거대언어모델(LLM) 시장의 절대 강자인 오픈AI가 중대한 결정을 내렸습니다. 바로 경쟁사인 앤트로픽(Anthropic)의 **모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)**을 도입하기로 한 것인데요. 이 결정은 단순한 기술 채택을 넘어, 생성형 AI 생태계 전반에 걸친 거대한 패러다임 전환을 예고하고 있습니다.
“이제 MCP를 모르면 생성형 AI 어플리케이션을 만들 수 없다.”
말 그대로, MCP는 앞으로 AI 개발자라면 반드시 이해하고 활용해야 할 핵심 표준이 되었습니다.
오픈AI의 선택: 경쟁사의 표준을 받아들이다
2025년 3월 26일, 샘 알트먼 오픈AI CEO는 X(구 트위터)를 통해 오픈AI가 AI 에이전트 구축에 MCP를 공식 채택한다고 밝혔습니다. 그는 “사람들은 MCP를 좋아하며, 우리는 이를 제품 전반에 지원하게 되어 기쁘다”고 전했습니다.
이제 MCP는 챗GPT 데스크톱 앱, 에이전트 SDK(Agents SDK), 리스폰스 API(Responses API) 등 오픈AI의 다양한 제품군에서 활용될 예정입니다.
원문 링크: 샘 알트먼의 발표
MCP란 무엇인가?
MCP는 AI가 업무용 소프트웨어, 콘텐츠 저장소, 개발 환경 등 다양한 데이터 소스와 직접 연결되어 작업을 수행할 수 있게 돕는 오픈 소스 표준입니다.
간단히 말해, AI 모델이 필요한 정보를 스스로 찾고 연결하는 구조를 가능하게 해주는 기술이죠.
이로써 개발자는 AI 기반 어플리케이션과 데이터 소스 간 양방향 연결을 손쉽게 구축할 수 있습니다.
- MCP 서버: 데이터를 제공
- MCP 클라이언트: AI 에이전트가 해당 서버와 연결해 데이터를 활용
이미 대세가 된 MCP
앤트로픽이 MCP를 오픈소스로 공개한 이후, 다양한 기업들이 이를 도입하고 있습니다.
블록(Block), 아폴로(Apollo), 리플릿(Replit), 코디움(Codium), 소스그래프(Sourcegraph) 등 유수의 플랫폼이 MCP 기반 통합을 시작했죠.
앤트로픽의 CPO인 마이크 크리거는 다음과 같이 말했습니다.
“MCP는 수천 개의 통합을 지원하며, 계속 성장하는 개방형 표준이 됐다. LLM은 기존 데이터 및 소프트웨어와 연결될 때 가장 유용하다.”
왜 지금, 왜 MCP인가?
이번 결정은 단순한 기술 도입이 아니라, 오픈AI의 전략적 전환을 보여줍니다.
기존의 플래그십 모델은 폐쇄형으로 운영되었지만, AI 에이전트는 그 특성상 개방형 구조가 필수입니다. 다양한 도메인에 맞춤화된 전문 에이전트를 모두 한 회사가 만들 수는 없기 때문이죠.
따라서, 누구나 쉽게 데이터를 연결하고 협업할 수 있는 개방형 표준이 필요했고, MCP가 그 해답이 된 것입니다.
마치며: AI 시대의 새로운 기본, MCP
오픈AI와 앤트로픽의 시장 점유율을 합치면 50%를 넘습니다. 이 두 거인의 합의는 곧 업계의 표준이 됩니다.
이제 생성형 AI를 다루는 사람이라면, MCP는 선택이 아닌 필수가 되었습니다.
앞으로의 에이전트 생태계는 MCP 위에서 움직일 것입니다.
- MCP 검색 서버
- MCP 클라우드 플랫폼 서버
- MCP 버전 관리 서버
- MCP 개발자 도구 서버
- MCP 데이터베이스 연결 서버
- MCP 브라우저 자동화 서버
- MCP 프롬프트(Prompts) 이해하기
- MCP 데이터 과학 도구 서버
- MCP 파일 시스템 접근 서버
- 이제는 MCP의 시대, 오픈AI가 선택한 이유는?
- MCP 리소스(Resources) 개념 쉽게 이해하기
- MCP 핵심 아키텍처 개념 쉽게 이해하기
- MCP(Model Context Protocol) 기본 개념
- Model Context Protocol(MCP) 기반의 문서 처리 시스템 구축
