LLM - '모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)'

(개념) AI 애플리케이션이 대형 언어 모델(LLM)에 컨텍스트 정보를 제공하는 방식을 표준화하는 개방형 프로토콜

 

MCP는 구글 드라이브, 슬랙, 깃허브 등 주요 툴과 즉시 연동 가능해 일반 사용자와 개발자 모두 손쉽게 활용할 수 있다.

 

MCP의 필요성과 역할

MCP는 여러 가지 중요한 문제를 해결합니다. 대형 언어 모델은 훈련된 데이터에 기반하여 동작하므로, 일정 시점 이후의 새로운 정보는 알 수 없습니다. 따라서 MCP를 통해 AI는 외부 데이터 소스에 접속하고 최신 정보를 얻을 수 있게 됩니다. 이를 통해 LLM은 여러 데이터베이스, 파일 시스템, API 등과 통신할 수 있는 기능을 갖추게 되며, 이는 다양한 애플리케이션의 유용성을 극대화하는데 기여합니다24.

구성 요소 및 아키텍처

MCP는 다음과 같은 네 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:

 

MCP 구성요소, https://velog.io/@byu0hyun/whatismcp

 

MCP 기본 아키텍처, https://modelcontextprotocol.io/introduction

• MCP 서버: AI 모델이 사용하는 도구와 데이터 액세스를 제공하는 프로그램입니다. 서버는 로컬 또는 원격 위치에 배포될 수 있습니다.
• MCP 클라이언트: LLM과 MCP 서버를 연결하는 역할을 하며, 요청을 수신하고 적절한 서버에 전달하는 기능을 수행합니다.
• MCP 호스트: 사용자 인터페이스를 제공하며, 클라이언트와 서버가 상호작용할 수 있도록 돕는 프로그램입니다. 예를 들어 Claude Desktop이나 특정 IDE가 여기에 해당합니다.
• 맥락 요소: 서버가 제공하는 데이터 및 도구들로, 정보 리소스, 도구, 프롬프트 등을 포함합니다236.

 

MCP 상세 흐름 다이어그램, https://velog.io/@byu0hyun/whatismcp

 

 

이러한 아키텍처는 클라이언트-서버 모델을 기반으로 하며, 각각의 구성 요소가 원활하게 상호작용할 수 있도록 설계되어 있습니다.

활용 예

MCP는 여러 산업에서 폭넓게 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 의료 데이터 시스템과 통합하여 환자의 최신 정보를 기반으로 맞춤형 진료 방안을 제시하거나, 고객 서비스 시스템에 연계하여 실시간으로 고객 정보를 바탕으로 응답을 제공할 수 있습니다45. 또한, 다양한 애플리케이션에서 동일한 데이터 소스에 접근할 수 있도록 하여 개발자들이 효율적인 솔루션을 개발하는 데 도움을 줍니다79.

결론

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 세계에서의 통합과 연결을 위한 중요한 표준으로 자리 잡고 있으며, 이를 통해 AI는 더욱 많은 도구와 데이터에 접근하게 되어 더 나은 결정과 혁신적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.

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MCP의 작동 방식은 클라이언트-서버 간의 상호작용에 의해 이루어집니다. 사용자가 AI 모델에게 질문을 하면, 모델은 요청을 처리하기 위해 필요한 외부 도구 또는 데이터를 판단하고, 그러면 MCP 클라이언트가 해당 MCP 서버에 요청을 전달합니다. 서버는 요청을 처리한 후 결과를 클라이언트에 반환하고, 최종적으로 이 정보가 모델의 응답 생성에 사용됩니다. 이러한 과정은 일반적으로 JSON-RPC를 기반으로 하여, 요청 및 응답 메시지의 형식이 표준화됩니다236.

MCP의 주요 이점 중 하나는 개발자들이 다양한 데이터 소스와 도구에 대한 맞춤형 통합을 개발할 필요 없이, 표준화된 인터페이스를 통해 손쉽게 시스템을 구축할 수 있다는 것입니다. 이는 개발 시간을 줄이는 동시에 다양한 도구 및 데이터 소스와의 연결을 크게 향상시킵니다. 또한, MCP는 사용자와 AI 모델 간의 상호작용을 더욱 매끄럽게 하여, 사용자가 원하는 정보에 신속하게 접근할 수 있도록 돕습니다79.

 

 

MCP의 필요성

기존에는 AI 모델이 특정 데이터나 기능에 갇혀 있어, 웹 검색은 잘하지만 회사 내부 문서나 특정 프로그램은 제대로 활용하지 못하는 경우가 많았다. MCP는 이러한 '정보의 섬' 문제를 해결하고 AI가 더욱 폭넓게 활용될 수 있도록 돕는다. 또한, 기존 AI 프레임워크 (LangChain, LangGraph)는 각자의 생태계 내에서만 작동하는 제한된 도구를 제공했기 때문에, 통합 과정이 복잡하고 확장성이 제한적이었다.

MCP의 목표 및 장점

MCP는 다음과 같은 목표를 가지고 AI 시스템의 효율성과 유연성을 향상시키는 데 기여한다:

• 표준화된 통합: AI 모델과 외부 도구를 쉽고 일관되게 연결하여, 각 데이터 소스마다 별도의 커넥터를 개발할 필요 없이 단일 프로토콜로 통합이 가능하다.
• 유연성: 다양한 LLM 제공자와 공급업체 간에 쉽게 전환할 수 있는 유연성을 제공하며, 특정 공급업체에 종속되지 않고 자신의 요구에 맞는 모델을 선택할 수 있다.
• 확장성: AI 시스템이 여러 도구와 데이터셋 간에 컨텍스트를 유지할 수 있어 더 지속 가능한 아키텍처 구축이 가능하다.
• 데이터 접근성 향상: AI 모델이 다양한 데이터 소스에 쉽게 접근하여 실시간 정보를 활용할 수 있도록 지원한다.
• 보안: AI 모델과 도구 간의 안전하고 신뢰할 수 있는 연결을 제공하며, 사용자의 동의와 제어를 최우선으로 고려하여 데이터 프라이버시를 보호한다.
• 재사용성: 도구를 표준화된 방식으로 패키징하여 다양한 AI 프레임워크에서 재사용할 수 있어 개발 시간을 단축하고 코드의 일관성을 유지하는 데 도움이 된다.
• 상호 운용성: 서로 다른 AI 프레임워크 간의 호환성을 제공하여 개발자들이 선호하는 프레임워크를 사용하면서도 다양한 도구를 활용할 수 있게 해준다.

 

MCP의 활용 사례

MCP는 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 몇 가지 예시는 다음과 같다:

• AI 일정 관리 시스템: MCP 서버가 캘린더 데이터를 자동으로 탐색하여 AI가 일정을 조정.
• AI 기반 지능형 코드 편집기 (IDE): 하나의 MCP 프로토콜로 모든 개발 도구와 연결하여 코드 추천 및 자동화 실행.
• AI 기반 데이터 분석 시스템: AI가 다양한 데이터 소스를 MCP를 통해 실시간으로 분석하고 시각화.
• 업무 자동화: Slack, Notion, GitHub 연동 MCP 서버로 메시지 요약, PR 리뷰, 이슈 생성 등 자동화.
• 코드 리뷰: 프롬프트 템플릿과 도구를 결합하여 모델이 코드 리뷰.

MCP 도입 시 고려 사항

MCP는 AI 모델과 외부 도구를 연결하는 새로운 표준 프로토콜로서, 기존 API 방식보다 더 효율적이고 유연한 방식을 제공한다.

장점

• AI 모델이 다양한 데이터 소스와 유연하게 연결 가능.
• 실시간 상호작용이 가능하여 반응 속도가 향상.
• 유지보수가 간편하고 확장성이 뛰어남.
• 개발 효율성 증대: Tool 개발과 AI 애플리케이션 개발의 관심사 분리를 통해 소스코드의 복잡성을 줄여 개발 효율성을 높일 수 있다.

한계

• 아직 초기 기술로서 표준화가 완벽하지 않음.
• 모든 AI 시스템에 적합한 것은 아니며, 특정 경우 API 방식이 더 유리할 수 있음.
• 보안 및 데이터 관리 측면에서 추가 검토 필요.
• 서버 관리와 네트워크 통신에 대한 추가적인 고려가 필요할 수 있다.
• UI의 필요성이 줄어들 가능성: AI 챗봇이 모든 UI를 대체할 수도 있다.
• 플랫폼 종속성 증가 위험: AI 기업이 MCP 서버를 특정 플랫폼 내에서만 허용할 가능성이 있다.

 

https://modelcontextprotocol.io/introduction

Introduction - Model Context Protocol

https://velog.io/@byu0hyun/whatismcp

MCP(Model Context Protocol)란?

https://contents.premium.naver.com/banya/banyacompany/contents/250312102008773xh

MCP(Model Context Protocol), 인공지능과 외부 데이터 소스 및 소프트웨어를 연결하는 기술 - 기존의 A