MCP (Model Context Protocol) 상세 설명

**MCP (Model Context Protocol)**는 최근 AI 업계, 특히 **Anthropic(앤스로픽)**이 오픈소스로 공개하며 큰 주목을 받고 있는 **"AI 모델과 외부 데이터/시스템을 연결하는 개방형 표준 프로토콜"**입니다.¹

쉽게 비유하자면, 컴퓨터 주변기기를 위한 'USB-C 포트'의 AI 버전이라고 생각하시면 됩니다.²

MCP가 등장한 배경 (문제점)

지금까지의 LLM(거대언어모델) 애플리케이션 개발에는 **'연결의 파편화'**라는 큰 문제가 있었습니다.

• 기존 방식 (The m x n Problem):

① Claude, ChatGPT, Gemini 같은 **AI 모델(m)**이 있습니다.³

② Google Drive, Slack, GitHub, PostgreSQL 같은 **데이터 소스(n)**가 있습니다.⁴

③ 개발자들은 이들을 연결하기 위해 **각각의 조합마다 별도의 연동 코드(Connector)**를 짜야 했습니다. (예: Claude용 구글 드라이브 연동, ChatGPT용 슬랙 연동...)

④ 이는 매우 비효율적이고 유지보수가 어렵습니다.

• MCP의 해결책:

① 데이터 소스마다 **단 하나의 'MCP 서버'**만 만들면 됩니다.

② MCP를 지원하는 모든 AI 애플리케이션(Client)은 이 서버와 즉시 연결하여 데이터를 읽거나 작업을 수행할 수 있습니다.

MCP의 작동 구조 (Architecture)

MCP는 클라이언트-호스트-서버 구조로 작동합니다.

• MCP Host (AI 애플리케이션):

① LLM을 실행하는 애플리케이션입니다. (예: Claude Desktop 앱, Cursor 에디터, Zed 에디터 등)

② 사용자와 상호작용하며 MCP 기능을 요청합니다.

• MCP Client: Host 내부에서 프로토콜을 통해 서버와 통신하는 1:1 연결 관리자입니다.
• MCP Server (데이터 어댑터):

① 실제 데이터 소스(Google Drive, Slack, 로컬 DB 등)와 연결되는 경량화된 서버입니다.

② AI에게 "나에게는 이런 데이터(Resource)와 이런 기능(Tool)이 있어"라고 알려줍니다.

③ 오픈소스 생태계: 이미 Google Drive, Git, Postgres, Slack 등을 위한 MCP 서버들이 커뮤니티에 의해 만들어져 있습니다.⁵

MCP의 3가지 핵심 기능 (Primitives)

MCP 서버는 AI에게 다음 세 가지 능력을 제공합니다.

왜 MCP가 혁신적인가? (장점)

1. 개발 생산성 향상: 개발자는 특정 AI 모델(Claude vs GPT)에 종속되지 않고, 한 번만 MCP 서버를 만들면 모든 호환되는 AI 앱에서 해당 데이터를 사용할 수 있습니다.
2. AI 에이전트화 가속: AI가 단순히 텍스트만 생성하는 것이 아니라, 내 컴퓨터의 로컬 파일을 읽고, DB를 조회하고, 코드를 수정하는 등 **실질적인 행동(Action)**을 할 수 있는 표준 통로를 열어줍니다.
3. 보안 및 통제: 데이터 소유자가 자신의 데이터를 어떻게 AI에 노출할지(읽기 전용 등)를 MCP 서버 레벨에서 제어할 수 있습니다.

실제 활용 예시

• Claude Desktop 앱: 사용자가 자신의 컴퓨터에 SQLite MCP Server를 설치하면, Claude Desktop 앱이 로컬 DB에 접속하여 "지난달 매출 데이터 뽑아줘"라는 질문에 SQL을 실행하여 답할 수 있습니다.
• Cursor / Zed 에디터: 에디터가 MCP를 통해 GitHub MCP Server와 연결되면, 현재 편집 중인 코드뿐만 아니라 원격 저장소의 이슈나 PR 내용까지 파악하여 코딩을 도와줍니다.⁶

요약하자면, MCP는 "모든 AI가 모든 데이터와 대화할 수 있게 만드는 표준 통역사"입니다.