AI와 대화를 나눠본 적이 있다면, 이런 생각 한 번쯤 해봤을 거예요.
“얘가 내 말을 좀 더 잘 이해했으면 좋겠는데…”
“이전에 말한 걸 또 말해야 돼?”
바로 이런 문맥(Context)의 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 MCP(Model Context Protocol)입니다.
최근에는 Claude를 만든 Anthropic이 MCP를 적극적으로 채택하며 주목받고 있죠.
이 글에서는 다음과 같은 내용을 한 번에 정리해드립니다:
- MCP란 무엇인가?
- 기존 API와 어떤 차이가 있을까?
- 어떻게 동작하고 어떤 구조를 갖고 있을까?
- 실무에서 어떻게 활용하면 좋을까?
- 설계 시 꼭 알아야 할 팁은?
🔍 MCP란 무엇인가요?
MCP (Model Context Protocol)는 대형 언어 모델(LLM)이 외부 도구나 데이터와 상호작용할 수 있게 해주는 표준 프로토콜입니다.
쉽게 말하면,
AI 모델을 위한 "USB-C 포트" 같은 것
여러 장치가 하나의 USB-C 포트를 통해 연결되듯,
MCP는 AI가 다양한 도구, 데이터 소스, API와 단일한 방식으로 통신할 수 있도록 도와줍니다.
📌 요약 정의
MCP는 AI 모델과 외부 시스템 사이의 문맥(Context) 전달을 위한 통일된 연결 규약이다.
🧱 MCP 아키텍처는 어떻게 생겼을까?
MCP는 기본적으로 클라이언트-서버 구조를 따릅니다:
- MCP 호스트: AI 기반 앱 (예: Claude Desktop, AI IDE 등)
- MCP 클라이언트: 서버와의 연결 유지
- MCP 서버: 실제로 기능을 제공하는 가벼운 서버 (데이터베이스, 파일 시스템, 외부 API 등과 연결)
- 로컬/원격 자원: 데이터 소스나 API
🧠 중요한 점: MCP는 직접 연산을 하지 않고, 데이터 흐름과 명령어 교환만 중계한다는 것!
⚖️ API vs MCP – 뭐가 다른가요?
기존의 API 방식과 비교하면 MCP는 이런 점에서 뛰어납니다:
| 항목 | API | MCP |
| 통합 방식 | 각 API별 개별 통합 필요 | 단일 표준화된 연결 방식 |
| 실시간 통신 | ❌ 요청-응답 기반 | ✅ 지속 연결(WebSocket 기반 가능) |
| 동적 탐색 | ❌ 하드 코딩 필요 | ✅ 도구 목록 동적 탐색 가능 |
| 보안 | API마다 인증 로직 필요 | 일관된 액세스 제어 제공 |
| 확장성 | 새 API 추가마다 재개발 | 플러그 앤 플레이 방식 연결 |
✅ 요약하자면:
API는 “문마다 다른 열쇠”가 필요한 방식
MCP는 “하나의 통합된 만능 키”
🧪 실전 예제 – 어디에 쓸 수 있나요?
1. ✈️ 여행 도우미 AI
- API 방식: Google 캘린더, 항공사, 이메일 등 각각 따로 통합 필요
- MCP 방식: 단일 프로토콜로 캘린더, 예약, 이메일 등을 AI가 실시간으로 확인하고 작업
2. 🧑💻 AI 기반 IDE
- API 방식: 파일 시스템, Git, 패키지 관리자 등 각각 통합
- MCP 방식: 모든 도구를 하나의 MCP 통신으로 연결 → 코드 컨텍스트 이해, 추천, 자동화 강화
3. 📊 데이터 분석 도우미
- API 방식: 각 데이터베이스 별 커넥터 작성, 인증 관리 필요
- MCP 방식: 여러 데이터 소스를 MCP 서버에 연결하면 AI가 동적으로 분석 요청
✍️ 프롬프트 설계 + MCP 활용 팁
MCP는 그 자체가 프로토콜이지만, 좋은 결과를 위해서는 프롬프트와 컨텍스트 구성도 중요합니다.
MCP + 프롬프트 설계 5가지 팁
- 시스템 메시지로 역할을 명확히
- 예: “당신은 사용자의 회의 일정을 조정하는 비서입니다.”
- 대화 히스토리는 요약해서 정리
- 예: “사용자는 React, TypeScript 기반 프론트엔드 개발자입니다.”
- 현재 입력은 명확하게 구분
- “오늘 오후에 회의 하나 더 잡아줘”
- 도구 연결 정보는 구조적으로 제공
- 캘린더 연결 여부, 이메일 연동 여부 등
- AI가 스스로 도구를 ‘발견’할 수 있게
- “사용 가능한 MCP 도구 목록을 알려줘” → AI가 알아서 찾아 씀
🧾 요약 정리
| 구분 | 내용 |
| 🧠 정의 | AI가 외부 도구/데이터와 통합되기 위한 표준 연결 프로토콜 |
| 🧰 구조 | 클라이언트 - MCP 서버 - 로컬/원격 리소스 |
| 📈 장점 | 단일 통합, 실시간성, 유연성, 동적 탐색 |
| 🔄 API와 차이 | 하드코딩 X, 연결 유지 O, 통합 반복 없음 |
| 💡 활용 예 | 여행 도우미, AI IDE, 데이터 분석, 이메일 자동화 등 |
🧩 마무리 – MCP는 AI 시대의 인터페이스다
AI가 도구와 데이터를 자유롭게 다루기 위해서는 그에 맞는 문맥 중심 인터페이스가 필요합니다.
MCP는 단순한 API의 대체제가 아닙니다.
MCP는 “AI가 도구를 쓸 수 있게 해주는 표준 인터페이스”이며,
미래의 스마트 앱들은 모두 이 방식을 채택할 가능성이 높습니다.
앞으로 AI 기반 시스템을 설계하거나, LLM 기반 서비스를 만들 계획이라면
MCP는 꼭 알아야 할 개념이에요.