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개요

MCP(Model Context Protocol)는 2024년 11월 25일 Anthropic이 발표한 개방형 프로토콜(open protocol)로, 대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션이 외부 데이터 소스 및 도구와 연결되는 방식을 표준화한다. 흔히 "AI를 위한 USB-C 포트"에 비유되며, 다양한 AI 모델과 외부 시스템 간의 표준화된 연결 인터페이스를 제공한다.

2025년 12월, Anthropic은 MCP를 Linux Foundation 산하 AAIF(Agentic AI Foundation)에 기증했으며, OpenAI, Block 등이 공동 창립에 참여했다.

배경 및 필요성

LLM은 본질적으로 정적인 지식(학습 시점 기준)을 가지며, 외부 데이터나 실시간 정보에 접근할 수 있는 기본 기능이 없다. 전통적으로는 각 애플리케이션-데이터 소스 쌍마다 커스텀 API 통합이 필요했는데, 이는 M×N 통합 문제(M개의 AI 앱 × N개의 데이터 소스)를 야기했다.

MCP는 이 문제를 M+N 구조로 단순화한다. 즉, 개발자는 M개의 클라이언트(자신의 앱용)와 N개의 서버(도구용)만 구축하면 된다.

아키텍처

MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 따르며, 세 가지 주요 참여자로 구성된다:

1. MCP 호스트 (Host)

• LLM 애플리케이션 자체 (예: Claude Desktop, VS Code, IDE 등)
• 하나 이상의 MCP 클라이언트를 생성하고 관리
• 보안 정책, 사용자 동의, 컨텍스트 집계를 조정

2. MCP 클라이언트 (Client)

• 호스트 내부에서 각 MCP 서버와 1:1 전용 연결을 유지하는 컴포넌트
• 프로토콜 협상, 메시지 라우팅, 알림 처리 담당

3. MCP 서버 (Server)

• 특정 기능(파일 시스템, 데이터베이스, API 등)을 노출하는 경량 프로그램
• 로컬(stdio transport) 또는 원격(Streamable HTTP transport)으로 실행 가능

┌─────────────────────────────┐
│   MCP 호스트 (AI 애플리케이션)   │
│  ┌─────────┐ ┌─────────┐    │
│  │Client 1 │ │Client 2 │ ...│
│  └────┬────┘ └────┬────┘    │
└───────┼───────────┼─────────┘
        │           │
   ┌────▼────┐ ┌───▼──────┐
   │Server A │ │Server B  │ ...
   │(로컬)    │ │(원격)     │
   └─────────┘ └──────────┘

프로토콜 계층

1. 데이터 계층 (Data Layer)

• JSON-RPC 2.0 기반 메시지 교환
• 생명주기 관리: 연결 초기화, 기능 협상(capability negotiation), 종료
• 서버 프리미티브: Tools, Resources, Prompts
• 클라이언트 프리미티브: Sampling, Elicitation, Logging

2. 전송 계층 (Transport Layer)

• Stdio transport: 로컬 프로세스 간 표준 입출력 통신
• Streamable HTTP transport: 원격 서버 통신, HTTP POST + Server-Sent Events, OAuth 인증 지원

핵심 프리미티브 (Primitives)

서버 측

클라이언트 측

통신 흐름 예시

1. 초기화 (Lifecycle Management)

// 클라이언트 → 서버
{
  "jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "initialize",
  "params": {
    "protocolVersion": "2025-06-18",
    "capabilities": { "elicitation": {} },
    "clientInfo": { "name": "example-client", "version": "1.0.0" }
  }
}

// 서버 → 클라이언트 (응답)
{
  "jsonrpc": "2.0", "id": 1,
  "result": {
    "protocolVersion": "2025-06-18",
    "capabilities": { "tools": { "listChanged": true }, "resources": {} },
    "serverInfo": { "name": "example-server", "version": "1.0.0" }
  }
}

2. 도구 발견 및 실행

// 도구 목록 요청
{ "jsonrpc": "2.0", "id": 2, "method": "tools/list" }

// 도구 실행
{
  "jsonrpc": "2.0", "id": 3, "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "weather_current",
    "arguments": { "location": "San Francisco", "units": "imperial" }
  }
}

SDK 지원 언어

MCP는 다양한 언어로 공식 SDK를 제공한다:

참조 서버 구현 (Reference Servers)

공식 저장소(modelcontextprotocol/servers)에서 제공하는 참조 서버:

• Everything - 테스트/참조 서버
• Fetch - 웹 콘텐츠 가져오기
• Filesystem - 안전한 파일 작업
• Git - Git 저장소 읽기/검색/조작
• Memory - 지식 그래프 기반 메모리 시스템
• Sequential Thinking - 단계적 사고 추론
• Time - 시간 및 시간대 변환

채택 현황

• OpenAI (2025년 3월): MCP 공식 채택, ChatGPT 데스크톱 앱에 통합
• Google DeepMind (2025년 4월): MCP 채택 발표
• Microsoft: Semantic Kernel, Azure OpenAI와 통합
• Cloudflare: MCP 서버 배포 지원
• Salesforce: Headless 360 플랫폼에서 MCP 라우팅 (2026년 4월 기준 450만 건의 MCP 호출 처리)
• Elastic: Elasticsearch MCP 서버 (호스티드 엔드포인트) 제공

보안 고려사항

MCP는 강력한 기능(임의 데이터 접근, 코드 실행)을 가능하게 하므로 다음 원칙이 중요하다:

1. 사용자 동의 및 통제: 모든 데이터 접근과 도구 실행에 명시적 동의 필요
2. 데이터 프라이버시: 사용자 데이터는 동의 없이 서버에 전송 금지
3. 도구 안전성: 도구 호출은 임의 코드 실행으로 간주, 주의 필요
4. LLM 샘플링 제어: 샘플링 요청 시 사용자 승인 필수

2025년 4월, 보안 연구진은 MCP의 프롬프트 인젝션 및 중독된 도구를 통한 데이터 유출 가능성을 보고했다.

관련 프로젝트

• Agent2Agent (A2A): AI 에이전트 간 통신을 위한 개방형 프로토콜 (Google)
• MCP Apps: MCP의 공식 확장으로, 대화형 UI(대시보드, 폼, 데이터 시각화)를 MCP 서버에서 호스트 앱으로 전달
• Language Server Protocol (LSP): MCP가 영감을 받은 프로토콜 (개발 도구용)

참고 자료

• 공식 웹사이트: modelcontextprotocol.io
• GitHub 저장소: github.com/modelcontextprotocol
• 사양 문서: modelcontextprotocol.io/specification