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AI 시대의 USB-C, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)의 현재와 미래

일반 리포트 2025년 04월 26일
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  • 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI와 외부 데이터 및 도구 간의 실시간 연동을 가능하게 하는 개방형 표준으로, 2025년 4월 26일 기준, 다양한 기업과 애플리케이션에서 신속하게 채택되고 있습니다. 이 리포트에서는 MCP의 정의와 등장 배경, 현재의 핵심 기능 및 구조, 그리고 실제 적용 사례를 통해 MCP가 갖는 의미를 분석합니다. MCP는 AI 시스템의 상호 운용성을 높이고, 데이터의 실시간 접근을 가능하게 하여 기업의 생산성을 향상시키는데 기여하고 있습니다. 새로운 표준화가 추진됨에 따라, MCP는 다양한 산업에서 AI 솔루션의 성능을 극대화할 수 있는 잠재력을 지니고 있으며, 이러한 표준이 통합되어 효율적인 데이터 활용을 장려함으로써, AI가 보다 유용한 정보 제공자로 자리잡을 수 있게 되었습니다.

  • MCP는 과거 AI와 외부 데이터의 비효율적인 연관 방식을 개선하기 위해 설정된 프로토콜입니다. 특히, 대형 언어 모델(LLM)과의 연계를 통해 실시간으로 데이터를 활용하고, 사용자 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있는 기반을 마련하고 있습니다. MCP의 강조점은 다양한 도구와 서비스 간의 일관된 접근 방식을 제공하여 개발자의 생산성을 높이는 것으로, 이는 개발 커뮤니티 내에서 폭넓은 지원을 받고 있습니다. 현재 진행 중인 여러 기업들의 채택 사례는 MCP의 가능성을 확증하고 있으며, 이는 향후 AI의 발전 막아서는 제도가 될 것입니다.

  • 또한, MCP의 구현에서 발생할 수 있는 보안 문제와 표준화의 필요성은 향후 AI 생태계에서의 협력과 거버넌스 구축의 중요성을 강조합니다. 특히, MCP의 다양한 기능은 현대 기업이 기존에 직면했던 데이터 통합 문제를 해결하며, 실시간 데이터 접근성으로 인해 비즈니스 의사 결정 과정에서의 품질을 높이는 데 긍정적인 영향을 미치고 있습니다. 이러한 관점에서 MCP는 단순한 기술적 구현을 넘어 AI 생태계의 지속 가능한 발전을 위한 중요한 기초가 되고 있습니다.

MCP 정의와 등장 배경

  • MCP의 개념

  • MCP(Model Context Protocol)는 인공지능 모델, 특히 대형 언어 모델(LLM)과 외부 데이터 소스 및 도구 간의 원활한 상호작용을 가능하게 하는 개방형 프로토콜입니다. MCP는 AI 시스템이 데이터를 실시간으로 이용하고, 다양한 도구와 협업할 수 있도록 지원하는 기술입니다. 이는 AI 제품의 성능을 극대화하고, 사용자에게 실시간으로 유의미한 정보를 제공하기 위해 설계되었습니다.

  • MCP의 주요 기능은 데이터와 도구에 대한 일관된 접근 방식을 제공하여, 개발자들이 시스템 간의 통합을 손쉽게 할 수 있도록 돕는 것입니다. 과거 AI 시스템은 각각의 도구와 데이터 소스에 대해 서로 다른 방식으로 연동해야 하므로 높은 복잡성과 유지보수 비용이 따랐습니다. MCP는 이러한 문제를 해결하기 위해 표준화된 프로토콜을 제시하여 다양한 데이터 소스와 도구를 하나의 통합된 시스템으로 연결합니다.

  • AI-데이터 연동의 필요성

  • AI 시대의 도래는 다양한 산업에서 데이터의 중요성을 부각시켰습니다. 그러나 많은 AI 솔루션들은 여전히 데이터를 효과적으로 활용하지 못하고 있었습니다. 이전의 방식들은 AI 시스템에 외부 데이터를 통합하는 데 있어 비효율적이었습니다. 이로 인해 데이터 접근성이 떨어지고, AI 모델의 성능과 정확도가 제한되는 경우가 많았습니다.

  • MCP는 이러한 데이터 연동의 필요성을 충족시키기 위해 등장했습니다. MPC를 통해 다양한 데이터 출처에서 정보를 통합하고, 이를 통해 AI 모델이 더 정확하고 유용한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 또한, AI의 실용성을 높이기 위해 기존의 비효율적인 데이터 사용 방식을 개선하는 길을 제시하였습니다.

  • MCP 등장 시점과 배경

  • MCP는 2024년 11월, Anthropic에 의해 오픈 소스로 공개되었습니다. 당시 AI 분야는 급격한 발전과 변화의 시점에 있었으며, 대규모 언어 모델의 활용이 보편화되고 있었습니다. 이러한 시점에서 MCP는 AI 모델과 외부 에코시스템 간의 원활한 연결을 통해 더욱 많은 데이터를 활용하고, 사용자에게 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있는 기회를 창출했습니다.

  • MCP의 출현은 AI의 활용 범위를 획기적으로 넓히는 혁신적인 전환점으로 평가됩니다. 특히, AI 시스템들이 외부의 복잡한 데이터 환경에서도 성능을 유지할 수 있도록 지원하면서, 더욱 다양한 산업에 적용될 수 있는 가능성을 열어주었습니다. 이처럼 MCP는 발전하는 AI 생태계와 함께 진화하며, 기업들과 개발자들에게 필수적인 도구라 할 수 있습니다.

MCP의 핵심 기능과 구조

  • 표준 통신 프레임워크

  • 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 애플리케이션이 다양한 데이터 소스 및 도구와 실시간으로 교류할 수 있도록 지원하는 표준화된 통신 프레임워크입니다. 그 본질은 일종의 ‘언어’로서, 서로 다른 AI 모델과 외부 시스템 간의 원활한 정보 전송을 허용합니다. 이는 클라이언트-서버 아키텍처를 통해 이루어지며, 클라이언트는 AI 애플리케이션을, 서버는 데이터나 서비스를 제공합니다. 이러한 구조를 통해 개발자들은 복잡한 통합 작업 없이도 다양한 도구와 애플리케이션과의 연결을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

  • MCP의 장점 중 하나는 오픈 소스 기반이라는 점입니다. 이는 다양한 기업과 개발자들이 자유롭게 참여하고 수정할 수 있음을 의미하며, 표준에 대한 폭넓은 지원과 채택을 가능하게 합니다. 예를 들어, OpenAI와 Anthropic이 이 프로토콜을 채택함으로써 보다 많은 애플리케이션이 MCP를 통해 상호작용할 수 있는 기반이 마련되고 있습니다.

  • 컨텍스트 공유 방식

  • MCP는 AI 모델과 데이터를 연결하는 데 있어 중요한 구조적 요소로 '컨텍스트 공유' 방식을 지원합니다. 이 방식은 AI 모델이 특정 임무를 수행하는 데 필요한 정보를 외부 데이터 소스에서 실시간으로 가져올 수 있도록 합니다. 예를 들어, 사용자가 AI에게 이메일에서 특정 정보를 검색하라고 요청하면, MCP는 이메일 서비스와의 직접적인 상호작용을 통해 관련 데이터를 찾아 AI에게 전달하는 방식입니다.

  • MCP의 클라이언트는 요청이 발생하면 필요한 정보를 외부 서버에 요청하며, 서버는 그 요청을 처리 후 결과를 AI 클라이언트에 반환합니다. 이를 통해 AI는 필요한 상황적 정보를 기억하고, 제대로 된 문맥을 유지하여 보다 정확하고 유용한 응답을 생성할 수 있습니다. 이러한 기능은 사용자가 일관된 대화 경험을 할 수 있도록 돕고, AI가 더욱 효율적으로 업무를 처리할 수 있게 합니다.

  • 보안 및 확장성 설계

  • MCP의 구조는 보안과 확장성을 핵심적으로 고려하여 설계되었습니다. 모든 MCP 서버는 사용자의 인증과 권한 부여를 필수적으로 요구하며, OAuth 2.1 기반의 인증 프로세스를 통해 안전한 데이터 접근을 보장합니다. 이를 통해 민감한 정보에 대한 안전한 접근이 이루어지고, 데이터 유출이나 악용의 위험을 최소화할 수 있습니다.

  • 또한, MCP는 적절한 권한 제어 및 검토 메커니즘을 통해 고위험 작업에 대해 사용자가 직접 확인하는 절차를 잘 마련하고 있습니다. 예를 들어, AI가 중요한 작업을 수행하기 전에는 사용자에게 확인 요구를 할 수 있도록 하여 보안 강화를 도모하고 있습니다. 이러한 설계는 또한 MCP가 성장할 수 있는 기반을 제공하며, 다양한 시스템과의 통합 시에도 일관된 보안 모델을 유지할 수 있게 합니다.

MCP 생태계와 적용 사례

  • Anthropic 및 주요 기업 도입

  • Model Context Protocol(MCP)은 이미 여러 메이저 기업에서 적극적으로 도입되고 있으며, 특히 Anthropic의 Claude와 같은 AI 모델에 통합되었습니다. 이러한 도입 사례는 MCP의 가능성을 입증하는 중요한 사례로, 다양한 AI 애플리케이션 및 툴과의 연계를 통해 AI의 활용도를 극대화하고 있습니다. MCP는 AI 모델과 외부 도구를 연결하는 표준화된 방법을 제공하여, 다양한 데이터 소스 및 서비스와의 실시간 통신을 가능하게 합니다. 이로 인해 기업들은 업무 효율성을 대폭 향상시키고 있으며, 일상적인 작업을 자동화하는 데 큰 도움이 되고 있습니다.

  • Claude와 ChatGPT 연동 사례

  • Claude와 ChatGPT는 MCP를 통해 외부 도구와의 상호작용이 가능해졌습니다. 예를 들어, 사용자가 Claude에게 '회의를 구글 캘린더에 추가해 달라'는 요청을 했을 때, Claude는 MCP를 활용하여 구글 캘린더 API와 연동해 해당 작업을 자동으로 수행할 수 있습니다. 이러한 연동은 사용자가 복잡한 프로그래밍 없이도 AI의 기능을 쉽고 편리하게 활용할 수 있도록 만들어 줍니다. 또 다른 예로는 사용자가 ChatGPT에게 '이메일을 작성하고, 파일을 첨부해 보내 달라'는 요청을 하면, ChatGPT는 자연어 이해(NLU) 기술을 통해 요청의 의도를 파악하여 적절한 이메일을 작성하고 자동으로 발송하는 작업까지 수행할 수 있습니다.

  • 업무 자동화 플랫폼 적용

  • MCP는 다양한 업무 자동화 플랫폼에서도 적용되고 있으며, 이를 통해 기업의 생산성을 크게 향상시키고 있습니다. 예를 들어, 최근 온라인 쇼핑몰에서는 MCP를 활용하여 고객의 주문 및 결제 처리를 자동화하고 있습니다. 고객의 주문이 들어오면 시스템이 자동으로 결제 정보를 처리하고, 재고 관리 시스템과 연동하여 재고 수준을 실시간으로 업데이트합니다. 이처럼 MCP는 일상적인 작업을 자동화하여 직원들이 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 돕고 있습니다. 또한, 복잡한 작업을 자동으로 수행하게 함으로써 시간과 비용을 절감하는 데에도 기여하고 있습니다.

MCP의 이점과 기대 효과

  • 개발 생산성 향상

  • MCP는 AI 모델과 외부 도구 및 데이터 소스를 연결하는 표준 통신 프레임워크로, 개발자들에게 큰 생산성 향상을 가져다줍니다. 전통적으로 각 AI 애플리케이션은 특정 API나 툴에 맞춘 개별 통합이 필요했기 때문에, 다양한 시스템과의 연결 작업은 번거로움과 높은 유지 비용을 초래했습니다. 하지만 MCP를 활용하면 단일 인터페이스를 통해 여러 데이터 원천에 연결할 수 있으므로, 복잡한 커스터마이징 작업을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 여러 AI 모델들이 동일한 MCP 서버를 통해 통신하게 되면, 모델 간의 호환성이 높아지고, 개발자는 동일한 데이터 커넥터를 여러 AI 도구에서 간편하게 재사용할 수 있습니다.

  • MCP의 오픈 소스 지원 또한 개발자들로 하여금 다양한 커뮤니티 리소스를 활용하게 해 주며, 개발 과정에서의 시간 소모를 줄여줍니다. 기업과 개인 개발자들은 더 이상 각 데이터 소스에 별도의 통합 프로젝트를 신경 쓰지 않고, 표준화된 방식으로 AI의 기능을 최대한 활용할 수 있게 되었습니다.

  • 범용 인터페이스 제공

  • MCP는 다양한 시스템과 도구 간의 상호운용성을 보장하는 범용 인터페이스를 제공합니다. 예를 들어, AI 모델이 여러 데이터베이스나 애플리케이션에 접근할 때, 복잡한 통합 과정 없이도 표준화된 프로토콜을 통해 데이터를 쉽게 검색하고, 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 M×N 통합 문제를 해결하는 데 기여하며, 다양한 데이터 소스와 AI 모델 간의 통합을 간소화합니다.

  • 따라서 MCP를 통해 기업은 특정 공급업체에 종속되지 않고도 다양한 도구를 사용하여 대응할 수 있는 유연성을 가지게 됩니다. 이를 통해 AI 시스템의 도입과 활용이 용이해지며, 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에 효과적으로 적응할 수 있습니다.

  • 실시간 데이터 접근

  • MCP는 AI 모델이 실시간 데이터에 접근할 수 있는 능력을 부여하여, 최신 정보와 사용자 맞춤형 데이터를 제공할 수 있도록 합니다. 이는 AI가 단순히 과거의 지식에만 의존하지 않고, 현재의 상황에 기반하여 더 적절하고 정확한 답변을 제공하도록 돕습니다.

  • 예를 들어, 사용자가 특정 날짜에 대해 과거의 사건을 물어보는 것이 아니라, 현재 진행 중인 이벤트나 상황을 문의할 때, MCP가 지원하는 다양한 API와 연결되어 있으면 AI는 실시간으로 정보를 검색하고 즉각적인 인터랙션을 제공할 수 있습니다. 이는 고객 서비스, 정보 제공 등 다양한 분야에서 사용자의 만족도를 크게 높이는 결과로 이어질 수 있습니다.

MCP의 도전 과제와 위험성

  • 보안 취약점

  • MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델과 외부 도구 간의 상호작용을 원활하게 해주는 통신 프로토콜로, 그러나 이러한 편리함 뒤에는 여러 보안 취약점이 존재합니다. 우선, MCP의 초기 설계 단계에서는 인증 체계가 미비했습니다. 이후 OAuth 방식을 추가했지만, 이는 여전히 복잡하고 일관성이 부족하다는 지적이 있습니다.

  • 더욱이, 로컬 실행 중 발생할 수 있는 취약점도 심각한 문제가 될 수 있습니다. 예를 들어, MCP 서버가 STDIO 방식을 사용하면서 악성 코드 실행의 통로가 될 수 있는 가능성을 내포하고 있습니다. 뿐만 아니라, 사용자 입력을 그대로 실행하는 경우가 존재하는데, 이는 원격 코드 실행(RCE) 공격에 노출될 수 있는 위험이 있습니다.

  • 이 외에도 프롬프트 인젝션 강화와 같은 보안 리스크가 존재합니다. 도구가 시스템 프롬프트로 오염될 수 있는 가능성이 있으며, 사용자가 승인한 후 도구 이름과 설명이 변경되는 'rug pull' 공격, 그리고 제4자 데이터 인젝션의 위험도 고려해야 합니다. 이러한 보안 취약점들은 MCP의 도입 시 큰 장애 요인이 될 수 있습니다.

  • 표준 분산 문제

  • MCP의 성공적인 적용을 위해서는 표준화가 필수적입니다. 그러나 현재 MCP에 관한 다양한 구현이 존재하면서, 표준의 분산 문제가 심각하게 대두되고 있습니다. 각 기업이나 개발 팀이 자신만의 방식으로 MCP를 구현하게 되면, 서로 다른 시스템 간의 호환성이 떨어질 수 있으며, 이는 전체적인 통합성과 상호운용성을 저하시키는 결과를 초래할 수 있습니다.

  • 현재 일부 기술들은 MCP의 기본 개념과 디자인을 따르지만, 실제 구현에서의 차이로 인해 제각기 다른 동작 및 성능을 보이고 있습니다. 이러한 상황은 개발자들에게 혼란을 초래하고, 새로운 도구나 기술을 도입하는 데 있어 장애 요인이 될 수 있습니다. 따라서, MCP의 공식적인 표준화 작업이 시급히 진행될 필요가 있습니다.

  • 도구 남용 우려

  • MCP는 LLM 에이전트가 특정 도구를 자동으로 호출하고 실행할 수 있게 하는 기능을 제공합니다. 이로 인해 업무 효율성은 크게 향상될 수 있지만, 그 이면에는 도구 남용의 우려가 존재합니다. 사용자가 의도하지 않거나, 심지어 몰래 실행되는 도구 호출은 다양한 문제가 발생할 수 있습니다.

  • 예를 들어, 잘못된 명령어를 통해 예기치 않은 데이터 삭제나 시스템 변경이 발생할 수 있으며, 이는 정말로 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 또한, 리소스 관리 측면에서도 문제가 될 수 있습니다. 불필요한 도구 호출이 지속되면 시스템 과부하나 높은 비용이 발생할 수 있습니다. 따라서, LLM 에이전트가 도구를 사용할 때는 사용자에게 충분한 제어권을 부여하고, 각 도구의 위험도를 명확히 인식할 수 있는 시스템이 필요합니다.

표준화 현황과 향후 전망

  • MCP 개방형 표준화 동향

  • 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)의 개방형 표준화는 AI 생태계의 상호운용성과 미래의 성장을 이끌고 있습니다. 2024년 11월에 Anthropic에 의해 처음 소개된 이후로, MCP는 다수의 주요 기업 및 개발자 커뮤니티에서 큰 기대를 모으고 있습니다. 이러한 표준화의 목적은 AI 모델과 외부 데이터 및 도구 간의 통신을 원활하게 하고, 다양한 플랫폼에서의 일관성을 유지하여 사용자에게 더욱 개선된 경험을 제공하는 것입니다. 데모 프로젝트와 초기 채택 사례들이 보고되고 있으며, 이에 따라 MCP가 다양한 산업 분야에 어떻게 적용될 수 있는지에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있습니다. 향후 2025년에는 더욱 많은 기업이 MCP를 통합하게 될 것으로 예상되며, 이는 다양한 데이터 소스와 AI 모델 간의 연결 고리를 더욱 견고히 다져줄 것입니다.

  • 산업 협의체 이슈

  • MCP의 효과적인 표준화를 위해서 산업 내 여러 이해관계자 간의 협력이 필수적입니다. 현재 여러 기업들이 MCP를 지원하는 방향으로 나아가고 있지만, Google과 Meta와 같은 주요 기술 기업들이 MCP의 채택에 대해 어떤 입장을 취할지는 분명하지 않습니다. 이러한 상황에서 산업 협의체의 역할이 중요해질 것입니다. 이들 협의체는 업계의 목소리를 통합하고, 서로 다른 프로토콜 간의 충돌을 방지하며, MCP의 통합을 이끌어내기 위한 베스트 프랙티스를 정립해야 할 것입니다. 또한, 사용자가 요구하는 보안과 개인 정보 보호를 보장함으로써, 기업들이 더욱 두려움 없이 MCP를 도입할 수 있도록 지원해야 합니다.

  • 미래 통합 생태계 전망

  • 미래의 AI 통합 생태계는 MCP를 중심으로 더욱 명확히 진화할 것입니다. 사용자들이 다양한 AI 모델과 도구에 안전하게 접근할 수 있도록 하는 MCP의 역할은 갈수록 중대한 의의를 지니게 될 것입니다. 특히, AI의 활용도가 증가함에 따라 공공과 민간 분야 모두에서 보다 효율적이고 안전한 솔루션에 대한 수요가 높아질 것입니다. 데이터를 효과적으로 관리하고 처리할 수 있는 MCP의 기능은 이러한 수요를 충족하는 데 핵심적일 것으로 보입니다. 예를 들어, 기업들이 실시간으로 데이터를 교환하고 통합할 수 있는 환경이 마련된다면, 이는 정보의 흐름을 더 원활하게 하고, 결과적으로 의사결정의 질을 향상시키는 데 기여할 것입니다. 따라서 MCP의 성공적인 보급과 발전은 AI 시스템의 효율성과 신뢰성을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다.

마무리

  • MCP는 AI 모델과 외부 데이터 및 도구 간의 연계를 효율적으로 지원하여 AI 시스템의 생산성과 활용성을 혁신적으로 높이는 중요한 기술 표준으로 자리잡고 있습니다. 현재진행형인 여러 보안 취약성과 표준화의 불확실성은 여전히 해결되지 않은 과제로 남아 있으나, 산업 내 협력과 명확한 거버넌스를 통해 이와 같은 문제를 극복할 수 있는 가능성은 존재합니다.

  • 향후 MCP의 발전을 위해서는 주요 기업과 국제 표준 기구 간의 협업은 필수적이며, 이를 통해 보안성 강화 및 상호운용성을 확대하는 것이 시급한 상황입니다. 또한, MCP가 가진 범용성과 확장성은 다양한 산업 분야에 대한 데이터를 효과적으로 관리하고 처리할 수 있는 환경을 조성할 것이며, 이는 결국 기업들이 AI 시스템을 활용하여 좀 더 전략적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있도록 할 것입니다. 결국, MCP의 성공적인 도입과 발전은 AI 생태계 전반의 효율성과 신뢰성을 강화시키는 핵심 요소가 될 것입니다.

  • 따라서, AI 모델과 도구 간의 원활한 통신을 보장하는 MCP의 중요성은 날로 증가할 것이며, 이를 통해 발생하는 혁신적인 변화는 향후 AI 기술의 진화 및 응용에 긍정적인 영향을 미칠 것입니다. MCP의 평가는 이제 단순한 기술의 채택을 넘어, 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 생태계를 구축하는 데 기여하는 전반적인 기준으로서 그 가치를 인정받아야 할 시점에 다가왔습니다.

용어집

  • MCP (모델 컨텍스트 프로토콜): MCP는 인공지능 모델, 특히 대형 언어 모델(LLM)과 외부 데이터 및 도구 간의 상호작용을 가능하게 하는 개방형 프로토콜입니다. 이는 AI 시스템이 실시간으로 데이터를 활용하고 다양한 도구와 협업할 수 있도록 지원하여, AI의 성능을 극대화하고 사용자에게 유의미한 정보를 제공합니다.
  • 대형 언어 모델 (LLM): LLM은 대량의 텍스트 데이터를 바탕으로 학습된 인공지능 모델로, 자연어 처리 및 생성 등의 다양한 작업을 수행할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이 모델들은 주로 언어의 의미 및 문맥을 이해하여 사람과 유사한 방식으로 대화를 할 수 있도록 설계되었습니다.
  • 상호운용성: 상호운용성은 서로 다른 시스템이나 도구들이 원활하게 연동되고 데이터를 주고받을 수 있는 기능을 의미합니다. MCP의 목적 중 하나는 AI 모델과 외부 도구 간의 상호운용성을 통해 통합된 솔루션을 제공하는 것입니다.
  • 표준화: 표준화는 특정 기준에 따라 제품이나 서비스의 품질을 일관되게 유지하도록 하는 과정입니다. MCP의 성공적인 적용을 위해서는 통일된 표준화가 필수적이며, 이를 통해 다양한 시스템 간의 호환성 및 통합성을 보장할 수 있습니다.
  • OAuth 2.1: OAuth 2.1은 API에 대한 접근 권한을 안전하게 관리하는 인증 프로토콜입니다. MCP는 이 방식을 사용하여 데이터 접근을 보호하며, 사용자 인증 및 권한 부여 과정에서의 보안을 강화하고 있습니다.
  • 프롬프트 인젝션: 프롬프트 인젝션은 인공지능 모델이 사용자 입력을 처리할 때 악의적인 데이터를 주입하여 원치 않는 동작을 유발할 수 있는 공격 기법입니다. MCP는 이러한 잠재적 위험으로 인해 보안 문제를 해결할 필요가 있습니다.
  • Anthropic: Anthropic은 AI 및 머신러닝 기술에 초점을 맞춘 회사로, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 오픈 소스로 공개한 주체입니다. 이들은 AI 모델의 안전성을 개선하고, 인간 중심의 AI 개발을 추진하고 있습니다.
  • 도구 연동: 도구 연동은 외부 소프트웨어 및 서비스와의 상호작용을 통해 데이터 처리를 효율적으로 수행하는 기능을 의미합니다. MCP는 다양한 도구와의 유연한 연동을 통해 AI의 활용도를 높이고 있습니다.
  • 보안 취약성: 보안 취약성은 시스템이나 애플리케이션이 공격이나 해킹에 의해 위협받는 가능성을 의미합니다. MCP의 설계에서는 이러한 취약점들에 대한 해결책이 필요하며, 계속해서 보안 강화를 위한 노력이 요구됩니다.
  • 실시간 데이터 접근: 실시간 데이터 접근은 AI 모델이 현재의 데이터와 정보를 즉시 이용할 수 있는 기능을 의미합니다. MCP는 이러한 기능을 통해 이루어지는 정보 검색 및 사용자 맞춤형 응답을 가능하게 합니다.

출처 문서