MCP: 모델 컨텍스트 프로토콜의 이해
앤트로픽(Anthropic)이 개발한 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)는 AI 모델에게 컨텍스트를 제공하는 방법을 표준화합니다.
USB-C처럼 AI 모델을 다양한 데이터 소스와 도구에 연결하는 표준화된 방법을 제공합니다.
MCP의 목적과 장점
복잡성 해결
기존 API 방식의 복잡성을 해결하고 중앙 프로토콜을 표준화합니다.
게이트웨이 역할
LLM이 플랫폼 역할을 할 수 있게 만들어 줍니다.
확장된 기능
AI가 텍스트 생성을 넘어 실제 컴퓨터 자원이나 외부 서비스와 상호작용합니다.
자동화 워크플로우
여러 MCP 도구를 조합하여 복잡한 자동화 워크플로우를 구축할 수 있습니다.
MCP의 작동 방식
MCP 도구 설치
사용자의 컴퓨터나 특정 서비스에 MCP 도구(서버)를 설치합니다.
JSON 설정
설정 파일에 해당 MCP 도구의 JSON 형태 코드를 복사하여 붙여넣습니다.
앱 재시작
앱을 재시작하면 해당 도구가 활성화됩니다.
자연어 요청
사용자는 자연어 프롬프트로 AI에게 원하는 작업을 요청합니다.
MCP 활용 예시
데스크톱 파일 관리
자연어 명령으로 데스크톱의 파일 및 폴더 목록 확인, 파일명 변경 등의 작업을 수행합니다.
Slack 연동
AI가 얻은 결과를 Slack 채널에 가독성 좋게 정리하여 올릴 수 있습니다.
Figma 디자인 제어
자연어 프롬프트로 Figma 디자인을 변경할 수 있습니다.
MCP의 위험성: 보안 문제
툴 포이즈닝 어택
AI에게만 보이는 악의적 명령이 삽입될 위험
데이터 노출
LLM과 MCP 서버 간 주고받는 정보 유출 가능성
토큰 노출 위험
서비스 접근을 위한 개인 토큰이 노출될 수 있음
MCP의 현재 상태
초기 단계
이제 막 가능성이 열리기 시작한 미숙한 기술입니다.
실험적 사용
일부 MCP 서버는 아직 안정적으로 작동하지 않을 수 있습니다.
표준화 진행 중
AI 에이전트 시대를 위한 표준 프로토콜 중 하나로 발전 중입니다.
보안 과제
보안 문제 등 해결해야 할 과제들이 남아 있습니다.
MCP의 잠재력과 가능성
서비스 연결
다양한 서비스와 도구를 AI에 쉽게 연결합니다.
작업 자동화
복잡한 작업을 자연어로 지시하여 자동화합니다.
AI 기능 확장
AI의 활용 범위를 크게 넓힐 수 있습니다.
MCP의 미래 전망
기술 성숙도 향상
현재 미숙한 기술이지만 빠르게 발전할 것으로 예상됩니다.
보안 강화
보안 문제에 대한 연구와 활용 단계에서의 보완이 이루어질 것입니다.
프롬프트 엔지니어링의 중요성
MCP 도구를 어떻게 조합하고 사용할지에 대한 아이디어와 프롬프트 작성 능력이 중요해집니다.
생태계 확장
지원되는 서비스와 도구가 점차 늘어나며 MCP 생태계가 확장될 것입니다.
참고
모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) - Anthropic
프로토콜에 대해 자세히 알아보고, 서버와 클라이언트를 구축하는 방법을 배우며, 다른 사람들이 만든 것들을 발견해보세요.
docs.anthropic.com