🌟 MCP란?
Model Context Protocol (MCP) 은 2024년 Anthropic이 처음 선보인 혁신적인 표준 프로토콜입니다. MCP가 등장한 이유는 기존의 대형 언어 모델(LLM)이 가진 명확한 한계를 해결하기 위해서였죠.
🔍 기존 LLM의 한계
지금까지의 LLM은 학습된 정보만을 바탕으로 답변할 수 있었습니다. 따라서 최신 정보가 필요할 때마다 외부 API, 즉 툴을 호출해서 데이터를 가져오는 방식에 의존했습니다.
예를 들어볼까요?
💬 “오늘 대전 날씨 어때?”
ChatGPT는 날씨 정보를 전달하는 법은 알고 있지만, 실제로 현재의 날씨는 알지 못합니다. 그래서 네이버나 구글과 같은 외부 API에 날씨 정보를 요청하고, 받아온 결과로 답변을 구성합니다.
⚠️ 기존 방식의 문제점 (N x M 문제)
기존 방식에서는 AI 모델과 툴이 많아질수록 다음과 같은 문제가 발생합니다.
- API 변경이 생기거나
- 사용하는 LLM 모델이 바뀌면 👉 매번 새로운 커넥터를 만들어야 합니다.
예시:
- N개의 AI 모델: ChatGPT, Claude, Gemini 등
- M개의 외부 툴: 네이버, 구글 등
이렇게 되면, 연결해야 하는 커넥터 수는 기하급수적으로 증가해, 개발과 유지보수 비용이 커지고 AI 활용이 제한됩니다. Anthropic은 이를 ‘N x M 문제’ 라고 정의했습니다.
💡 해결책의 등장: MCP
여기서 등장한 해결책이 바로 MCP입니다. MCP는 LLM과 외부 툴 사이의 소통 방식을 표준화하여, 누구나 쉽게 연결할 수 있도록 했습니다.
쉽게 말하면:
마치 웹에서 🌐 HTTP가 표준 프로토콜이 되어 누구나 웹사이트를 쉽게 만들고 접속할 수 있듯이, MCP는 AI와 툴 간의 연결을 쉽고 유연하게 만들어줍니다.
MCP의 역할:
- 클라이언트에게는 서버가 제공할 수 있는 툴 정보를 명확히 전달합니다.
- 서버에게는 클라이언트가 원하는 요청 정보를 명확히 정리하여 전달합니다.
🚩 확산되는 MCP, 달라지는 AI 생태계
이러한 MCP 표준화 흐름에 다양한 기업들이 적극 동참하고 있습니다.
- 대기업: 마이크로소프트, 구글, Cloudflare
- 스타트업: CodeCraft, DocuMint
이 기업들은 이미 MCP 도입을 통해 업무 효율성이 높아지고 AI 에이전트 능력도 크게 향상되었다고 보고하고 있습니다.
🚀 앞으로의 전망
MCP는 과거 HTTP가 인터넷을 혁신한 것처럼 AI 생태계에 새로운 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다. 지금 우리는 MCP라는 혁신의 초입에 서 있습니다! ✨