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AI 시대 연결의 열쇠, Model Context Protocol(MCP)의 현재와 미래

일반 리포트 2025년 04월 28일
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  • 현재 시점인 2025년 04월 28일 기준, Model Context Protocol(MCP)은 앤트로픽이 2024년 11월에 공개한 개방형 프로토콜로, AI 모델이 외부 시스템과 데이터 소스와의 연결을 표준화된 방식으로 가능하게 합니다. MCP는 AI 어시스턴트와 다양한 소프트웨어 환경 간의 상호작용을 촉진하며, AI가 필요한 데이터를 실시간으로 취득하거나 특정 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다. 이번 분석에서는 MCP의 정의, 초기 개발 배경, 그리고 기술적 구조와 작동 원리를 심도 있게 살펴보았습니다. 또한, MCP가 주목받는 이유는 기존의 API 방식보다 유연하며 직관적인 통합 방식을 제공하기 때문입니다. 이러한 특성 덕분에 개발자들은 더욱 효과적으로 다양한 데이터 소스를 사용할 수 있습니다.

  • MCP는 2025년 현재, OpenAI와 앤트로픽을 포함한 여러 주요 기업들이 채택하고 있는 상황입니다. 이러한 조치는 AI 모델 간의 연결성을 높이고, 더 다양한 비즈니스 환경에서의 활용 가능성을 확대하는 데 기여하고 있습니다. 실제로 최근 몇 개월 간 MCP 관련 검색량은 급증한 바 있으며, 이는 산업의 변화를 반영하는 중요한 지표로 해석됩니다. 각종 IT 기업들은 MCP를 통해 새로운 소프트웨어와 데이터 통합 전략을 수립하고 있으며, 이로 인해 사용자가 AI의 이점을 직접적으로 체험할 수 있는 기회를 제공받고 있습니다.

  • 특히, MCP는 보안 분야에서도 큰 관심을 얻고 있으며, SaaS 애플리케이션 통합에 활용되고 있습니다. 예를 들어 AppOmni는 MCP 서버의 사용을 통해 다양한 보안 도구들과 통합하여 효과적인 사이버 보안 작업을 자동화하고 있습니다. 이는 조직들이 실시간으로 위협을 감지하고 대응할 수 있는 기능을 강화하는 데 크게 기여하고 있습니다. MCP의 이러한 적용 사례는 향후 다양한 산업 분야에서의 가능성을 보여주며, 지속적인 확장과 혁신을 기대하게 합니다.

MCP 개요 및 발전 배경

  • MCP 정의

  • 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)은 인공지능 회사 앤트로픽이 개발한 개방형 표준으로, 대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션이 외부 도구, 시스템 및 데이터 소스와 상호작용할 수 있도록 설계되었습니다. MCP는 AI 어시스턴트와 소프트웨어 환경 간의 컨텍스트 교환을 표준화하고, AI 모델이 실시간으로 필요한 데이터를 가져오거나 특정 프로그램을 실행할 수 있도록 지원합니다. 이 프로토콜은 파일 읽기, 함수 실행 및 컨텍스트 기반 프롬프트 처리를 위한 모델 불가지론적인 인터페이스를 제공합니다. 통상적으로, 이러한 기능은 API(Application Programming Interface)를 통해 구현되었으나, MCP는 더욱 직관적이고 유연한 접근을 가능하게 만들어 AI의 활용도를 높이는 데 중점을 두고 있습니다.

  • 초기 공개 및 개발 배경

  • MCP는 2024년 11월 25일 앤트로픽에 의해 공개되었으며, 오픈소스로 제공되어 누구나 자유롭게 실험하고 개선할 수 있는 기회를 여는 계기가 되었습니다. 공개 초기에는 비교적 조용한 반응을 얻었으나, 시간이 지나면서 개발자 커뮤니티와 소셜 플랫폼에서 큰 주목을 받기 시작했습니다. 특히, AI가 단순한 질의응답에서 벗어나 실제 업무 수행의 가능성을 열어준 점에서 관심이 증대했습니다. MCP의 개발 초기에는 'N×M' 통합 문제, 즉 다수의 데이터 소스와 도구에 대한 사용자 정의 커넥터 구축의 복잡성을 해결하기 위해 이 프로토콜이 설계되었습니다. 이로 인해 MCP는 모든 AI 어시스턴트와 외부 시스템 간의 통합을 용이하게 하여, AI의 실질적인 업무 처리 능력을 향상시키는 데 토대를 마련했습니다.

  • 기존 API 대비 차별점

  • MCP의 가장 두드러진 차별점은 기존의 API나 함수 호출 방식보다 유연하고 직관적인 데이터 통합을 가능하게 한다는 점입니다. 전통적인 API 접근법에서는 AI 모델이 특정 데이터를 요청하면 서버가 단방향으로 응답하는 구조가 일반적이었습니다. 그러나 MCP는 양방향 연결을 지원하여, AI 모델과 데이터 소스가 지속적으로 연결된 상태에서 서로 정보를 주고받을 수 있습니다. 이로 인해 AI는 고객 데이터베이스와 같은 다양한 데이터 소스에서 실시간으로 정보를 받아 분석 후 업데이트를 적용할 수 있는 구조를 갖추게 되었습니다. 또한, MCP는 특정 소프트웨어나 데이터 시스템에 국한되지 않으며, 모든 대규모 언어 모델이나 AI 시스템이 연동될 수 있는 범용 프로토콜로 기능합니다. 이는 개발자가 별도의 커넥터를 작성하지 않고도 다양한 데이터 소스를 통합할 수 있게 해주어 개발의 효율성을 크게 향상시킵니다.

기술적 구조와 작동 원리

  • MCP 프로토콜 구조

  • Model Context Protocol(MCP)는 AI 애플리케이션이 외부 도구와 데이터 소스와 효과적으로 연결하기 위해 고안된 표준화된 프로토콜입니다. MCP의 아키텍처는 클라이언트-서버 모델을 기반으로 하며, 세 가지 주요 구성 요소인 MCP 호스트, MCP 클라이언트, MCP 서버로 이루어져 있습니다. MCP 호스트는 외부 데이터를 요청하는 주체로, 예를 들어 AI 기반의 개발 환경이나 챗봇 인터페이스와 같이 외부 상호작용이 필요한 응용 프로그램입니다. MCP 클라이언트는 이 호스트와 MCP 서버 간의 통신을 담당하며, 요청을 적절한 서버에 라우팅합니다. 마지막으로 MCP 서버는 필수 데이터를 호스팅하고 요청을 처리하여 AI 모델이 필요로 하는 정보를 제공합니다. 이 구조는 AI 모델이 항상 최신의 적절한 문맥을 확보할 수 있도록 보장합니다.

  • 외부 시스템 연동 방식

  • MCP의 외부 시스템 연동 방식은 다양한 데이터 소스와 도구를 AI 애플리케이션에 효과적으로 통합하는 데 중점을 둡니다. MCP는 JSON-RPC 2.0 메시지 형식으로 통신하며, 이는 요청과 응답을 JSON으로 인코딩하여 구조화된 데이터를 제공합니다. 이러한 방식은 데이터 전송의 표준화와 보안을 강화하는 데 기여합니다. 예를 들어, AI 모델이 Google Drive의 문서를 검색하고 분석하는 경우, AI는 MCP 클라이언트를 통해 요청을 보내고, 해당 요청은 관련 MCP 서버로 전환됩니다. 서버는 요청된 정보를 찾아 클라이언트에 반환하고, 클라이언트는 이를 AI 모델에 전달하여 최종적으로 사용자가 요구한 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 이러한 과정은 실시간으로 이루어져 데이터의 최신성을 보장합니다.

  • 데이터 교환 메커니즘

  • MCP는 데이터 교환을 위한 여러 메커니즘을 제공합니다. 데이터는 리소스로 식별되며, 이는 AI 모델이 접근할 수 있는 구조화된 데이터의 형태를 의미합니다. 예를 들어, 문서, 코드 파일, 대화 기록 등이 해당됩니다. 이와 함께 도구(Tools)와 프롬프트(Prompts) 기능을 통해 AI 모델은 외부 시스템과 원활하게 상호작용할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 도구는 특정 작업을 실행하기 위한 함수로, 이러한 기능은 API를 호출하여 외부 시스템과 상호작용할 수 있는 기회를 제공합니다. 또한, 프롬프트는 AI 모델과의 상호작용을 안내하는 미리 정의된 지침으로, AI가 다양한 작업을 보다 효과적으로 수행할 수 있도록 돕습니다. 이러한 데이터 교환 방식은 AI의 유연성과 응답성을 높여, 사용자가 필요한 정보를 보다 신속하게 얻을 수 있도록 합니다.

산업 표준화 및 채택 현황

  • 앤트로픽 오픈소스 공개

  • MCP(Model Context Protocol)는 2024년 11월 앤트로픽에 의해 오픈소스로 공개되었습니다. 최초 공개 당시에는 그 영향력이 미미했지만, 이후 점차 개발자 커뮤니티와 소셜 미디어에서의 반응이 활발해지고 있습니다. MCP는 AI 모델이 외부 데이터와 시스템을 효율적으로 활용할 수 있도록 돕는 범용 연결 프로토콜입니다. 이는 API(Application Programming Interface)를 통한 기존 시스템 간의 상호작용 방식을 개선합니다.

  • MCP의 본질적인 목표는 다양한 프로그램이 서로 쉽게 연결되고, AI가 필요로 하는 데이터를 실시간으로 불러오거나 특정 프로그램을 직접 실행할 수 있게 하는 것입니다. 이를 통해 기존의 API보다 직관적이고 유연한 데이터 활용이 가능해졌습니다. 또한, MCP는 오픈소스 특성 덕분에 누구나 이 프로토콜을 실험하고 개선할 수 있으며, 다양한 응용 사례가 빠르게 등장하고 있습니다. 이로 인해 MCP의 적용 가능성과 중요성이 더욱 부각되고 있는 상황입니다.

  • 오픈AI의 MCP 수용

  • 2025년 3월 27일, 오픈AI의 CEO 샘 알트만은 자사 제품 전반에 MCP 지원을 추가할 것이라고 발표했습니다. 이는 업계에서 큰 반향을 일으켰습니다. 두 AI 업계의 거대 기업인 앤트로픽과 오픈AI가 모두 MCP를 지원하게 됨으로써, MCP가 AI 산업의 새로운 표준으로 자리잡을 가능성이 높아졌습니다.

  • 오픈AI는 MCP 지원을 통해 특히 에이전트 SDK에 이러한 형식을 통합할 예정입니다. 이는 개발자들이 GPT를 사용하는 AI 에이전트를 제작할 때 외부 응용 프로그램을 쉽게 연동할 수 있도록 합니다. 이는 MCP가 AI 에이전트에게 더욱 다양한 기능을 부여하고, 사용자의 요구를 효과적으로 처리할 수 있는 계기를 마련하는 중요한 변화로 평가됩니다.

  • 업계 반응 및 표준 부상

  • MCP의 등장 이후, IT 업계에서는 그 잠재력에 대한 기대감을 표현하고 있습니다. 특히 MCP가 AI의 연결성을 높이고 다양한 응용 사례를 만들어 낼 것이라는 전망이 우세합니다. 여러 IT 기업들이 MCP 서버를 빠르게 통합하고 있는 이유는 이 프로토콜이 제공하는 범용성과 효율성을 높이 평가하고 있기 때문입니다.

  • MCP의 채택이 증가함에 따라, AI 프로그램 간의 연결성을 개선하고 사용자 경험을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 것으로 보입니다. 실제로 최근 몇 개월 간 MCP 관련 검색량이 급증하는 등, 산업 내 변화와 관심이 커지고 있음을 보여줍니다. 구글 트렌드 통계에 따르면 2025년 3월부터 MCP에 대한 검색량이 눈에 띄게 상승한 것으로 나타났습니다. 이러한 현상은 업계의 인식 변화와 함께 MCP의 정착 가능성을 높이는 중요한 신호로 해석됩니다.

실제 적용 사례 및 응용 영역

  • SaaS 보안 통합(MCP 서버 활용)

  • 최근 보안 분야에서는 SaaS 애플리케이션을 보호하기 위해 다양한 통합 솔루션이 등장하고 있고, 그 중 Model Context Protocol(MCP)의 활용이 주목받고 있다. 유명한 사례 중 하나는 AppOmni에서 MCP 서버를 도입하여 SaaS 애플리케이션의 보안을 강화한 것인데, 이를 통해 다양한 AI 에이전트를 쉽게 통합할 수 있게 되었다. AppOmni의 AI 담당 이사인 멜리사 루찌는 이러한 솔루션이 기업의 사이버 보안 작업을 자동화하고 복잡성을 줄이는 데 도움을 줄 것이라고 언급했다. 이처럼 MCP 서버를 이용하면 여러 보안 도구와 플랫폼을 통합하여, 실시간으로 위협을 감지하고 대응할 수 있는 시스템을 구축할 수 있다.

  • MCP가 제공하는 표준화된 접근 방식은 각기 다른 보안 도구들과의 통신을 단순화하여, AI 에이전트가 필요한 정보를 신속하게 수집하고 처리할 수 있도록 해준다. 이로 인해 보안 팀은 다양한 도구의 사용자 인터페이스를 익힐 필요가 줄어들며, 복잡한 작업을 효과적으로 수행할 수 있는 가능성이 커진다.

  • AI 에이전트 워크플로우 강화

  • MCP의 또 다른 큰 장점은 AI 에이전트를 통해 다양한 워크플로우를 강화할 수 있다는 점이다. 예를 들어, AI는 이메일, 캘린더, 프로젝트 관리 도구와 통합하여 각종 활동을 자동화할 수 있다. 사용자는 단 하나의 명령으로 여러 작업을 동시에 수행할 수 있으며, 이는 일상적인 업무에서 시간을 절약할 수 있는 효과를 가져온다.

  • 이러한 방식으로 업무를 통합하면, 전반적인 생산성을 높이는 데 기여할 뿐 아니라 인간의 반복적인 작업에서 벗어날 수 있는 기회를 제공한다. AI는 실시간으로 정보를 처리하고, 필요에 따라 사용자 요청에 맞춰 동적으로 작업을 조정할 수 있는 능력을 갖추게 된다. 이처럼 MCP는 AI가 여러 시스템 간에 원활하게 소통할 수 있도록 도와주며, 이는 결국 기업의 효율성을 극대화하는 외부 환경을 형성한다.

  • 기업용 통합 관리 플랫폼

  • MCP는 기업 전반에서 통합 관리 플랫폼 개발에도 활용될 수 있다. 이를 통해 다양한 데이터 소스와 서비스를 연결해 통합적인 사고를 가능하게 만들고, 기업 운영의 유연성을 증대시킬 수 있다. 특히, 클라이언트는 MCP를 기반으로 서로 다른 API와 시스템을 통합하여 사용자 경험을 일관되게 제공할 수 있는 시스템을 구축할 수 있다.

  • 예를 들어, 기업이 CRM, ERP, 고객 서비스 시스템 등을 통합하여 단일의 AI 기반 인터페이스를 구축한다면, 모든 데이터에 대한 통합된 접근이 가능해져 고객 서비스 품질이 현저히 개선될 것이다. MCP 덕분에 기업은 시간과 자원을 절약하면서도 고객에게 더욱 효율적이고 일관된 서비스를 제공하게 되는 것이다. 이는 기업 경쟁력 강화에도 큰 도움이 될 것이다.

향후 전망 및 도전 과제

  • 생태계 확장 전망

  • MCP(Model Context Protocol)의 생태계 확장은 지속적으로 활성화될 것으로 예상됩니다. 현재 MCP는 Anthropic, OpenAI와 같은 주요 기술 기업들에 의해 적극적으로 채택되고 있으며, 이는 다른 기업들이 MCP를 활용하여 자신들의 AI 모델과 외부 시스템을 연동할 수 있는 기반을 제공합니다. 2025년 현재, 여러 소프트웨어 및 데이터 시스템들이 MCP를 통해 통합되고 있으며, 이로 인해 조직들은 AI의 기능을 최대한 활용할 수 있는 환경이 조성되고 있습니다. 앞으로는 MCP 기반의 툴 마켓플레이스가 등장하여 다양한 유틸리티가 쉽게 공유되고 발견될 것으로 보입니다. 이는 개발자들이 프로토타입을 빠르게 제작하고 테스트할 수 있는 기회를 제공하며, 사용자는 더욱 다양한 AI 서비스를 경험할 수 있게 될 것입니다.

  • 표준화 과제

  • MCP의 확산과 함께 표준화 작업이 필수적으로 요구됩니다. MCP는 그 자체로 표준화된 프로토콜이지만, 다양한 기업과 플랫폼 간의 통합을 위해서는 일관된 구현과 명확한 규정이 필요합니다. 특히, 서로 다른 버전의 MCP 서버가 공존하게 될 경우 데이터의 호환성과 연동성 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 업계 전반에 걸쳐 CSP(Community Standards Protocol)과 같은 협업 시스템이 필요합니다. 즉, 다양한 이해관계자들이 모여 MCP의 발전 방향과 표준적인 적용 방법을 논의하고 합의하는 과정을 통해 실질적인 동참과 확산을 이끌어내야 할 것입니다.

  • 보안 및 개인정보 보호

  • MCP의 확산에는 보안 및 개인정보 보호 문제가 깊이 연관되어 있습니다. AI 시스템이 데이터를 처리하고 통신하기 위해서는 이러한 데이터의 안전성을 보장해야 합니다. 특히, 다양한 외부 데이터 소스를 연결하는 과정에서 데이터 유출이나 악용의 위험성이 증가하기 때문에, 보안층을 강화하기 위한 노력이 필요합니다. 시작점으로는 MCP 서버의 오픈소스 구현을 통한 투명성을 높이는 것이 있으며, 이를 통해 커뮤니티 전체가 보안에 대한 책임을 공유하고, 지속적으로 검토할 수 있는 체계를 마련해야 합니다. 또한, GDPR과 같은 법적인 규제를 준수하는 시스템을 설계하여 사용자의 권리를 보호해야 합니다.

  • 거버넌스 이슈

  • MCP의 거버넌스를 효과적으로 구축하는 것은 향후 생태계의 지속가능성에 영향을 미칠 중요한 요소입니다. 이는 단순히 기술적 표준뿐만 아니라, 법적, 윤리적 기준까지 포함하는 포괄적인 시스템이 필요하다는 것을 의미합니다. 기술의 발전이 빠르게 이루어짐에 따라, 적절한 규제가 수립되지 않는다면 특정 기업이나 조직이 너무 강력한 영향력을 가지게 될 우려가 있습니다. 이에 따라, 다수의 이해관계자가 참여하는 거버넌스 모델을 수립하고, 이들이 MCP와 관련된 모든 사안들을 논의할 수 있는 플랫폼을 마련하는 것이 필수적입니다. 이러한 접근 방식은 MCP의 장기적인 채택과 발전을 촉진하고, 모두가 함께 발전할 수 있는 기회를 만들어줄 것입니다.

마무리

  • 결론적으로, Model Context Protocol(MCP)은 AI 산업의 필수적인 표준으로 부상하고 있으며, 이는 앤트로픽의 오픈소스 발표 이후 더욱 가속화되고 있습니다. MCP의 유연성과 실용성은 OpenAI의 채택을 통해 더욱 확인되었으며, 여러 산업에서의 표준화가 진행되고 있습니다. MC의 생태계는 지속적인 확장을 위해 다양한 기업의 참여를 유도하고 있으며, 이는 AI의 활용 가능한 범위를 넓히는데 기여하고 있습니다.

  • 향후에는 MCP를 기반으로 한 기업용 솔루션과 혁신적인 거버넌스 모델의 출현이 예상됩니다. 그러나 보안 및 개인정보 보호 문제는 여전히 큰 도전 과제가 될 것입니다. 데이터의 안전성을 보장하고, 다양한 외부 데이터 소스를 연결하는 과정에서의 위험성을 줄이기 위한 노력이 필요합니다. 궁극적으로, 기업들은 MCP를 활용하여 AI와의 통합을 통해 워크플로우 혁신을 이루고, 이를 통해 새로운 가치를 창출하는 데 주력해야 할 것입니다.

  • AI 산업의 미래는 MCP의 발전과 함께 결정될 것이며, 이를 통해 조직들은 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있는 환경을 조성할 수 있을 것입니다. 이와 같은 발전은 AI의 기능을 극대화하며, 전반적인 비즈니스 운영의 효율성을 향상시키는 기회를 제공할 것입니다. 따라서 MCP가 앞으로 어떻게 발전할지에 대한 관심과 연구는 계속해서 이어져야 할 것입니다.

용어집

  • Model Context Protocol (MCP): 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 앤트로픽이 개발한 개방형 표준으로, AI 모델이 외부 시스템과 데이터 소스와 효과적으로 연결되도록 설계된 프로토콜입니다. MCP는 AI 어시스턴트와 소프트웨어 간의 컨텍스트 교환을 표준화하며, AI가 실시간으로 필요한 데이터를 수집하거나 프로그램을 실행할 수 있도록 돕습니다.
  • AI 에이전트: AI 에이전트는 인공지능 기술을 활용해 사용자 요청에 응답하거나 특정 작업을 수행하는 소프트웨어입니다. MCP는 이러한 AI 에이전트가 외부 데이터 소스와 통합되어 더 다양한 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다.
  • 오픈소스: 오픈소스는 소스 코드가 공개되어 누구나 접근하고 수정할 수 있는 소프트웨어 유형을 의미합니다. MCP는 오픈소스로 제공되어 개발자들이 자유롭게 실험하고 개선할 수 있는 기회를 제공합니다.
  • API (Application Programming Interface): API는 서로 다른 소프트웨어 시스템 간의 상호작용을 가능하게 하는 인터페이스입니다. MCP는 기존 API 방식보다 보다 유연하고 직관적인 통합을 가능하게 함으로써 AI 모델의 활용도를 높이는 데 중점을 두고 있습니다.
  • SaaS: 소프트웨어-서비스(SaaS)는 클라우드 기반으로 제공되는 소프트웨어 배포 모델로, 사용자는 인터넷을 통해 소프트웨어를 액세스하고 사용할 수 있습니다. MCP는 이러한 SaaS 애플리케이션의 통합을 통해 보안 작업을 자동화하는 데 활용됩니다.
  • 데이터 연동: 데이터 연동은 서로 다른 데이터 소스 간에 정보를 교환하고 통합하는 과정을 의미합니다. MCP는 AI 모델이 다양한 데이터 소스와 통합되어 실시간으로 정보를 처리할 수 있도록 기여합니다.
  • 거버넌스: 거버넌스는 조직이나 시스템의 운영 및 관리를 위한 제도적 틀과 절차를 의미합니다. MCP의 효과적인 거버넌스 구축은 생태계의 지속가능성에 중요한 영향을 미치며, 다양한 이해관계자들이 참여하는 시스템이 필요합니다.
  • 산업 표준화: 산업 표준화는 특정 산업이나 분야에서 기술, 절차 및 제품을 규정하는 일련의 규칙 또는 지침을 설정하는 과정입니다. MCP는 AI 산업의 표준화를 견인하며, AI 모델 간의 연결성을 높이는 데 기여합니다.
  • 워크플로우: 워크플로우는 일련의 작업이나 프로세스를 정의하는 구조입니다. MCP는 AI 에이전트를 통해 다양한 워크플로우를 강화하여 업무 효율성을 높일 수 있도록 돕습니다.
  • 클라이언트-서버 모델: 클라이언트-서버 모델은 네트워크 구조 중 하나로, 클라이언트가 서버에 요청을 보내고 그에 대한 응답을 받는 방식입니다. MCP는 이 모델을 기반으로 하여 AI 애플리케이션과 외부 데이터 소스 간의 효과적인 연결을 유지합니다.
  • 턴키 솔루션: 턴키 솔루션은 사용자가 별도의 설치나 설정 없이 즉시 사용할 수 있는 완전한 소프트웨어 패키지를 의미합니다. MCP의 통합은 다양한 소프트웨어 솔루션을 함께 연결하여 사용자가 직관적으로 서비스를 이용할 수 있게 합니다.

출처 문서