MCP란 무엇이며, 어떻게 작동할까?

MCP란 무엇이며, 어떻게 작동할까?

지난 글에서 AI 에이전트에게 공통 언어가 필요하다는 이야기를 했습니다. 이번에는 그 해결책인 MCP(Model Context Protocol)가 정확히 무엇이고, 어떻게 작동하는지 알아보겠습니다.

MCP의 큰 그림부터 살펴보자

MCP는 AI 에이전트와 다양한 SaaS 도구들 간의 통역사 역할을 합니다.
예를 들어, Google Calendar, Salesforce, Notion처럼 우리가 자주 사용하는 도구들을 AI가 자유롭게 사용할 수 있도록 해주는 표준입니다.

즉, LLM(대형 언어 모델)을 기반으로 한 에이전트가 어떤 요청을 하면, MCP가 그 요청을 이해 가능한 형식으로 바꿔 도구에 전달하고, 다시 그 응답을 받아 에이전트에게 전달하는 구조죠.

작동 방식은 이렇게!

1. LLM 기반 앱 (Agent Client)
   예 : “이번 주의 1:1 미팅을 요약해줘” 같은 요청을 보냄
2. MCP 프로토콜
   call_tool, list_tools, call_resource, list_resources 등 공통 명령어로 소통
3. MCP 서버 (SaaS Connector)
   도구가 제공하는 기능을 표준화된 컨텍스트 형식으로 노출

즉, 에이전트는 도구에게 “이 기능 써줘!”라고 말하고, 도구는 “이런 기능 있어. 써봐!”라고 MCP를 통해 응답하는 셈입니다.

---

핵심 개념 정리

1. MCP 클라이언트

AI 에이전트나 앱이 LLM을 통해 요청을 보냅니다.
예 : “이 도구는 뭘 할 수 있어?”, “이 기능 좀 실행해줘.”

2. MCP 서버

사용 가능한 기능 목록을 제공합니다.
예: “회의 만들기”, “노트 가져오기” 등

3. 컨텍스트 스키마 (Context Schema)

모든 도구의 기능을 LLM이 읽을 수 있는 통일된 형식으로 정리한 것입니다.
덕분에 AI는 각각의 SaaS 도구를 마치 잘 정리된 API 플레이그라운드처럼 탐색할 수 있죠.

---

정리하며

MCP는 단순한 기술 사양이 아니라, AI 에이전트들이 진짜로 ‘일’을 할 수 있게 만들어주는 필수 인프라입니다.
앞으로 LLM 기반 도구들이 폭발적으로 늘어날수록, 이런 공통 언어와 표준화의 중요성은 점점 더 커질 거예요.

물론이죠! 이전 글에서 MCP(Model Context Protocol)의 개념과 작동 방식을 살펴보았습니다. 이번에는 MCP를 실제로 적용하는 방법을 단계별로 안내해드리겠습니다.

---

MCP 적용 방법 가이드

MCP를 활용하면 AI 에이전트가 다양한 도구와 서비스를 원활하게 연동할 수 있습니다. 아래는 MCP를 적용하기 위한 주요 단계들입니다.

1. MCP 서버 선택 또는 개발

MCP 서버는 AI 에이전트와 외부 도구 간의 중개자 역할을 합니다. 기존에 제공되는 MCP 서버를 활용하거나, 필요에 따라 직접 개발할 수 있습니다.

• 기존 MCP 서버 활용 : 많은 SaaS 도구들은 이미 MCP 서버를 지원합니다. 예를 들어, Google Drive, Slack, GitHub 등과의 연동을 위한 MCP 서버가 존재합니다. 이러한 서버를 활용하면 빠르게 MCP를 적용할 수 있습니다.
• 맞춤형 MCP 서버 개발 : 특정한 요구사항이 있거나, 기존 MCP 서버가 없는 도구와의 연동이 필요하다면 직접 MCP 서버를 개발해야 합니다. 이를 위해 MCP의 공식 SDK를 활용할 수 있습니다.

2. MCP 클라이언트 설정

MCP 클라이언트는 AI 에이전트가 MCP 서버와 통신할 수 있도록 도와줍니다. 이를 위해 다음과 같은 작업이 필요합니다.

• MCP 클라이언트 라이브러리 설치 : 사용하는 프로그래밍 언어에 맞는 MCP 클라이언트 라이브러리를 설치합니다. 예를 들어, Python의 경우 mcp-client 패키지를 사용할 수 있습니다.
• 클라이언트 구성 : MCP 서버의 엔드포인트와 인증 정보를 설정하여 클라이언트가 서버와 통신할 수 있도록 구성합니다.

3. AI 에이전트와의 통합

MCP 클라이언트를 설정한 후에는 AI 에이전트와의 통합이 필요합니다.

• 에이전트 코드 수정 : AI 에이전트의 코드에 MCP 클라이언트를 통합하여, 에이전트가 MCP 서버를 통해 외부 도구와 상호작용할 수 있도록 합니다.
• 테스트 및 검증 : 통합이 완료되면, 실제 시나리오를 통해 MCP가 정상적으로 작동하는지 테스트합니다. 예를 들어, 에이전트에게 특정 작업을 지시하고, 그 결과가 기대한 대로 나오는지 확인합니다.

4. 보안 및 권한 관리

MCP를 적용할 때는 보안과 권한 관리가 중요합니다.

• 인증 및 인가 : MCP 서버와 클라이언트 간의 통신이 안전하게 이루어지도록 인증 및 인가 메커니즘을 구현합니다.
• 데이터 보호 : 에이전트가 접근하는 데이터의 민감도를 고려하여, 적절한 보안 조치를 취합니다.

5. 유지보수 및 모니터링

MCP를 적용한 후에는 지속적인 유지보수와 모니터링이 필요합니다.

• 로그 및 모니터링 : MCP의 사용 현황을 모니터링하고, 로그를 분석하여 문제를 사전에 발견하고 대응합니다.
• 업데이트 관리 : MCP 서버와 클라이언트의 최신 버전을 유지하여, 보안 취약점이나 버그를 방지합니다.

---

결론

MCP를 적용하면 AI 에이전트가 다양한 도구와 서비스를 효과적으로 활용할 수 있습니다. 위의 단계를 따라가며 MCP를 도입하면, 에이전트의 생산성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것입니다.