Model Context Protocol

개요

정의

Model Context Protocol(MCP)은 AI 시스템(클라이언트)과 데이터 소스(서버) 간의 통신을 위한 개방형 표준 프로토콜이다. RESTful API 원칙을 기반으로 하며, JSON 형식의 메시지를 주고받는 방식으로 설계되었다. 이를 통해 AI 모델은 외부 데이터에 접근하고, 다양한 도구를 활용할 수 있게 된다.

개발 배경

AI 기술이 발전함에 따라 대규모 언어 모델(LLM)은 놀라운 능력을 보여주었지만, 외부 데이터와의 연결이 제한되어 있어 실제 활용 가치가 제한되는 경우가 많았다. 최첨단 AI 모델들은 정보 고립의 문제에 직면해 왔으며, 이러한 문제를 해결하기 위해 Anthropic에서 MCP를 개발하게 되었다.

역사

• 2024년 11월: Anthropic에서 Model Context Protocol을 오픈소스로 공개
• 2025년 초: 개발자 커뮤니티에서 긍정적인 반응을 얻기 시작
• 2025년 3월: Cursor, Cline, Goose 등 인기 있는 소비자 IDE들이 MCP를 공식 지원하면서 주목받기 시작

주요 목적

MCP의 주요 목적은 다음과 같다:

• LLM 통합을 간소화하고 표준화
• 데이터 소스와 AI 모델 간의 상호작용 개선
• AI 모델이 더 나은 컨텍스트를 이해하고 관련성 높은 응답 생성 지원
• 정보 사일로 문제 해소
• 복잡한 통합 과정 간소화
• 확장성 제공

기술적 구조

아키텍처 개요

MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 기반으로 하며, 다음과 같은 주요 구성 요소로 이루어져 있다:

• 호스트(Host): LLM 애플리케이션으로, 데이터를 기대하고 여러 클라이언트를 초기화 및 관리한다. Claude Desktop, Cursor IDE, Windsurf IDE 등이 호스트의 예이다.
• 클라이언트(Client): 호스트와 서버 간의 연결을 담당하며, 각 클라이언트는 하나의 서버와 1:1 관계를 유지한다.
• 서버(Server): 데이터 소스로, 리소스, 도구, 프롬프트 등을 제공한다.

프로토콜 레이어

MCP는 다음과 같은 레이어로 구성된다:

• 전송 레이어: HTTP/HTTPS를 통한 기본 통신
• 세션 레이어: 클라이언트와 서버 간의 연결 상태 관리
• 메시지 레이어: 요청과 응답의 형식 및 구조 정의
• 작업 레이어: 지원되는 작업(operation) 유형 정의

메시지 형식

MCP의 모든 통신은 JSON 형식으로 이루어진다. 기본 메시지 구조는 다음과 같다:

```json {

 "meta": {
   "protocol_version": "1.0",
   "request_id": "req-123456",
   "timestamp": "2025-03-09T12:34:56Z"
 },
 "type": "request",
 "operation": "search",
 "params": {
   "query": "프로젝트 문서",
   "limit": 10
 }

} ```

응답 메시지는 다음과 같은 형식을 가진다:

```json {

 "meta": {
   "protocol_version": "1.0",
   "request_id": "req-123456",
   "timestamp": "2025-03-09T12:35:01Z"
 },
 "type": "response",
 "operation": "search",
 "status": "success",
 "data": [
   {
     "id": "doc-001",
     "title": "프로젝트 계획서",
     "url": "https://example.com/docs/plan",
     "last_modified": "2025-03-01T10:00:00Z"
   },
   // 추가 결과...
 ]

} ```

주요 기능 및 특징

표준화된 인터페이스

MCP는 모든 데이터 소스에 대해 일관된 인터페이스를 제공한다. 이를 통해 개발자는 각 데이터 소스마다 별도의 커넥터를 유지할 필요 없이 단일 프로토콜을 통해 다양한 데이터 소스와의 통합을 간소화할 수 있다.

양방향 통신

MCP는 클라이언트의 요청과 서버의 응답뿐만 아니라, 서버에서 클라이언트로의 능동적인 데이터 전송도 지원한다. 이를 통해 실시간 업데이트와 이벤트 기반 통신이 가능하다.

확장 가능한 구조

MCP는 다양한 데이터 소스와 작업 유형을 수용할 수 있는 유연한 구조를 가지고 있다. 새로운 기능이나 데이터 소스를 추가하기 쉽게 설계되어 있어, 생태계가 성숙함에 따라 AI 시스템은 다양한 도구와 데이터셋 간에 컨텍스트를 유지할 수 있다.

보안 중심 설계

MCP는 데이터 접근 제어와 인증 메커니즘을 내장하고 있어, 민감한 데이터를 안전하게 처리할 수 있다. 사용자 동의와 제어, 데이터 프라이버시, 도구 안전성 등을 중요시한다.

서버 디스커버리

MCP는 서버 디스커버리 메커니즘을 통해 클라이언트가 사용 가능한 서버를 찾고 연결할 수 있도록 한다:

• 수동 등록: 사용자가 직접 서버 URL과 자격 증명을 입력
• 로컬 디스커버리: 로컬 네트워크에서 MCP 서버 자동 탐색
• 디렉토리 서비스: 중앙 레지스트리에서 사용 가능한 서버 목록 제공

핵심 구성 요소

리소스(Resources)

리소스는 AI 모델이나 사용자가 사용할 수 있는 컨텍스트와 데이터를 제공한다. 텍스트 파일, 로그 파일, DB 스키마, 파일 내용, Git 히스토리 등이 리소스에 해당한다. 리소스는 사용자가 제어하며, 모델에게 추가적인 컨텍스트를 제공하는 역할을 한다.

도구(Tools)

도구는 AI 모델이 실행할 수 있는 함수로, 외부 앱과 상호작용할 수 있게 해준다. 전통적인 LLM 호출의 함수와 유사하게 작동하며, 디렉토리 내 파일 목록 조회, Gmail, Slack, Notion 등 외부 서비스 API 호출 등의 기능을 수행할 수 있다. 도구는 모델이 제어하며, 자동으로 발견하고 주어진 컨텍스트에 따라 호출할 수 있다.

프롬프트(Prompts)

프롬프트는 사용자를 위한 템플릿 메시지와 워크플로우를 제공한다. 사용자가 제어하며, 언어 모델과의 상호작용을 안내하는 역할을 한다.

샘플링(Sampling)

샘플링은 서버가 주도하는 에이전트 동작과 재귀적 LLM 상호작용을 가능하게 한다. 클라이언트가 서버에 제공하는 기능으로, 서버가 LLM을 활용하여 복잡한 작업을 수행할 수 있게 해준다.

작동 방식

요청-응답 흐름

MCP의 기본적인 작동 방식은 다음과 같다:

1. 요청 생성: LLM 애플리케이션(클라이언트)이 MCP 서버에 데이터를 요청한다.
2. 데이터 처리: MCP 서버는 요청을 처리하고, 필요한 데이터를 반환한다.
3. 응답 생성: LLM은 반환된 데이터를 기반으로 최종 응답을 생성한다.

작업 유형

MCP는 다양한 데이터 소스와의 상호작용을 위한 여러 작업 유형을 정의한다:

탐색 작업(Navigation Operations)

디렉토리 구조 탐색, 파일 목록 조회 등의 작업을 수행한다.

검색 작업(Search Operations)

특정 쿼리에 맞는 데이터를 검색하는 작업을 수행한다.

읽기 작업(Read Operations)

파일이나 데이터의 내용을 읽는 작업을 수행한다.

실행 작업(Execute Operations)

명령어를 실행하거나 함수를 호출하는 작업을 수행한다.

쓰기 작업(Write Operations)

파일이나 데이터를 생성하거나 수정하는 작업을 수행한다.

인증 및 보안

MCP는 데이터 보안을 위한 여러 인증 메커니즘을 지원한다:

API 키 인증

API 키를 통한 인증 방식으로, 요청 헤더에 API 키를 포함시켜 인증한다.

OAuth 2.0 인증

OAuth 2.0 프로토콜을 통한 인증 방식으로, 토큰 기반 인증을 지원한다.

권한 범위(Scope) 제한

각 클라이언트에 대해 세분화된 권한 제어를 지원하여, 필요한 권한만 부여할 수 있다.

구현 및 활용

MCP 서버 구현 방법

MCP 서버를 구현하기 위해서는 다음과 같은 기술적 요구사항을 고려해야 한다:

• SDK 사용: MCP는 Python, TypeScript, Java 등 다양한 언어의 SDK를 제공한다.
• 서버 설정: MCP 서버는 로컬 또는 클라우드 환경에서 실행될 수 있다.
• 보안 설정: 데이터 접근 권한과 보안을 철저히 관리해야 한다.

사전 구축된 MCP 서버

Anthropic은 개발자들이 쉽게 시작할 수 있도록 다음과 같은 인기 있는 엔터프라이즈 시스템을 위한 사전 구축된 MCP 서버를 제공한다:

• Google Drive
• Slack
• GitHub
• Git
• Postgres
• Puppeteer

통합 사례

MCP는 이미 여러 기업과 개발 도구 회사에서 활용되고 있다:

• Block과 Apollo: MCP를 자체 시스템에 통합
• Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph: MCP를 활용하여 플랫폼 강화
• Cursor, Cline, Goose: MCP를 공식 지원하는 소비자 IDE

장점 및 이점

통합 단순화

MCP는 단일 프로토콜을 통해 다양한 데이터 소스와 도구를 연결할 수 있어, 통합 과정을 크게 단순화한다. 개발자는 각 데이터 소스마다 별도의 커넥터를 유지할 필요 없이, 표준화된 방식으로 통합할 수 있다.

개발 시간 단축

리소스 접근과 도구 실행을 위한 표준 패턴을 제공함으로써, 개발 시간을 단축할 수 있다. 이미 구축된 MCP 서버를 활용하면 더욱 빠르게 개발할 수 있다.

관심사 분리

데이터 접근(리소스)과 계산(도구)이 명확하게 분리되어 있어, 시스템의 각 부분을 독립적으로 개발하고 유지보수할 수 있다.

일관된 디스커버리

사용 가능한 기능(도구, 리소스, 프롬프트, 루트, 샘플링)을 찾기 위한 통일된 메커니즘을 제공한다.

크로스 플랫폼 호환성

한 시스템을 위해 구축된 도구가 다른 시스템에서도 작동할 수 있어, 재사용성이 높아진다.

한계 및 과제

보안 및 신뢰 문제

MCP는 임의의 데이터 접근과 코드 실행 경로를 통해 강력한 기능을 제공하지만, 이로 인해 중요한 보안 및 신뢰 고려사항이 발생한다. 구현자는 다음과 같은 원칙을 고려해야 한다:

• 사용자 동의와 제어: 사용자는 모든 데이터 접근과 작업을 명시적으로 동의하고 이해해야 한다.
• 데이터 프라이버시: 호스트는 사용자 데이터를 서버에 노출하기 전에 명시적인 동의를 얻어야 한다.
• 도구 안전성: 도구는 임의의 코드 실행을 의미하므로 적절한 주의가 필요하다.
• LLM 샘플링 제어: 사용자는 샘플링 요청을 명시적으로 승인해야 한다.

구현 복잡성

MCP의 구현은 복잡할 수 있으며, 특히 대규모 데이터 소스와의 통합 시 성능 최적화가 필요하다.

표준화 과정의 어려움

새로운 프로토콜의 표준화는 시간이 걸리며, 다양한 이해관계자들의 합의가 필요하다.

미래 전망

AI 개발에 미치는 영향

MCP는 AI 모델이 보다 풍부한 컨텍스트를 활용할 수 있도록 지원하며, 이를 통해 AI 응용 프로그램의 품질과 유용성을 크게 향상시킬 수 있다. 이는 AI 기술의 실용적인 활용 범위를 확장하는 데 기여할 것으로 예상된다.

LLM 통합의 새로운 표준으로서의 가능성

MCP는 단일 프로토콜로 다양한 데이터 소스와 도구를 통합할 수 있는 유연성을 제공한다. 이는 개발자와 기업 모두에게 큰 이점을 제공하며, LLM 통합의 새로운 표준으로 자리잡을 가능성이 높다.

발전 가능성 및 향후 응용 분야

MCP는 앞으로도 지속적으로 발전하며, 다음과 같은 분야에서 활용될 수 있을 것으로 예상된다:

• 지식 그래프 관리
• 실시간 데이터 분석
• 고급 API 통합
• 에이전트 시스템 개발
• 기업 내부 데이터 활용

관련 항목

• 대규모 언어 모델(LLM)
• Anthropic
• Claude
• AI 에이전트
• API 통합
• JSON-RPC

외부 링크

• Anthropic - Introducing the Model Context Protocol
• Model Context Protocol 사양
• MCP GitHub 저장소