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AI 시대의 연결 혁신: MCP(Model Context Protocol)의 현재와 미래

일반 리포트 2025년 05월 01일
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  • 현재 시간인 2025년 5월 1일을 기준으로, AI 모델과 외부 데이터 및 도구를 연결하는 혁신적 기술인 MCP(Model Context Protocol)의 개념과 그 발전에 대해 살펴보았다. MCP는 2024년 11월 Anthropic에 의해 처음 공개된 이후, AI 에이전트의 통합 및 디지털 전환의 필수 인프라로 자리잡았다. 이 프로토콜은 자동화된 환경, 비용 절감, 그리고 작동 효율성을 높이는 데 기여하고 있다. 특히, DevOps 환경에서의 혁신적 변화와 기업 AI 에이전트의 시나리오 확장을 통해, MCP는 여러 산업 부문에서 실제로 활용되고 있다. 이러한 기술은 공공 및 민간 부문에서의 디지털 혁신 가속화에 중요한 역할을 하고 있으며, 기업들이 SaaS 기반 솔루션을 통해 효율성을 극대화할 수 있는 기반을 마련하고 있다.

  • 또한, MCP는 현재 진행 중인 여러 프로젝트와 긴밀히 연결되어 있으며, 다양한 데이터 소스와 도구를 통합하여 실시간 분석이 가능하도록 돕고 있다. 각종 응용 프로그램과의 상호작용을 통해, 기업들은 더 정교하고 즉각적인 의사 결정을 내릴 수 있게 되었다. 이로 인해, 조직들은 경쟁력을 강화하고 디지털 트랜스포메이션을 촉진하는 데 있어 두 가지 중요한 프레임워크인 LangChain과의 협력 관계를 통해 향후 비즈니스 가능성을 더욱 확장하고 있다. 더욱이, MCP는 보안 측면에서도 새로운 대응 전략을 요구하며, 공격 표면 관리(ASM) 및 API 보안 강화의 필요성이 대두되고 있다.

  • 결론적으로, MCP는 AI 기술의 발전을 활용하여 기업들이 직면하는 여러 가지 경제적 및 운영적 도전과제를 해결하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 기회를 극대화하기 위해, 현재 진행 중인 디지털 혁신 프로젝트와 향후 MCP의 생태계 확장을 적극적으로 추진할 필요가 있다.

MCP의 개념과 기원

  • MCP 정의 및 역할

  • 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)은 인공지능 모델과 외부 데이터 소스 및 도구를 통합하는 표준화된 방식으로 설계된 오픈소스 프로토콜입니다. MCP는 2024년 11월 Anthropic에 의해 처음 공개되어, AI 애플리케이션들이 다른 애플리케이션이나 데이터와 소통하는 데 필요한 복잡성을 감소시킵니다. 이를 통해 AI는 다양한 외부 리소스와 쉽고 빠르게 상호 작용할 수 있으며, 더욱 이해할 수 있는 결과물을 생성할 수 있습니다. 실제로 MCP는 AI 모델이 고정된 데이터에 의존하지 않고, 실시간으로 컨텍스트를 받아 해당 작업을 수행하도록 돕습니다.

  • Anthropic의 오픈소스 공개

  • MCP는 Anthropic이 개발하여 2024년 11월에 오픈소스로 공개했습니다. 이 공개는 소프트웨어 개발자 커뮤니티에서 큰 관심을 불러일으켰으며, 이후 다양한 기업 및 개발자들이 MCP를 실험하고 활용하는 사례가 증가하였습니다. 초기에는 상대적으로 잔잔한 반응이었던 MCP는 시간이 지나면서 AI의 업무 활용 가능성에 대한 관심을 모았고, 이를 통해 많은 혁신적인 응용 사례가 빠르게 등장하기 시작했습니다. 실질적으로 MCP는 개발자가 아닌 사용자들도 AI의 행동을 자연어로 조작할 수 있는 장을 마련해 주는 점에서 주목받고 있습니다.

  • 기존 API와의 차별성

  • MCP는 기존 API와 비교할 때 몇 가지 중요한 차별점을 가지고 있습니다. 첫째, 기존 API는 통합을 위해 별도의 커스텀 코드를 작성해야 하고, 이는 각 데이터 소스마다 복잡성을 초래했습니다. 반면 MCP는 표준화된 방식을 통해 새로운 데이터 소스를 쉽게 추가하고 관리할 수 있도록 돕습니다. 둘째, MCP는 양방향으로 연결이 가능하여, AI 모델과 데이터 소스가 지속적으로 연결되어 서로 정보를 주고받을 수 있습니다. 이러한 점에서 MCP는 더 직관적이고 유연한 데이터 통신을 제공합니다. 개발자들은 개별 API를 설정하는 대신 MCP를 이용해 단일 프로토콜로 다양한 데이터 소스를 통합할 수 있습니다.

  • Model Context Protocol의 핵심 설계 원칙

  • MCP의 핵심 설계 원칙은 다음과 같습니다. 첫째, '모델 독립성'입니다. 이는 MCP가 특정 AI 모델에 종속되지 않고 다양한 대형 언어 모델(LLM)과 호환될 수 있도록 설계되었음을 의미합니다. 둘째, '확장성'입니다. 다양한 클라우드 저장소 및 협업 도구와 통합할 수 있는 능력은 MCP의 또 다른 특징입니다. 셋째, '보안 고려'입니다. MCP는 AI가 외부 데이터에 접속하기 위해 인증 및 데이터 접근 제어와 같은 보안 기능을 포함하고 있습니다. 이러한 설계 원칙들은 MCP가 AI 시스템의 실용성과 효율성을 극대화하는 데 기여하며, AI와 데이터 소스 간의 통합적 운영을 가능하게 합니다.

현재 MCP 적용 및 활용 사례

  • DevOps 환경 자동화

  • MCP(Model Context Protocol)는 DevOps 환경에서의 작업 자동화에 혁신적인 변화의 물결을 일으키고 있습니다. 기존의 DevOps 업무는 대부분 수동적인 접근과 복잡한 자동화 도구 사용으로 가득 차 있었으나, MCP의 도입으로 더 간편하고 유연한 방식으로 AI 기반의 자동화가 가능해졌습니다. 예를 들어, 사용자는 자연어를 통해 AWS S3 버킷의 파일 수정 요청이나 애플리케이션 배포 요청을 할 수 있으며, MCP는 이를 실시간으로 처리할 수 있습니다. 이는 개발자와 운영 팀 간의 협력을 강화하고, 더 빠르게 시장의 변화에 대응할 수 있는 기반을 제공합니다.

  • 기업용 AI 에이전트 시나리오

  • AI 에이전트는 기업 환경에서 점점 더 많이 채택되고 있으며, MCP는 이런 AI 에이전트가 내부 데이터베이스 및 외부 API와 원활하게 상호작용할 수 있도록 지원하는 중요한 역할을 하고 있습니다. 예를 들어, 사용자가 특정 질문을 하면 AI 에이전트는 적절한 정보를 즉시 검색하고 제공하는데, 이는 MCP가 Agile한 접근 방식을 제공함으로써 실현됩니다. 이러한 기술은 기업의 운영 효율을 크게 높이는 동시에 시간과 비용을 절감하는 효과를 가져옵니다.

  • 디지털 혁신 가속화

  • MCP는 디지털 혁신을 가속화하는 데 있어 필수적인 연결 고리 역할을 합니다. 매우 다양한 데이터 소스와 도구들이 기존에는 서로 단절되어 있었지만, MCP를 통해 이들이 통합되어 원활한 데이터 흐름과 실시간 분석이 가능해졌습니다. 다양한 AI 모델이 호환되도록 설계된 MCP는 기업들이 더 빠르고 정확한 의사 결정을 하는데 기여할 수 있습니다. 이러한 연결은 특히 예측 분석 및 실시간 데이터 처리에서 큰 장점을 나타내며, 궁극적으로 기업의 경쟁력을 높이는 데 기여하고 있습니다.

  • 프레임워크 확장 사례(LangChain 등)

  • LangChain과 같은 프레임워크는 MCP와의 연결을 통해 그 활용 가능성을 한층 더 확장하고 있습니다. LangChain은 다양한 LLM과 도구들을 연결하여 복잡한 작업을 수행하게 해주는 파이썬 기반 프레임워크로, MCP의 도움을 받아 다양한 모델간의 일관된 데이터 흐름과 협업을 이루어낼 수 있습니다. 이러한 구조는 복잡한 작업을 분해하고 효율적으로 처리할 수 있는 기반을 마련하여 비즈니스 환경에서의 AI 활용도를 극대화합니다. MCP의 도입으로 인해 LangChain과 같은 프레임워크는 더 많은 AI 기능을 사용자들에 제공하고, 복잡한 프로세스를 간소화하여 만족도를 높이고 있습니다.

보안 과제와 대응 전략

  • 공격표면 관리(ASM) 중요성

  • 공격표면 관리(ASM, Attack Surface Management)는 기업의 보안을 강화하는 데 필수적인 전략 중 하나로 부각되고 있다. 디지털 환경이 복잡해짐에 따라 기업 내부의 시스템과 외부의 시스템 간의 연결 지점이 많아지고 있으며, 이는 공격자가 활용할 수 있는 취약점을 증가시키는 결과를 초래한다. 데이터넷에서 보도된 바와 같이, 국내 통신사 해킹 사건은 글로벌 VPN 장비의 취약점이 악용되었을 가능성이 제기되며, 정기적인 공격표면 검토와 관리의 필요성을 다시 한번 일깨워 주고 있다. 따라서 효과적인 공격 방어를 위해서는 외부에 노출된 취약점과 잘못된 구성을 조치하여 공격표면을 지속적으로 제거해야 한다. 이를 통해 공격자에 의한 내부 시스템 침투를 사전에 예방할 수 있다.

  • API 및 에이전트 보안 강화

  • 현재 API와 AI 에이전트의 보안 강화는 특히 중요해졌다. Cequence Security와 Skyfire의 파트너십은 자율적인 AI 에이전트가 디지털 서비스에 안전하고 준수된 방식으로 접근할 수 있도록 하는 새로운 경로를 제공하고 있다. Cequence는 '좋은' 봇과 '나쁜' 봇을 구분하는 플랫폼을 통해, AI 에이전트가 적절한 신원을 나타내고, 거래를 안전하게 수행할 수 있도록 지원한다. 이러한 통합은 보안팀이 의심스러운 활동을 신속하게 감지하고 차단할 수 있게 도와주며, AI 에이전트가 인식되고 승인이 이루어질 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있다.

  • CAASM·VRM 통합 접근법

  • 최근 CIO와 보안 관리자들은 통합된 공격 표면 관리(CAASM, Combined Attack Surface Management)와 취약점 리스크 관리(VRM, Vulnerability Risk Management) 접근법을 검토하고 있다. 이러한 접근법은 트렌드마이크로가 제시한 CREM 솔루션과 같은 통합 플랫폼을 통해 효과적으로 실행된다. CREM은 공격 표면, 취약점, 보안 상태 관리를 통합하여 전반적인 위협 대응 능력을 강화한다. 예를 들어, CREM 도입 고객들은 평균 탐지 시간(MTTD)을 99% 단축시키고 사고 대응 속도를 65% 향상시키는 성과를 나타내었다.

  • 보안 파트너십 사례

  • 이와 같은 보안 강화를 위한 파트너십은 더욱 보편화되고 있는데, Inspira와 Cequence의 협력을 예로 들 수 있다. 이 파트너십은 API 기반의 위협에 대한 방어를 강화하고, API 트래픽을 모니터링하며, 자동화된 공격으로부터 기업을 보호하는 역할을 한다. Inspira는 Cequence의 플랫폼을 통해 고객이 API 보안을 향상시키고, 통합된 봇 방어 솔루션을 제공받을 수 있도록 지원할 예정이다. 이러한 협력은 기업들이 복잡한 API 공격으로부터 안전하게 보호받을 수 있도록 도와준다.

공공 및 산업 분야 디지털 혁신 동향

  • 공공기관 SaaS 도입 확대

  • 공공기관을 중심으로 서비스형 소프트웨어(SaaS)의 도입이 가속화되고 있습니다. 디지털서비스 이용지원시스템에 따르면, 2024년 SaaS 계약 규모는 약 75억 9천만 원에 달하며, 이는 전년(36억 9천만 원) 대비 두 배 이상 성장한 수치입니다. SaaS 계약 건수 또한 137건에서 226건으로 증가하여 60% 이상의 성장을 기록했습니다. 이러한 변화는 공공 부문에서 디지털 전환을 추진하려는 강력한 의지를 반영하고 있습니다. 공공기관은 기존의 수작업 기반 성과 관리 시스템에서 벗어나 SaaS 기반의 해결책을 통해 효율성과 공정성을 높이려 하고 있습니다.

  • UiPath 에이전트 자동화 플랫폼

  • UiPath는 최근 자사의 에이전트 자동화 플랫폼을 통해 인공지능(AI) 에이전트, 로봇, 사람 간의 통합된 자동화 접근 방식을 발표했습니다. 이는 워크플로우 관리의 효율성을 높이기 위한 시스템으로, 기업들이 AI를 실질적으로 적용하는 데 발생하는 다양한 문제(보안, 신뢰성, 파일럿 채택의 저조 등)를 해결하고자 합니다. 이 플랫폼은 비즈니스 프로세스를 엔드 투 엔드로 자동화하고 관리하며, 실시간 취약점 평가와 데이터 보호 기능을 통해 기업 환경의 안전성을 유지합니다. UiPath는 다양한 클라이언트가 플랫폼을 통해 자동화 솔루션을 간편하게 구축할 수 있도록 저코드 또는 풀코드 개발 도구를 제공합니다.

  • 디지털서비스 전문계약제도 현황

  • 2024년부터 시행된 디지털서비스 전문계약제도는 공공기관의 디지털 혁신을 지원하기 위해 고안되었습니다. 이 제도는 공공 분야에서 디지털 전환을 가속화하고, 맞춤형 서비스 및 솔루션을 보다 쉽게 조달할 수 있는 기회를 제공합니다. SaaS 기반 솔루션을 통해 기관별 필요에 맞춘 성과 관리를 구현할 수 있으며, 이는 공공기관마다 상이한 규제 및 평가 체계를 효과적으로 통합할 수 있는 기반을 마련합니다.

  • 엔터프라이즈 AI 문화 변화

  • 현재 공공기관에서 AI와 디지털 혁신을 도입하기 위한 조직 문화적 변화가 진행되고 있습니다. 기존의 연공서열 및 직급 중심의 평가 체계에서 벗어나, 객관적이고 정량적인 데이터 기반의 성과 평가 방식으로의 전환이 이루어지고 있습니다. 이러한 변화는 공정성과 효율성을 강화하고, 인재 중심의 조직 문화를 조성하는 데 기여하고 있습니다. 향후에는 AI 도입을 위한 체계적인 전략 수립과 이를 지원하는 솔루션 도입이 필수적일 것입니다.

향후 전망과 전략적 제언

  • MCP 표준화와 생태계 확장

  • MCP는 AI 모델과 외부 데이터 간 상호운용성을 촉진하는 표준화된 프로토콜로, 그 중요성이 지속적으로 강조되고 있습니다. 2025년 5월 1일 현재, MCP는 이미 여러 기업과 산업에서 채택되고 있으며, 이로 인해 다양한 AI 응용 프로그램과 도구들이 상호작용할 수 있는 생태계가 확장되고 있습니다. 따라서 기업들은 MCP를 통해 데이터 통합과 편리한 활용이 가능하며, 새로운 API나 서비스와의 통합이 용이해지는 이점을 누릴 수 있습니다. 예를 들어, MCP를 활용하면 최신 정보나 문맥적 데이터를 실시간으로 AI 모델에 제공할 수 있어, 보다 정확하고 유용한 AI 응답을 이끌어낼 수 있게 됩니다.

  • 향후에는 더욱 많은 조직들이 MCP를 도입함으로써 AI 생태계의 표준화를 이루고, 이 과정에서 다양한 오픈소스 프로젝트와 협력해 생태계 확장을 꾀할 것으로 예상됩니다. 또한, MCP 생태계의 확장은 개발자와 기업 간의 협력을 증진시키고, AI 애플리케이션의 구축 시간을 단축시키는 효과를 가져오게 될 것입니다.

  • 오픈소스 협력 모델

  • MCP의 성장 가능성은 강력한 오픈소스 협력 모델에 기반하고 있습니다. 오픈소스 생태계는 다양한 개발자와 조직들이 MCP를 실험하고 개선할 수 있는 기반을 제공하며, 이런 협업을 통해 새로운 아이디어와 개선 사항이 지속적으로 반영될 수 있습니다. 예를 들어, 현재 Anthropic은 여러 기업과 협력하여 MCP가 다른 도구와 서비스와 원활히 통합될 수 있도록 개선하고 있습니다. 듀오의 사용 사례와 같은 다양한 프로젝트가 오픈소스 생태계 안에서 개발되고 있는 것은 MCP의 가능성을 더욱 높여주는 요소입니다.

  • 미래에는 MCP를 활용한 오픈소스 프로젝트가 더욱 늘어날 것이며, 이러한 프로젝트들은 다양한 분야에 걸쳐 AI와의 연결을 혁신할 가능성을 지닙니다. 따라서 기업들은 이러한 오픈소스 프로젝트에 적극적으로 참여함으로써 MCP 활용의 범위를 확대하고, 자신들만의 비즈니스 모델과 AI 솔루션에 효과적으로 임베드할 수 있는 기회를 창출할 수 있습니다.

  • 글로벌 기업·커뮤니티 동향

  • AI 분야에서 MCP를 활용한 글로벌 기업의 동향은 눈여겨볼 필요가 있습니다. 많은 기업들이 MCP를 이용하여 자사 제품 및 서비스의 성능을 극대화하고 있으며, 이는 AI 모델의 효용성과 정확성을 획기적으로 개선할 수 있는 전략이라는 평가를 받고 있습니다. 또한, 여러 글로벌 커뮤니티에서도 MCP 표준화와 관련된 논의가 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 협력은 MCP가 다양한 산업에서 채택될 수 있도록 하여, AI의 통합적 활용을 더욱 가속화할 것입니다.

  • 또한, 여러 주요 AI 기술 제공업체들은 MCP를 적용하여 자사 개발 환경에 특화된 기능들을 추가하고 있으며, 이를 통해 사용자 경험을 개선하고 있습니다. 이러한 글로벌 기업들의 동향은 MCP의 중요한 발전을 이끄는 원동력으로 작용할 것입니다.

  • 미래 연결 혁신 비전

  • 미래의 연결 혁신은 자율적인 AI 시스템의 설계를 더욱 현실화할 것입니다. MCP는 단순한 연결 기술을 넘어서 사람과 기계 간의 경계를 허물고, AI가 자율적으로 외부 데이터와 상호작용할 수 있는 시대를 열 것입니다. 향후 AQ(Artificial Quotient)와 같은 개념이 등장하여 인간의 지능을 초월하는 AI 시스템의 발전이 이루어질 가능성도 제기되고 있습니다.

  • 다양한 도구와 데이터 사이의 효율적인 상호작용에 더하여, 생성 AI 및 서비스 AI의 통합화가 이뤄지면서 사용자들은 더 나은 맞춤형 경험을 제공받으며, 이는 기업의 문제 해결력과 생산성을 강화하는 계기가 될 것입니다. 따라서 기업들은 MC로 인해 변화하는 디지털 환경에 발맞추어, 실시간 데이터 활용과 AI 시스템 통합에 보다 많은 역량을 집중해야 할 것입니다.

마무리

  • MCP는 AI 모델과 외부 데이터 및 도구 간의 상호운용성을 획기적으로 개선하여, 다양한 디지털 혁신 분야에서 핵심 인프라로 자리매김하고 있다. 현재 시점인 2025년 5월 1일 기준으로, MCP의 도입은 DevOps 자동화, 공공 부문의 SaaS 전환, 엔터프라이즈 AI 확장에서 두드러진 성과를 나타내고 있으며, 각기 다른 산업 부문에서의 활용 가능성 역시 커지고 있다. 그러나 이러한 긍정적인 발전에도 불구하고 공격 표면 관리와 API 보안, 데이터 거버넌스와 같은 새로운 과제가 대두되고 있다. 따라서 CAASM-통합 접근 및 VRM 구축 같은 포괄적 보안 전략이 필수적이다.

  • 향후 MCP의 표준화를 주도하고 오픈소스 협력을 강화함으로써 다양한 생태계 확장이 이루어질 것으로 예상되며, 이는 기업들에게 지속 가능한 경쟁우위를 제공할 것이다. 이와 같은 관점에서, 조직들은 MCP 도입을 위한 체계적인 로드맵을 수립하고, 보안, 개발, 운영 부서 간의 협업을 통해 글로벌 표준 제정 활동에 적극적으로 참여할 필요가 있다. 이러한 전략적 접근은 향후 AI와 데이터 통합의 성공적인 지속 가능성을 위해 필수적일 것이다.

용어집

  • MCP (모델 컨텍스트 프로토콜): 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)은 인공지능 모델과 외부 데이터 소스 및 도구를 통합하는 표준화된 오픈소스 프로토콜로, 2024년 11월 Anthropic에 의해 처음 공개되었습니다. 이 프로토콜은 AI 애플리케이션들이 서로 소통하는 데 필요한 복잡성을 줄여주며, AI가 다양한 외부 리소스와 쉽게 상호작용할 수 있도록 돕습니다.
  • AI 에이전트: AI 에이전트는 사람이나 조직의 요구를 이해하고, 이에 따라 데이터베이스 및 외부 API와 소통하며 정보를 제공할 수 있는 인공지능 시스템입니다. MCP는 이러한 AI 에이전트가 다양한 데이터 원천과 유기적으로 연결될 수 있도록 지원하여, 사용자 질문에 대한 신속한 정보 제공을 가능하게 합니다.
  • DevOps: DevOps는 개발(Development)과 운영(Operations)의 합성어로, 소프트웨어 개발과 IT 운영을 통합하여 소프트웨어의 개발, 배포, 관리를 효율적으로 수행하는 방법론입니다. MCP는 DevOps 환경에서 AI의 자동화를 촉진하는 중요한 역할을 하고 있으며, 사용자가 자연어로 요청하면 해당 작업을 자동으로 처리할 수 있게 합니다.
  • SaaS (서비스형 소프트웨어): 서비스형 소프트웨어(Software as a Service, SaaS)는 사용자가 소프트웨어를 인터넷을 통해 서비스 형태로 제공받는 모델입니다. 공공기관에서 SaaS의 도입이 확대되고 있으며, 이는 비용을 절감하고 효율성을 높이는 데 기여하고 있습니다.
  • 공격표면 관리 (ASM): 공격표면 관리(Attack Surface Management, ASM)는 기업의 사이버 보안을 강화하기 위한 전략으로, 외부 공격자가 접근할 수 있는 취약점을 선제적으로 식별하고 관리하는 과정을 포함합니다. 디지털 환경의 복잡성이 증가하면서 ASM의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다.
  • LangChain: LangChain은 다양한 대형 언어 모델(LLM)과 도구들을 연결하여 복잡한 작업을 수행하도록 돕는 파이썬 기반의 프레임워크입니다. MCP와의 통합을 통해 데이터의 일관된 흐름을 유지하고 협업 효율을 극대화하는 데 기여하고 있습니다.
  • CAASM (통합된 공격 표면 관리): 통합된 공격 표면 관리(Combined Attack Surface Management, CAASM)는 다양한 공격 표면을 통합적으로 관리하여 보안을 강화하는 방법론으로, 사이버 위협을 효과적으로 탐지하고 대응하는 데 중점을 둡니다.
  • VRM (취약점 리스크 관리): 취약점 리스크 관리(Vulnerability Risk Management, VRM)는 조직 내의 보안 취약점을 식별하고 평가하여 리스크를 최소화하기 위한 전략입니다. CAASM와 함께 사용되어 종합적인 사이버 보안을 구축하는 데 크게 기여합니다.
  • 디지털 전환: 디지털 전환은 조직이 디지털 기술을 활용하여 비즈니스 모델과 작업 방식을 혁신하는 과정입니다. MCP와 같은 기술은 디지털 전환을 더욱 가속화하는 중요한 역할을 하고 있습니다.

출처 문서