 도구에 이르기까지 사용자가 이미 보유한 모든 디지털 리소스에 액세스할 수 있게 될 것입니다. 즉, AI는 사용자의 현재 상황과 보유한 데이터를 더욱 심층적으로 이해하여 더욱 적절한 지원을 제공할 수 있다는 의미입니다. 예를 들어, 비즈니스 분석 지원 담당자는 재무 시스템, 일정 및 이메일에 동시에 연결하여 포괄적인 정보를 기반으로 중요한 변경 사항을 사전에 알려줄 수 있습니다. 또는 코드 베이스를 읽는 것 외에도 개발자의 프로그래밍 AI가 프로젝트 관리 도구와 토론 스레드 기록에 액세스할 수도 있으므로 전체 개발 컨텍스트를 이해하는 진정한 지능형 파트너가 됩니다. 다양한 모드와 기능을 갖춘 AI 비서는 더 이상 단순히 채팅하고 질문에 답하는 데 그치지 않고, 복잡한 작업을 수행하고 다양한 서비스를 연결할 수 있어 우리의 일과 삶에 더욱 없어서는 안 될 도우미가 될 것입니다.

요약하자면, 새로운 개방형 표준인 MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델과 외부 세계 사이에 다리를 놓고 있습니다. 이는 우리에게 하나의 추세를 보여줍니다. AI 조수가 고립된 섬에서 상호 연결되고 협력적인 생태계로 이동할 것입니다. 물론, 새로운 기술의 구현은 하룻밤 사이에 이루어지지 않습니다. MCP는 아직 안정성과 보안성을 검증할 시간이 필요하며, 모든 당사자가 협력하여 모범 사례를 개발해야 합니다. 그러나 확실한 것은 표준화와 협업이 AI 개발의 불가피한 방향 중 하나라는 것입니다. 가까운 미래에 AI 조수를 이용해 다양하고 복잡한 작업을 완료하게 되면 MCP의 존재를 거의 알아차리지 못할 수도 있습니다. 오늘날 인터넷을 서핑할 때 HTTP가 어떻게 작동하는지 이해할 필요가 없는 것과 마찬가지입니다. 하지만 전체 생태계의 번영을 형성하고 뒷받침하는 것은 바로 이러한 숨겨진 합의입니다. MCP가 대표하는 개념은 AI를 인간의 디지털 생활에 더욱 긴밀하게 통합하는 것을 촉진하고 인공지능 응용 분야의 새로운 장을 열 것입니다.