MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 외부 세계와 안전하게 소통할 수 있도록 해주는 표준화된 통신 방식입니다. 이해하기 쉽게 설명해 드리겠습니다.
MCP의 기본 개념 및 역할
MCP는 AI 모델과 외부 데이터 소스나 도구를 연결해주는 “다리” 역할을 합니다. 이것을 컴퓨터 세계의 “USB 포트”에 비유할 수 있습니다:
- 문제 해결: 기존에 AI 모델은 주어진 텍스트 외에 외부 정보에 접근하기 어려웠습니다. 새로운 데이터 소스마다 별도의 통합 작업이 필요했죠.
- 표준화된 연결: MCP는 “한 번 연결하면 모든 곳에 연결된다”는 철학으로, AI 모델이 다양한 데이터 소스(파일, 데이터베이스, API 등)와 통일된 방식으로 소통할 수 있게 합니다.
- 실시간 데이터 접근: AI가 고립된 상태를 벗어나 현실 세계의 최신 정보를 얻을 수 있어 더 관련성 높은 응답을 생성할 수 있습니다.
MCP의 주요 구성 요소
MCP는 다음과 같은 핵심 구성 요소로 이루어집니다:
- MCP 호스트(Host):
- AI 모델을 운용하는 애플리케이션(예: Claude Desktop, 코드 에디터의 AI 어시스턴트)
- 사용자 요청을 받아 AI 모델에 전달하고 응답을 보여주는 역할
- MCP 클라이언트(Client):
- 호스트 내부에서 작동하며 MCP 서버와의 통신을 담당
- 각 서버와 1:1로 연결되어 요청을 보내고 응답을 받음
- MCP 서버(Server):
- 외부 데이터나 기능을 제공하는 서비스
- 예: 파일 시스템 서버, 데이터베이스 서버, 날씨 정보 서버 등
- 하나의 호스트는 여러 서버에 동시에 연결 가능
- 맥락(Context) 요소:
- 리소스(Resources): 모델이 참조할 읽기 전용 데이터(파일, DB 레코드 등)
- 도구(Tools): 모델이 호출할 수 있는 함수나 기능(웹 검색, 계산, API 호출 등)
- 프롬프트(Prompts): 모델에 제공되는 지시나 템플릿(반복 사용되는 지침 등)
- 프로토콜(Protocol):
- 클라이언트와 서버 간 통신 규약(JSON-RPC 2.0 기반)
- 표준화된 메시지 형식으로 요청과 응답을 주고받음
작동 방식 예시
간단한 예를 들어보겠습니다:
- 사용자가 AI 에디터(MCP 호스트)에서 “이 프로젝트의 마지막 커밋 내용을 요약해줘”라고 요청합니다.
- AI 에디터 내의 MCP 클라이언트가 Git MCP 서버에 연결하여 최근 커밋 정보를 요청합니다.
- Git MCP 서버는 로컬 Git 저장소에서 데이터를 가져와 표준화된 형식으로 변환합니다.
- 이 정보가 AI 모델(Claude 같은)에 전달되고, 모델은 이를 분석하여 커밋 내용 요약을 생성합니다.
- 사용자는 외부 데이터를 활용한 정확한 응답을 받게 됩니다.
이처럼 MCP는 AI 모델이 다양한 정보 소스와 안전하게 상호작용할 수 있게 해주는 표준화된 “언어”이자 “인터페이스”라고 볼 수 있습니다. 이를 통해 AI의 능력을 크게 확장하고 실제 업무에 더 유용하게 활용할 수 있게 됩니다.
