이치

MCP(Model Context Protocol)는 AI 애플리케이션(특히 LLM 기반 앱)이 외부 데이터 소스와 도구에 표준화된 방식으로 연결될 수 있도록 하는 개방형 프로토콜입니다. Anthropic에서 만들었으며, 2024년 말에 공개되었습니다.

🎯 왜 MCP가 필요한가?

LLM은 본질적으로 정적인 지식을 가지고 있습니다(훈련 데이터의 컷오프 날짜 이후의 정보는 모름). 또한 기본적으로 외부 API, 데이터베이스, 파일 시스템 등에 접근할 수 없습니다.

전통적으로는 각 애플리케이션마다 직접 커스텀 API 통합을 해야 했는데, 이는 M×N 문제를 야기합니다:

• M개의 AI 앱 × N개의 외부 도구 = M×N개의 개별 통합 필요
• 유지보수 비용 폭발, 중복 개발, 벤더 종속

MCP는 이 문제를 M+N으로 단순화합니다. 마치 USB-C 포트가 다양한 주변기기를 표준화된 방식으로 연결하듯, MCP는 AI 모델과 다양한 데이터 소스/도구 간의 연결을 표준화합니다.

MCP는 Language Server Protocol (LSP)에서 영감을 받았습니다. LSP가 개발 도구에서 프로그래밍 언어 지원을 표준화했다면, MCP는 AI 생태계에서 컨텍스트와 도구 통합을 표준화합니다.

🏗️ 아키텍처

MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 따릅니다:

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

주요 구성 요소

📦 3가지 핵심 프리미티브 (Primitives)

MCP 서버는 다음 세 가지 기능을 노출할 수 있습니다:

1. 🛠️ Tools (도구)

• LLM이 능동적으로 호출할 수 있는 실행 가능한 함수
• 파일 쓰기, API 호출, DB 쿼리 등 액션 수행
• JSON Schema로 입력 정의
• 프로토콜: tools/list → tools/call

2. 📄 Resources (리소스)

• 읽기 전용 데이터 소스 - LLM에 컨텍스트 제공
• 파일 내용, DB 스키마, API 문서 등
• 고유 URI로 식별 (예: file:///path/to/doc.md)
• 템플릿 지원 (예: weather://forecast/{city}/{date})
• 프로토콜: resources/list → resources/read

3. 💬 Prompts (프롬프트)

• 재사용 가능한 템플릿 - 상호작용 패턴 표준화
• 도메인별 워크플로우 가이드
• 사용자가 명시적으로 호출
• 프로토콜: prompts/list → prompts/get

🔄 통신 방식

MCP는 JSON-RPC 2.0을 기반으로 합니다:

수명 주기 (Lifecycle)

1. 초기화(Initialize): 클라이언트-서버 간 프로토콜 버전 및 기능 협상
2. 준비 완료(Initialized): 클라이언트가 준비 완료 알림 전송
3. 작업 수행: 도구 호출, 리소스 읽기 등
4. 종료: 세션 종료

전송 방식 (Transport)

• STDIO: 로컬 프로세스 간 표준 입출력 통신 (고성능)
• Streamable HTTP: 원격 서버 통신 (HTTP POST + SSE, OAuth 인증 지원)

🔐 보안 원칙

MCP는 프로토콜 수준에서 보안을 강제할 수 없지만, 다음과 같은 원칙을 권장합니다:

1. 사용자 동의 및 통제: 모든 데이터 접근과 도구 실행에 사용자 명시적 동의 필요
2. 데이터 프라이버시: 호스트는 사용자 데이터를 서버에 무단 전송 금지
3. 도구 안전성: 도구는 임의 코드 실행이므로 주의 필요
4. LLM 샘플링 통제: 사용자가 샘플링 요청을 승인/거부 가능

💻 코드 예시 (Python SDK)

서버 만들기 (15줄)

from mcp.server import MCPServer

mcp = MCPServer("Demo")

@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """Add two numbers."""
    return a + b

@mcp.resource("greeting://{name}")
def greeting(name: str) -> str:
    """Greet someone by name."""
    return f"Hello, {name}!"

클라이언트에서 사용

from mcp import Client
from server import mcp

async def main():
    async with Client(mcp) as client:
        result = await client.call_tool("add", {"a": 1, "b": 2})
        print(result.structured_content)  # {'result': 3}

🌐 생태계 현황

• 공식 SDK: Python SDK, TypeScript SDK
• 지원 클라이언트: Claude Desktop, VS Code, Cursor, IntelliJ 등
• 서버 예시: 파일시스템, GitHub, Slack, PostgreSQL, Elasticsearch, Sentry 등
• Hugging Face MCP Course: 무료 온라인 강좌 제공 중
• 라이선스: MIT License (완전 오픈소스)

📊 요약

MCP는 AI 에이전트 생태계의 상호운용성(interoperability)을 획기적으로 개선하여, 개발자가 각 도구마다 별도의 통합 코드를 작성할 필요 없이 한 번의 구현으로 모든 MCP 호환 클라이언트에서 사용할 수 있게 해줍니다.