요즘 AI가 우리 일상에 깊이 들어옵니다. 그래서 AI가 데이터를 자유롭게 다루는 능력이 얼마나 중요한지 새삼 느끼게 됩니다. 예전에는 AI가 파일이나 데이터베이스, 클라우드에서 정보를 가져오려면 개발자가 복잡한 코드를 작성해야 했습니다. 이는 전자기기마다 플러그가 달라서 콘센트에 맞추려면 계속 새 어댑터를 만들어야 하는 상황과 비슷합니다. 이런 비효율을 해결하기 위해 Anthropic이 내놓은 해결책이 바로 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP) 입니다.

MCP는 AI, 특히 대형 언어 모델(LLM)이 데이터 소스와 도구에 쉽게 접근할 수 있도록 도와줍니다. 다양한 기기를 하나의 포트에 연결하듯, MCP는 AI와 데이터 소스를 매끄럽게 연결합니다. 이러한 혁신 덕분에 AI는 더 정확하게 작동하고 실시간으로 반응하며 사용자 맞춤형 답변을 제공합니다. 이번 글에서는 MCP가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 왜 주목해야 하는지, 그리고 비슷해 보일 수 있는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 와는 어떻게 다른지 자세히 알아봅니다.


MCP의 목적과 배경

MCP는 AI와 데이터 소스 간 연결을 표준화하려고 만들어졌습니다. 과거에는 AI가 로컬 파일을 읽거나 데이터베이스에서 정보를 가져오려면 개발자가 각 소스마다 별도의 통합 작업을 해야했습니다. 이는 시간이 많이 걸리고 실수할 가능성도 큽니다. MCP는 이런 문제를 한 번에 해결합니다. 단일 프로토콜로 모든 데이터 소스와의 상호작용을 간소화하여 AI가 데이터를 더 잘 활용하도록 돕습니다.

예를 들어, AI에게 “지난 주 회의 노트를 찾아줘, 다운로드 폴더에 있어.”라고 요청한다고 가정해 봅시다. MCP가 없으면 AI는 다운로드 폴더에 접근할 방법을 몰라 이상한 답을 할 것입니다. 하지만 MCP가 있으면 AI는 즉시 다운로드 폴더에 접속하여 노트를 찾아 응답할 것입니다. 이렇게 MCP는 AI를 단순한 대화 도구에서 유용한 도구로 바꿔줍니다. AI가 점점 중요한 역할을 하는 요즘, 이런 기술은 꼭 필요합니다.


MCP의 작동 방식

MCP는 클라이언트-호스트-서버 아키텍처라는 간단하면서도 효율적인 구조로 작동합니다. 이 구조를 쉽게 풀어보면 다음과 같습니다:

  • 호스트: AI 애플리케이션(예: Claude Desktop)이 중심 역할을 맡아 데이터 흐름을 관리합니다.
  • 클라이언트: 호스트가 생성하며, 특정 데이터 소스와 1:1로 연결되어 정보를 주고받습니다.
  • 서버: 파일 시스템이나 데이터베이스 같은 데이터 소스를 AI에 노출시키는 역할을 합니다.

이 세 요소는 JSON-RPC 2.0이라는 표준 형식을 통해 데이터를 주고받습니다. 연결이 시작될 때 “기능 협상” 과정을 거쳐 어떤 작업이 가능한지 결정하고, 보안과 효율성을 유지합니다. 예를 들어, AI가 사용자의 파일 시스템에 접근하려 할 때, 서버는 읽기 권한만 제공하고, 호스트는 사용자의 승인을 기다립니다.


MCP의 이점

MCP가 가져오는 혜택은 단순히 편리함을 넘어 AI의 가능성을 확장합니다. 주요 이점을 정리하면 다음과 같습니다:

  1. 표준화된 통합: 모든 데이터 소스에 하나의 프로토콜을 적용해 개발 속도를 높이고 실수를 줄입니다.
  2. 실시간 성능 향상: AI가 최신 데이터에 바로 접근할 수 있습니다. 예를 들어, 주식 가격을 물으면 실시간 데이터베이스에서 정보를 끌어와 답변합니다.
  3. 유연성: 여러 LLM이나 데이터 소스 간 전환도 자유롭고, 커뮤니티에서 제공하는 서버를 활용하거나 직접 만들 수도 있습니다.
  4. 보안: 서버는 필요한 데이터만 제공하고, 호스트가 권한을 통제해 민감한 정보가 새지 않도록 합니다.

제 생각에 MCP의 진짜 힘은 “실시간성”에 있습니다. 예를 들어, AI가 사용자의 쇼핑 목록을 보고 실시간으로 할인 정보를 데이터베이스에서 가져와 추천합니다.


MCP와 RAG의 차이점

MCP와 비슷해 보일 수 있는 기술로 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 가 있습니다. 하지만 두 기술은 목적과 기능에서 큰 차이가 있습니다. 아래에서 간단히 비교해 보겠습니다.

  • RAG는 주로 외부 문서나 데이터베이스에서 정보를 검색하여 AI의 답변을 보강하는 데 사용됩니다. 예를 들어, “2025년 최신 스마트폰은 뭐야?”라는 질문에 RAG는 최신 기사나 데이터를 검색하여 AI가 정확한 답변을 하도록 돕습니다. 그러나 RAG는 미리 준비된 문서에서 정보를 가져오는 데 중점을 두며, 실시간으로 데이터를 다루거나 작업을 수행하지는 않습니다.
  • MCP는 AI가 파일 시스템, 데이터베이스, 클라우드 서비스 같은 다양한 데이터 소스에 직접 접근하고 상호작용할 수 있도록 합니다. 예를 들어, “내 다운로드 폴더에서 지난주 회의 노트를 찾아줘”라고 요청하면, MCP를 통해 AI가 실시간으로 파일을 찾아 내용을 요약해 줄 수 있습니다. 즉, MCP는 데이터 접근과 작업 수행에 초점을 맞춥니다.

간단한 비교 표

특징 RAG MCP
목적 정보 검색과 답변 보강 데이터 소스와 도구에 직접 접근
주요 기능 외부 문서나 DB에서 정보 검색 파일 읽기/쓰기, DB 쿼리 등 상호작용
사용 사례 최신 정보 반영한 답변 생성 실시간 데이터 접근, 작업 수행
데이터 접근 미리 준비된 문서에서 검색 다양한 소스에 실시간 연결

쉽게 말해, RAG는 검색해서 답변을 더 좋게 만드는 기술이고, MCP는 데이터에 직접 손대고 작업할 수 있게 해주는 기술입니다. 두 기술은 서로 보완적으로 사용될 수도 있습니다. 예를 들어, MCP를 통해 접근한 데이터를 RAG가 활용하여 더 정확한 답변을 생성할 수 있습니다.


결론

Anthropic의 MCP는 AI와 데이터 소스를 연결하는 방식을 완전히 바꿔놓았습니다. USB가 기기 연결을 단순화했듯, MCP는 AI의 데이터 접근을 혁신적으로 쉽게 만듭니다. 이 기술은 AI를 더 똑똑하고, 실시간으로 반응하며, 사용자 맞춤형으로 만들어줍니다. 앞으로 MCP가 발전하고 커뮤니티가 더 많은 서버를 추가하면서, AI 산업은 상상 이상으로 성장할 겁니다.

참고 자료