Model Context Protocol (MCP): AI와 앱을 연결하는 새로운 표준

 

Model Context Protocol 완전 분석

에필로그

 

2025년 4월, Anthropic은 AI 모델과 외부 애플리케이션 간의 연결을 혁신적으로 간소화할 수 있는 새로운 표준인 **Model Context Protocol (MCP)**를 공개했습니다.

이 프로토콜은 기존의 API 호출 기반 통합 방식을 뛰어넘어, AI 에이전트가 실시간으로 앱 데이터를 불러오고 작업을 수행할 수 있도록 설계된 획기적인 접근법입니다.

 

본 글에서는 MCP의 구조와 원리, 실제 활용 방식, 장점과 한계, 그리고 향후 전망까지 깊이 있게 살펴보며,

AI 에이전트 기술이 어떻게 앱 생태계와 통합되어가는지에 대한 통찰을 제공하고자 합니다.

 

 

1. Model Context Protocol이란 무엇인가?

Model Context Protocol(MCP)은 Anthropic이 제안한 새로운 AI 모델-애플리케이션 연결 프로토콜입니다.

기존에는 AI가 앱과 통신하려면 RESTful API를 호출하거나 미리 정해진 프롬프트로 제한된 정보만을 받아야 했습니다.

하지만 MCP는 이 방식을 혁신합니다.

 

MCP는 AI 모델이 앱의 상태와 기능을 “컨텍스트”로 인식하게 하여, 명령 수행 전 필요한 정보를 앱으로부터 자동으로 가져오고, 다시 작업을 실행하는 방식으로 동작합니다.

즉, 앱과 AI 사이에 직접적인 코드 연동 없이도 자연어 명령 기반의 인터페이스가 가능해집니다.

 

 

예시 비교

기존 방식MCP 방식

기존 방식	MCP 방식
사용자: “이메일 보내줘”→ 모델: “이메일 앱 열기” 요청 → API 호출	사용자: “이메일 보내줘”→ 모델이 자동으로 앱 컨텍스트를 분석하고 이메일 기능 호출
개발자가 별도로 모든 명령어와 API 연결을 코드화	앱이 MCP 스펙에 맞는 context.json을 제공하면 자동 연동

 

 

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MCP는 이러한 통신 구조를 **컨텍스트 단위의 스펙 파일(context.json)**로 정의하며,

AI 모델이 이를 읽고 직접 기능에 접근하거나 필요한 UI 요소를 유추할 수 있게 합니다.

 

 

2. MCP의 구조와 작동 방식

MCP의 핵심은 **앱과 AI 모델이 공통의 언어로 소통할 수 있도록 하는 ‘컨텍스트 문서(context.json)’**입니다.

이 문서는 앱의 기능, 사용 가능한 데이터, 가능한 명령 및 그 의미를 구조화된 JSON 형태로 제공하며, 모델이 이 정보를 해석해 적절한 기능을 실행합니다.

 

 

(1) Context.json의 기본 구조

{
  "name": "email_app",
  "functions": [
    {
      "name": "send_email",
      "parameters": {
        "to": "string",
        "subject": "string",
        "body": "string"
      },
      "description": "지정된 수신자에게 이메일을 보냅니다."
    }
  ],
  "data": {
    "drafts": [
      {"id": "d1", "subject": "회의 일정", "body": "4월 20일 회의 확인 바랍니다."}
    ]
  }
}

 

이처럼 MCP는 단순히 “할 수 있는 일”을 나열하는 것이 아니라,

모델이 앱의 기능과 데이터를 마치 API 문서를 읽듯 이해하고 실행할 수 있도록 지원합니다.

 

 

(2) 작동 예시

 

사용자가 “회의 관련 메일 보내줘”라고 말하면:

 

1. 모델은 context.json의 functions 항목에서 send_email 기능이 있는지 확인
2. data.drafts 중 “회의” 키워드를 포함하는 텍스트를 찾아 적절한 본문 선택
3. 최종적으로 send_email 호출에 필요한 인자를 구성해 작업 실행

 

즉, MCP는 AI가 앱의 내부를 탐색하고 필요한 기능을 유추하는 데 필요한 맥락(context)을 제공합니다.

 

이것은 단순 API 호출보다 훨씬 유연하며, 다양한 상황에서 적응 가능한 AI 행동을 설계할 수 있게 합니다.

 

 

3. MCP의 장점과 한계

 

 

✅ MCP의 주요 장점

 

1. 앱 통합의 단순화이는 중소 규모 앱이나 내부 툴과의 AI 통합을 크게 용이하게 만듭니다.
2. 개발자는 복잡한 API 서버를 구축할 필요 없이, context.json 하나만 제공하면 됩니다.
3. 더 높은 자연어 처리 적응성다양한 표현에도 일관된 기능 실행이 가능해집니다.
4. AI 모델은 사용자 입력을 직접 context와 매핑하므로,
5. 도구 선택의 유연성예: Google 캘린더, Notion, 이메일 등 중에서 상황에 따라 자동 선택
6. 여러 앱이 MCP 포맷으로 context를 제공하면, AI가 상황에 맞게 가장 적절한 도구를 선택할 수 있습니다.
7. 에이전트 설계의 표준화
8. 다양한 도구와 AI가 MCP 기반으로 통신할 수 있게 되면, 에이전트 개발자가 개별 앱에 맞는 통합 코드를 작성할 필요가 없어집니다.

 

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❌ MCP의 현재 한계

 

1. 보안 및 인증 구조 미흡민감한 작업을 수행하기 위한 인증 체계는 별도 구현이 필요합니다.
2. MCP는 기능 호출의 표준만 정의하고 있으며,
3. 컨텍스트 과잉 가능성오히려 AI 모델이 중요하지 않은 정보에 혼란을 겪을 수 있습니다.
4. 앱에서 너무 많은 데이터를 노출하면,
5. 지원 모델의 제한Anthropic Claude 시리즈나 일부 사전 설정된 시스템에만 최적화되어 있습니다.
6. 현재 MCP를 완전히 지원하는 모델은 아직 제한적이며,
7. 실시간성 보완 필요
8. context.json이 정적 파일이라면, 실시간 데이터 변화(예: 잔고, 주식, 채팅 등)에 대한 대응은 아직 제한적입니다.

 

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MCP는 혁신적인 접근임에도 불구하고, 아직 초기 단계에 있는 기술로

개발자 커뮤니티와 AI 서비스 제공자 간의 협력이 필수적입니다.

 

 

4. 실제 활용 사례와 확장 가능성

 

MCP는 아직 초기 단계지만, 이미 일부 기업과 개발자 커뮤니티에서는

자체적인 컨텍스트 기반 시스템을 활용한 유사 MCP 구조를 실험하고 있습니다.

 

 

(1) 개인 생산성 앱 통합

 

• To-do 앱 + AI 에이전트: 사용자가 “이번 주 중요한 일 다시 알려줘”라고 말하면,
• 에이전트는 context.json에서 ‘중요도 필터링’ 기능을 감지하고 우선순위 높은 항목을 요약 제공.
• 노션(Notion)과의 연결: MCP를 적용하면 문서 생성, 일정 추적, 회의록 요약 등
• 다양한 도구가 하나의 컨텍스트로 연결돼, 사용자 요청에 따라 적절히 대응 가능.

 

 

(2) 기업용 시스템 통합

 

• 고객지원 플랫폼: Zendesk나 Intercom과 같은 CRM 시스템이 context.json 기반으로
• 지원 기능을 노출하면, AI는 고객 이슈에 따라 ‘답변 검색’, ‘이전 티켓 참조’ 등을 자동 수행.
• ERP 시스템 연동: 재고 확인, 주문 이력, 가격 변경 등 기능이
• 컨텍스트로 정의되면, AI가 “재고 상태 보여줘” 같은 명령에 즉각 응답 가능.

 

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(3) 확장 가능성: Swarm 기반 멀티에이전트 구조

 

MCP는 단일 에이전트뿐 아니라, **여러 에이전트 간의 협업(멀티에이전트 시스템)**을 구현하는 기반이 되기도 합니다.

 

예시 시나리오:

 

• ① 기획 에이전트: 사용자의 명령을 파악 → 실행 단위로 분해
• ② 도구 선택 에이전트: MCP를 통해 최적 앱 선택
• ③ 실행 에이전트: context 기반 명령 수행
• ④ 요약 에이전트: 전체 결과 정리 및 보고

 

이런 흐름이 가능하려면, 각 앱과 툴이 MCP와 같은 표준화된 컨텍스트 포맷을 지원해야 합니다.

 

MCP는 결국, AI가 ‘어디서든 작동할 수 있는 진정한 범용 에이전트’를 구현하기 위한 통로라 볼 수 있습니다.

 

 

5. 미래 전망과 개발자에게 주는 의미

 

Model Context Protocol은 단순한 기술 명세를 넘어,

AI 모델이 앱과 자연스럽게 연결되는 생태계의 방향성을 제시하고 있습니다.

 

 

(1) 더 넓은 에이전트 통합 생태계

 

현재 OpenAI, Anthropic, Meta, Google 등 주요 AI 기업들이

각자의 방식으로 툴 사용 및 외부 시스템 통합 기능을 고도화하고 있으며,

MCP는 그 중심을 관통하는 ‘표준화 시도’로 주목받고 있습니다.

 

특히, 툴 호출 기능(tool calling), 함수 기반 응답(function calling), 플러그인 구조 등과

MCP가 연결되면, AI가 앱을 넘나들며 자연스럽게 작업을 수행하는 진정한 AGI 시대의 기반이 될 수 있습니다.

 

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(2) 개발자에게 주는 변화

 

MCP는 개발자에게 다음과 같은 긍정적 변화를 가져옵니다:

 

• 더 적은 코드로 더 많은 통합 구현
• 비기술 사용자도 활용 가능한 인터페이스 생성
• 애플리케이션 설계의 언어모델 중심 전환

 

이는 향후 UX의 중심이 GUI가 아닌 AI와의 대화로 넘어갈 수 있음을 의미하며,

개발자에게는 “API 설계자”에서 “에이전트 협력자”로의 전환을 요구합니다.

 

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🔚 마지막 한줄

 

MCP는 AI가 인간처럼 앱을 이해하고 사용하는 미래를 향한,

‘연결의 언어’를 만드는 첫 걸음입니다.