B컷전문 | 개발과 인생의 이야기

1. MCP란 무엇인가?

모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)은 앤트로픽(Anthropic)이 제안한 오픈소스 표준으로, AI 모델이 다양한 외부 시스템 및 데이터 소스와 상호작용할 수 있도록 하는 통신 프로토콜입니다. 이는 AI가 단순한 프롬프트-응답 구조를 넘어, 실시간으로 외부 자원과 통합되고, 명령 실행 및 데이터 분석을 수행할 수 있는 진정한 작업 파트너로 진화할 수 있도록 돕는 기술입니다.

개발자의 입장에서 MCP는 단순히 "연결"의 수단을 넘어, AI와 소프트웨어 도구들 사이의 통합 환경을 구현하는 핵심 인터페이스입니다. 우리가 일상적으로 사용하는 코드 리포지토리, 슬랙, 웹 API, 터미널, DB 같은 다양한 시스템들을 LLM이 자유롭게 활용하도록 만드는 것이죠. 기존에는 각 도구에 맞춘 커넥터를 따로 만들고 유지보수해야 했다면, MCP는 이 과정을 표준화하고 단순화합니다.

결과적으로, MCP는 AI가 실제 프로덕션 환경에서 사람과 협업하고, 자동화된 워크플로우를 완성할 수 있도록 해주는 강력한 기반 기술입니다.

관련 링크: Insight Infograb 블로그, 모두의연구소 MCP 적용 사례, Wikidocs 문서

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2. MCP 구조: 아키텍처 구성요소

MCP는 전형적인 클라이언트-서버 아키텍처를 기반으로 설계되었으며, 다음과 같은 구성요소로 이루어집니다:

• MCP Host: 사용자 인터페이스를 포함한 LLM 애플리케이션으로, 사용자 요청을 수신하고 연결을 시작합니다.
• MCP Client: 서버와의 통신을 중개하는 컴포넌트로, 일반적으로 Host 내부에 포함되어 있습니다.
• MCP Server: 다양한 기능(예: API 호출, 파일 접근 등)을 실행하는 서버 역할을 합니다.
• Local Resources: MCP 서버가 직접 접근 가능한 파일, DB, CLI 등 로컬 자원입니다.
• Remote Resources: 인터넷 기반의 외부 리소스(API, SaaS 등)입니다.

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3. MCP의 핵심 기능

• 최신 웹 검색 연동 (BraveSearch)
• README 및 기술 문서 자동 생성
• Git 작업 자동화 (커밋, 브랜치, 푸시 등)
• Slack 메시지 수신 및 자동 응답
• 로컬 파일 시스템 및 로그 분석
• REST API 통합과 결과 기반 응답 생성

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4. MCP의 장점

• 오픈소스 표준으로 누구나 구현 가능
• 보안 내장 설계로 인증 정보 분리 가능
• 유지보수 효율성: 단일 프로토콜로 다양한 시스템 연결
• 높은 확장성: 서버 모듈을 독립적으로 구성 가능
• 컨텍스트 유지로 LLM 응답 품질 향상

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5. 마무리

MCP는 단순한 통신 수단이 아닌, LLM을 실무에 적용할 수 있도록 하는 핵심 기반입니다. 직접 MCP 서버를 구현해보면, AI가 실제 개발 파트너가 될 수 있다는 사실을 체감하게 됩니다. 반복 작업을 자동화하고, 실제 사용자 워크플로우에 밀착된 AI 활용이 가능해집니다. 지금이 바로 MCP를 실험해볼 최적의 타이밍입니다.