AI 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP): LLM을 데이터와 도구에 연결하는 새로운 표준

 

AI 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP): LLM을 데이터와 도구에 연결하는 새로운 표준

 

MCP란 무엇인가?

 

**모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)**은 대형 언어 모델(LLM) 기반 AI 어시스턴트를 외부 데이터 및 도구와 연결하기 위한 개방형 표준 프로토콜입니다. 쉽게 말해 MCP는 AI 애플리케이션에 **“USB-C 포트”**를 제공하는 것과 비슷합니다 – 다양한 주변 데이터 소스나 툴을 한 가지 통일된 방식으로 연결해 준다는 의미입니다 . 2024년 말 Anthropic사가 처음 공개한 이 프로토콜은 AI 모델이 콘텐츠 저장소, 비즈니스 애플리케이션, 개발 환경 등 데이터가 존재하는 시스템들과 안전하게 양방향 연결을 맺도록 설계되었습니다 . 이를 통해 AI 모델은 자신이 가지고 있는 사전 지식에 갇히지 않고, 실시간으로 외부 정보에 접근하거나 툴을 활용하여 사용자 질의에 더 풍부하고 정확한 답변을 생성할 수 있게 됩니다 .

 

 

등장 배경과 필요성

 

ChatGPT나 Claude와 같은 최신 LLM 기반 AI 비서들은 뛰어난 언어 생성 능력을 갖추고 있지만, 고립된 채로 작동한다는 한계가 지적되어 왔습니다 . 다시 말해, 이들 모델은 인터넷상의 최신 정보나 사내 데이터베이스 같은 외부 지식에 직접 접근하지 못하고, 주어진 프롬프트 내의 정보나 사전 학습된 지식에만 의존해야 했습니다. 새로운 데이터 소스마다 일일이 맞춤형 통합 코드를 개발해야 했기 때문에 기업이 AI를 기존 시스템들과 연결하려면 많은 비용과 노력이 들고, 이러한 개별 통합은 확장성과 유지보수성도 떨어졌습니다 .

 

이러한 문제를 해결하기 위해 **MCP는 분산되고 파편화된 통합 방식을 단일 표준 프로토콜로 대체하고자 합니다 . Anthropic 발표에 따르면 MCP 도입으로 “각 데이터 소스마다 따로 커스텀 연결을 유지하는 대신, 하나의 표준에 맞춰 개발”할 수 있어 AI 시스템에 필요한 데이터 접근을 보다 간단하고 신뢰성 있게 제공할 수 있습니다 . 실제로 MCP는 AI 모델이 기업 내부 문서나 애플리케이션 데이터에 직접 질의할 수 있게 함으로써, 모델의 응답이 훨씬 더 맥락에 맞고 관련성 높은 정보를 담도록 돕습니다 . 예를 들어 TechCrunch는 MCP를 “AI 모델이 특정 질의에 대해 더 나은, 더 관련성 높은 응답을 내놓도록 돕는 개방형 표준”이라고 소개했습니다 . 요약하면, MCP의 궁극적인 목적은 AI 모델을 데이터의 섬으로부터 해방시켜 실제 환경과 연결함으로써 응답 품질과 유용성을 향상시키는 데 있습니다.

 

 

MCP의 작동 방식: 클라이언트-서버 아키텍처

 

MCP는 클라이언트-서버 아키텍처 기반으로 설계되어 있습니다 . AI를 활용한 애플리케이션(예: ChatGPT 데스크톱 앱, Claude Desktop, IDE 플러그인 등)이 **MCP 호스트(host)**로서 동작하고, 각 호스트는 하나 이상의 **MCP 서버(server)**에 접속하여 필요한 데이터를 주고받는 구조입니다 . 아래 표는 MCP의 핵심 구성 요소와 역할을 정리한 것입니다.

구성 요소설명

MCP 호스트 (Host)	LLM 기반 AI 애플리케이션을 의미합니다. 예를 들어 Claude Desktop, ChatGPT 앱, VS Code의 AI 플러그인 등이 MCP 호스트가 될 수 있습니다. 호스트는 필요한 데이터나 액션을 요청하고 결과를 받아 사용자의 질문에 답변을 생성합니다 .
MCP 클라이언트 (Client)	MCP 호스트 내에서 동작하는 프로토콜 클라이언트로, 특정 MCP 서버와 1:1 연결을 유지하며 호스트의 요청을 전달하고 서버의 응답을 받아오는 중개자 역할을 합니다 .
MCP 서버 (Server)	경량 프로그램으로 파일 시스템, 데이터베이스, 서드파티 API 등 특정 외부 기능이나 데이터 소스에 대한 접근 기능(툴)을 노출합니다. 하나의 MCP 서버는 하나의 시스템에 대한 커넥터 역할을 하며, 자신이 제공하는 기능 목록(툴 이름, 설명, 입력/출력 스키마 등)을 MCP 표준 형식으로 광고합니다 . 예: 파일 시스템 서버, SQL 데이터베이스 서버, Slack 채팅 서버 등.
통신 방식	MCP는 표준 입출력(STDIO) 방식과 HTTP(SSE) 방식 두 가지 전송 메커니즘을 지원합니다 . STDIO 서버는 MCP 호스트 애플리케이션의 하위 프로세스로 실행되어 로컬에서 통신하고, SSE(Server-Sent Events) 서버는 원격 웹 서버로 호스트와 HTTP 스트리밍 연결을 통해 통신합니다 . 필요한 환경에 맞춰 로컬 또는 원격 MCP 서버를 유연하게 활용할 수 있습니다.

 

MCP의 동작 흐름을 예를 들어 설명하면 다음과 같습니다. AI 에이전트가 포함된 애플리케이션(호스트)은 시작 시 연결된 MCP 서버들로부터 사용 가능한 툴 목록을 조회합니다(list_tools() 호출) . 각 MCP 서버는 자신이 제공하는 기능(예: “파일 검색”, “SQL 질의 실행”, “웹페이지 가져오기” 등)을 툴 목록으로 반환하며, 호스트는 이를 AI 모델에게 기능 목록으로 제공합니다 . 이제 사용자의 질문을 받은 AI 모델은 답변을 생성하는 도중에 필요한 정보나 작업이 있을 경우 해당 툴을 호출하도록 프롬프트 또는 함수 호출 형태로 요청을 보냅니다. 그러면 MCP 호스트의 클라이언트가 그 요청을 받아 해당 MCP 서버의 call_tool() 메서드를 호출하여 실제 작업을 수행합니다 . 예를 들어 사용자가 “우리 회사 제품의 2021년 매출을 알려줘”라고 물으면, AI 모델은 사전에 알려진 툴 목록 중 데이터베이스 질의 기능을 호출하려 시도하고, MCP 서버가 실제로 DB에서 질의를 수행한 후 결과를 돌려주는 식입니다. 이렇게 받은 외부 시스템의 응답 결과는 다시 AI 모델에게 전달되어 최종 답변 생성에 활용됩니다 . 이 전체 과정이 MCP 표준으로 정해진 메시지 교환 규칙과 포맷에 따라 이뤄지기 때문에, AI 모델 측과 도구 제공 측이 서로 다른 벤더나 언어로 구현되었더라도 상호 운용될 수 있습니다 .

 

한편 MCP는 성능 효율과 보안을 고려하여 몇 가지 부가적인 메커니즘을 제공합니다. 예를 들어 호스트는 에이전트 실행 시마다 MCP 서버로부터 툴 목록을 불러오는데, 원격 서버의 경우 이 과정이 지연을 유발할 수 있습니다 . 이를 완화하기 위해 OpenAI의 에이전트 SDK 등에서는 list_tools() 결과를 캐싱하는 옵션을 제공하며, 툴 목록에 변경이 생기면 캐시를 무효화하여 최신 상태를 반영할 수 있게 합니다 . 또 MCP 자체는 툴 실행에 대한 tracing(추적) 기능을 지원하여, 어떤 툴이 언제 호출되었고 어떤 응답이 왔는지 로깅하고 디버깅할 수 있도록 돕습니다.

 

 

주요 활용 사례와 통합 현황

 

MCP는 출시 이후 빠르게 산업 전반의 지지를 얻으며 확산되고 있습니다. Anthropic의 Claude AI부터 OpenAI의 ChatGPT, 그리고 Microsoft의 Copilot까지 여러 플랫폼이 MCP를 채택하거나 지원 계획을 밝히고 있습니다. 다음은 MCP의 실제 활용 사례 및 통합 현황 일부입니다.

 

• Anthropic Claude: Anthropic은 MCP의 제안자이자 초기 구현사로서, 자사 AI 모델 Claude에 MCP를 적극 통합했습니다. Claude Desktop 애플리케이션은 로컬 MCP 서버 연결을 지원하여 사용자가 자신의 컴퓨터 내 데이터에 Claude를 연결할 수 있고 , Anthropic은 Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres 데이터베이스, Puppeteer(웹 브라우징 자동화) 등과 연동하는 다수의 MCP 서버 오픈소스 구현체를 공개했습니다 . 이를 활용하면 별도 코딩 없이도 Claude가 구글 드라이브 문서를 검색하거나, Slack 메시지를 불러오거나, 코드 저장소를 조회하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 Square로 유명한 Block, AI 플랫폼 Apollo 등이 초기부터 MCP를 자체 시스템에 통합하여 사용하고 있으며 , Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph와 같은 개발 도구 기업들도 MCP를 활용해 자사 플랫폼의 AI 코딩 도우미가 더 풍부한 문맥 정보를 얻도록 하는 등 협업을 진행 중입니다 . 이러한 업계 협력을 통해 Claude는 코딩 작업 맥락을 더 잘 이해하고 시도 횟수를 줄인 기능적 코드를 제안하는 등 향상된 결과를 보여주었습니다 .
• OpenAI ChatGPT 및 Agents: OpenAI 역시 Anthropic이 주도한 MCP 표준을 수용하는 움직임을 보이고 있습니다. 2025년 3월 Sam Altman(OpenAI CEO)은 OpenAI 제품 전반에 MCP 지원을 추가할 계획을 공식 발표하며, *“많은 사람들이 MCP를 좋아하고, 우리도 제품 전반에 지원을 추가하게 되어 기대된다”*고 언급했습니다 . 실제로 OpenAI는 ChatGPT 데스크톱 앱과 자사 API(Responses API)에 MCP를 지원할 예정이며, 개발자용 Agents SDK에는 이미 MCP 연동 기능이 탑재되어 있습니다 . OpenAI의 에이전트 SDK 사용자는 MCP 서버를 에이전트에 추가하여, OpenAI의 GPT-4 등의 모델이 Anthropic의 MCP 규격으로 구현된 다양한 툴을 활용할 수 있습니다 . 예를 들어 OpenAI 에이전트에 파일 시스템 MCP 서버와 웹 브라우저 MCP 서버를 연결해두면, GPT-4 모델이 답변 중에 파일 읽기나 웹 검색이 필요할 때 해당 기능을 호출하도록 구성할 수 있습니다. OpenAI가 그동안 고유하게 제공해 온 플러그인, 함수 호출 등과 달리 MCP 지원을 공식화한 것은 멀티 모델 생태계에서의 상호운용성을 강화하려는 전략 변화로 풀이됩니다 . OpenAI의 움직임으로 MCP는 사실상 업계 표준으로 자리잡을 중요한 기반을 확보하게 되었습니다.
• Microsoft Copilot: 마이크로소프트는 자사의 Copilot 플랫폼에도 MCP를 발빠르게 도입했습니다. 2025년 3월 발표된 Microsoft Copilot Studio 업데이트에서는, 사용자가 몇 번의 클릭만으로 MCP 서버를 연결하여 자신만의 AI 에이전트를 구성할 수 있는 기능이 추가되었습니다 . 예를 들어 Copilot Studio에서 기업 내부 API에 대한 MCP 커넥터를 추가하면, 해당 API의 기능이 자동으로 에이전트의 “액션” 목록에 등록되고, 모델이 그 액션을 사용해 외부시스템과 상호작용할 수 있습니다 . Copilot Studio는 MS의 기존 커넥터 인프라와 통합되어 동작하기 때문에, 가상 네트워크, 데이터 손실 방지(DLP), 다양한 인증 방식 등 엔터프라이즈 보안/거버넌스 통제를 MCP 연결에도 그대로 적용할 수 있습니다 . 이를 통해 기업 고객들은 내부 시스템에 AI를 연결하면서도 보안과 통제를 유지할 수 있고, MCP 지원 서드파티 커넥터 마켓플레이스도 활용하여 손쉽게 다양한 툴을 에이전트에 붙일 수 있게 되었습니다 . Microsoft의 이러한 행보는 MCP가 클라우드 대기업 환경에서도 유용하게 쓰일 수 있음을 보여주며, 엔터프라이즈 분야에서 MCP 채택을 가속화하고 있습니다.
• 기타 플랫폼: 그 외에도 Zapier와 같은 워크플로 자동화 플랫폼은 *“AI 에이전트를 수천 개의 앱과 연결”*하기 위한 방식으로 MCP를 주목하고 있으며 , Cisco 등의 기업도 MCP와 보안에 대한 논의를 시작하는 등 산업 생태계 전반에서 관심이 높아지고 있습니다. 특히 AI 에이전트 스타트업들은 MCP를 통해 자사 에이전트가 다양한 SaaS 도구들과 연동되는 기능을 빠르게 구현하고 있는데, 이러한 사례가 늘수록 MCP 생태계의 툴 통합 범위는 더욱 넓어질 전망입니다.

 

MCP는 출시 수개월만에 수천 개의 통합 사례를 확보하며 빠르게 성장하고 있습니다 . Anthropic의 최고제품책임자(CPO)인 Mike Krieger는 *“MCP가 수천 가지의 통합으로 번성하는(open standard) 표준이 되었으며, LLM은 결국 사용자가 이미 가진 데이터와 소프트웨어에 연결될 때 가장 유용해진다”*고 언급하여, AI 업계가 MCP를 중심으로 개방형 생태계를 구축해가는 추세를 강조했습니다 .

 

 

MCP의 기술적 장점

 

MCP가 업계의 주목을 받는 이유는 이 프로토콜이 가져오는 여러 기술적 이점 덕분입니다. 표준의 설계 자체가 AI 시스템의 한계를 보완하고, 개발자 경험을 개선하며, 장기적으로 AI 활용의 지형을 바꿀 가능성을 보여주고 있기 때문입니다. 주요 장점들을 정리하면 다음과 같습니다.

 

• 표준화와 상호운용성: MCP의 가장 큰 강점은 언어 모델과 도구 사이의 상호작용 방식에 대한 표준을 제공한다는 점입니다 . 기존에는 OpenAI, Anthropic, 기타 오픈소스 모델마다 서로 다른 플러그인 또는 툴 통합 메커니즘을 사용했지만, MCP를 도입하면 단일 프로토콜로 어떤 LLM이든 어떤 데이터 소스든 연결할 수 있게 됩니다 . 예컨대 Anthropic Claude, OpenAI GPT-4, Meta Llama2와 같은 서로 다른 모델들도 MCP 호환 에이전트로 구현하면 동일한 툴 세트를 활용할 수 있습니다. 이는 개발자나 기업 입장에서 특정 벤더에 종속되지 않고(벤더 중립적으로) AI 솔루션을 구축할 수 있게 하며, 여러 모델을 혼용하는 멀티-모델 환경에서도 한 번의 통합으로 모두 지원할 수 있는 효율을 제공합니다 . Anthropic는 MCP를 *“LLM을 어떤 데이터셋과도 연결하는 단일 프로토콜”*로 소개하며, 이 표준화가 가져올 상호운용성의 이점을 강조했습니다 .
• 맥락 확장과 모델 기능 강화: MCP의 도입으로 LLM은 자신의 한정된 컨텍스트 윈도우나 사전 지식에 얽매이지 않고, 필요한 시점에 실시간 데이터를 조회하거나 외부 액션을 실행함으로써 훨씬 유용한 결과를 낼 수 있습니다 . 모델의 답변 품질이 향상되는 것은 당연하고, 나아가 모델이 수행할 수 있는 작업의 범위도 크게 확장됩니다. 예를 들어 MCP를 지원하는 GPT-4 기반 어시스턴트는 사용자의 요청에 따라 사내 위키에서 관련 문서를 찾아 요약하거나, 데이터베이스에서 실시간으로 질의를 수행하거나, 社내 IT 시스템에 티켓을 생성하는 등 복합적인 업무 자동화까지 가능해집니다. 이러한 기능 확장은 모두 MCP 툴 호출을 통해 이루어지며, 모델은 응답 생성 중간중간 필요할 때마다 새로운 “맥락”을 외부에서 가져와 활용하게 됩니다 . 그 결과 모델의 답변은 더욱 풍부하고 최신 정보를 담게 되고, 단순한 대화 챗봇을 넘어 업무를 실제로 처리하는 에이전트로 거듭나게 됩니다 . Anthropic는 MCP를 통해 *“AI 에이전트를 고립된 챗봇에서 맥락 인지적이고 상호운용적인 시스템으로 탈바꿈”*시키는 것이 목표라고 밝혔는데 , 이는 MCP가 가져올 모델 능력 향상의 본질을 잘 요약한 표현입니다.
• 재사용 가능한 커넥터와 생태계: MCP는 개방형 표준인 만큼 커뮤니티 주도로 방대한 커넥터 생태계를 구축할 수 있다는 장점이 있습니다 . 이미 공개된 MCP 서버만 해도 구글 드라이브, Slack, GitHub 등 여러 인기 서비스에 대한 커넥터가 존재하며 , 전세계 개발자들이 새로운 MCP 서버를 구현해 오픈소스로 내놓는 움직임이 활발합니다. 이는 마치 플러그인 마켓처럼 작동하여, 필요한 기능이 있을 때 일일이 처음부터 통합 코드를 짤 필요 없이 검증된 MCP 서버를 가져와 연결하기만 하면 되는 환경을 만들어줍니다. 예를 들어 어떤 개발팀이 Jira 이슈 트래커에 접근하는 AI 어시스턴트를 만들고 싶다면, Jira용 MCP 서버가 이미 나와 있을 경우 그 규격에 맞춰 간단히 붙이는 것으로 작업이 끝납니다. 앞으로 Anthropic는 MCP **서버 레지스트리(registry)**를 구축해 이러한 커넥터들을 중앙에서 검색하고 관리하기 쉽게 할 계획이라고 밝히고 있는데 , 이는 MCP 생태계의 성장을 더욱 가속할 것으로 기대됩니다. 이처럼 MCP의 모듈식 구성요소들은 커뮤니티 공유와 협력을 통해 진화하며, 표준이 지속적으로 발전할 수 있는 건강한 개방 생태계를 형성하고 있습니다 .
• 보안과 권한 관리: AI에게 외부 시스템 접근을 허용할 때 항상 따라오는 문제가 **보안(Security)**입니다. MCP는 이 부분을 간과하지 않고 초기 설계부터 보안 모범 사례를 포함하고 있습니다 . 예를 들면 MCP 서버는 각 툴에 대해 상세한 권한(permission) 범위와 설명을 제공할 수 있고, 호스트 애플리케이션에서는 사용자 승인을 거쳐 특정 MCP 서버를 연결하거나 툴 호출을 실행하도록 하는 세밀한 권한 제어를 적용할 수 있습니다 . Microsoft의 Copilot 통합 사례에서도 보았듯이, 기업 환경에서는 가상 네트워크 격리나 DLP 정책을 MCP 통신에 적용하여 데이터 유출을 방지할 수 있습니다 . 게다가 MCP는 호스트-서버 간 통신을 표준화하면서도 구체적인 인증 방식은 유연하게 설계하여, API 키, OAuth, 사전 공유 토큰 등 다양한 인증 기법을 활용할 수 있게 합니다. 이러한 설계 덕분에 MCP는 개방형 프로토콜이면서도 엔터프라이즈급 보안 요구사항을 충족시킬 수 있으며 , 기업들이 AI 통합을 채택할 때 걸림돌 중 하나인 보안 신뢰성 문제를 완화해줍니다. 물론 오픈소스 생태계이기 때문에 개발자들이 MCP 서버 코드를 검토하고 개선함으로써 보안성을 함께 높여갈 수 있다는 점도 장점으로 꼽을 수 있습니다 .
• 유연한 확장성과 모달리티: MCP는 기본적으로 텍스트 기반 LLM과 도구의 연계를 다루지만, 향후 다양한 형태의 데이터와 상호작용까지 포괄할 수 있도록 확장되고 있습니다. 로드맵에 따르면 영상, 오디오 등 추가적인 모달리티 지원과 , 스트리밍 응답이나 양방향 상호작용 같은 실시간 통신 기능 강화가 계획되어 있습니다 . 또한 MCP 기반 에이전트를 복잡한 워크플로우에 투입하기 위해 에이전트 그래프(agent graphs), 사람의 피드백을 받는 대화형 워크플로우 등도 연구되고 있습니다 . 이는 MCP가 단순히 현재의 QA(ChatGPT류) 상황에 머물지 않고, 미래의 종합 AI 에이전트 인프라로 성장할 잠재력이 있음을 보여줍니다. 아울러 MCP의 **확장성(scalability)**은 기술적인 맥락에서도 두드러집니다. MCP 서버들은 각각 독립적으로 배포될 수 있어, 필요에 따라 병렬로 툴 호출을 처리하거나, 부하가 많은 작업은 별도의 서버에서 담당하도록 아키텍처를 확장할 수 있습니다. 이러한 유연성으로 인해 MCP는 작은 개인 프로젝트부터 대규모 엔터프라이즈 환경까지 폭넓게 적용될 수 있습니다.

 

 

MCP의 한계와 고려 사항

 

MCP는 많은 기대를 모으고 있지만, 완벽한 해결책이라기보다는 진화하고 있는 기술 표준이며, 현실적으로 극복해야 할 과제들도 존재합니다. MCP를 도입하거나 활용할 때 고려해야 할 한계점과 주의사항은 다음과 같습니다.

 

• 성숙도 및 표준화 진행 상황: MCP는 2024년 말에 등장한 신생 표준으로 아직 빠르게 발전하는 중입니다 . 공식 사이트의 로드맵에서도 “향후 6개월간의 우선 과제를 정했다”고 언급되어 있듯이 , 프로토콜의 스펙이 안정되기까지는 다소 시간이 필요할 수 있습니다. 실제로 MCP 프로젝트는 GitHub상에서 스펙 제안과 토론이 활발히 이루어지고 있고, 커뮤니티 피드백에 따라 단기간에 변화가 발생할 수 있습니다. 다행히 Anthropic 측은 투명한 표준화 프로세스 수립과 산업 단체를 통한 공식 표준화 추진까지 검토하고 있어 , 장기적으로는 MCP가 W3C나 ISO 등의 국제 표준으로까지 채택될 가능성도 있습니다. 그러나 *현재 시점에서는 사실상 “de-facto 표준”*에 가깝기 때문에, 일부 용어나 구현 방식이 변경될 여지가 있고, 각 조직은 이를 주시하며 유연하게 대응할 필요가 있습니다.
• 범용 채택 여부: OpenAI와 Microsoft까지 참여하면서 MCP는 업계 폭넓은 지지를 얻었지만, 아직 모든 주요 AI 플레이어가 지원하는 것은 아닙니다. 예를 들어 구글의 PaLM(Bard) 등은 현재 MCP와 별개로 자체 방식의 도구 통합을 실험 중이며, 아직 MCP에 대한 공식 입장을 내놓지 않고 있습니다 (2025년 초 기준). 오픈소스 LLM 커뮤니티에서도 LangChain과 같은 에이전트 프레임워크들이 자체적으로 비슷한 기능을 제공해왔지만 MCP와의 연계는 이제 시작 단계입니다. 이런 상황에서 MCP가 진정한 업계 표준으로 자리잡으려면 더 많은 생태계 구성원의 참여가 필요합니다. 만약 추후 다른 경쟁 프로토콜이 등장하거나 특정 벤더가 독자 노선을 고집하면 표준 경쟁이 벌어질 수도 있습니다. 다만 현재로서는 Anthropic과 OpenAI의 협력 선언으로 인해 MCP가 사실상의 표준으로 굳어지는 분위기이며, 다른 업체들도 고객 요구에 따라 MCP 지원을 고려할 것으로 전망됩니다 . 조직 입장에서는 자사 시스템과 MCP의 궁합을 미리 검토해두는 것이 미래 대비책이 될 것입니다.
• 보안상 위험과 신뢰성: 앞서 장점으로 보안을 언급했지만, 현실적으로 AI에게 툴 사용을 허용하는 것은 여전히 위험 요소를 동반합니다. 예를 들어 MCP 서버로 데이터베이스에 쓰기 권한을 가진 툴을 연결했다면, AI 모델이 오동작하거나 프롬프트가 조작되었을 때 데이터를 잘못 변경하거나 유출할 가능성이 있습니다. MCP 자체는 이런 문제를 기술적으로 완전히 해결해주지는 못하며, 권한 제한, 검증, 모니터링 등의 보안 대책을 개발자가 책임지고 구현해야 합니다. Anthropic과 OpenAI 등의 접근은 비교적 보수적으로, 주로 읽기 전용 도구들(정보 조회 위주)을 우선 제공하고 점진적으로 액션 범위를 늘리는 방식입니다 . 조직에서는 MCP를 도입할 때 어떤 툴을 연결할지 신중히 선정하고, 필요하면 인증과 감사 로깅을 병행하여 AI 에이전트의 행동을 추적해야 합니다. 이와 더불어, 서드파티 MCP 서버 모듈의 신뢰성도 검토 대상입니다. 공개된 MCP 서버를 그대로 사용할 때 해당 코드에 버그나 악성 기능이 없는지 검토하거나, 신뢰할 수 있는 출처(예: 공인 레지스트리)를 통해 받아야 합니다. 결국 **“강력한 도구를 AI에게 쥐여줄 때는 안전장치를 마련하라”**는 원칙이 MCP 활용에서도 중요합니다.
• 성능 및 지연 시간: MCP를 활용하면 AI 모델이 외부 시스템과 왕래하는 추가 단계가 생기므로, 순수 모델 단독 응답보다 응답 시간이 길어질 수 있습니다. 특히 한 번의 답변 생성에 여러 개의 툴 호출이 연쇄적으로 일어나는 에이전트 시나리오에서는 이 지연이 누적될 수 있습니다. 예를 들어 AI가 먼저 파일 검색 툴을 호출하고, 결과 파일명을 가지고 다시 파일 열람 툴을 호출하는 식으로 2~3단계 작업을 거칠 수 있는데, 각 단계마다 네트워크 통신이나 프로세스 호출 시간이 추가됩니다. OpenAI SDK에서는 앞서 언급한 대로 툴 목록 로딩을 캐싱하여 매 요청마다 툴 목록을 가져오는 시간을 줄였지만 , 툴 실행 자체의 지연(예: DB 질의 시간)은 어쩔 수 없는 부분입니다. 또한 MCP 통신으로 주고받는 응답의 크기(예: 대량의 파일 내용)가 클 경우 LLM 입력 컨텍스트로 다시 들어가면서 모델 토큰 한도에 영향을 줄 수도 있습니다. 따라서 MCP를 사용한 에이전트를 설계할 때는 응답 시간 요구사항을 고려해 툴 호출 횟수를 최소화하도록 프롬프트 전략을 짜거나, 병렬 실행이 가능하면 병렬화하는 등 튜닝이 필요할 수 있습니다. 다행히 MCP 프로토콜은 스트리밍 응답도 지원 예정이어서 , 대용량 결과를 조금씩 모델에 전달하거나 하는 방식으로 인터랙티브한 최적화가 향후 가능해질 것입니다.
• 사용의 복잡성: MCP 도입이 만능 열쇠는 아니라서, 개발자가 고려해야 할 아키텍처적 복잡성이 약간 늘어납니다. 예를 들어 AI 기능을 제품에 넣고자 할 때, 기존에는 단순히 하나의 모델 API만 호출하면 되었지만 MCP를 도입하면 별도의 MCP 서버 프로세스들을 운영하고 관리해야 합니다. 로컬 MCP 서버는 애플리케이션 배포 시 함께 패키징해야 하고, 원격 MCP 서버는 마이크로서비스처럼 추가 인프라로 관리되어야 합니다. 또한 MCP 서버와 호스트 사이의 버전 호환성도 신경써야 해서, SDK나 서버 구현체를 업데이트할 때 양쪽이 호환되는지 확인이 필요합니다. 초기 단계의 기술인 만큼 문서나 사례가 부족한 영역도 있을 수 있어, 문제 해결에 시간이 들 수 있습니다. 다행히 MCP 커뮤니티가 빠르게 성장하면서 이러한 운영상의 모범 사례들도 공유되고 있고, Microsoft처럼 GUI 기반 스튜디오에서 MCP 서버 연결을 관리하는 툴도 등장하고 있습니다 . 향후 표준이 안정되고 도구 지원이 늘어나면 이러한 복잡성은 점차 내부에 감춰지고, 개발자는 플러그인 고르듯 MCP 서버를 선택만 하면 되는 수준으로 편의성이 개선될 것으로 보입니다 . 그때까지는 선도 사용자들이 겪는 시행착오를 지켜보며 베스트 프랙티스를 따라가는 것이 권장됩니다.

 

 

향후 전망

 

MCP는 등장한 지 얼마 되지 않았지만 AI 업계의 게임체인저가 될 잠재력을 지닌 기술로 평가받고 있습니다. 앞으로 1~2년 내 MCP와 관련하여 기대해볼 수 있는 발전 방향을 정리하며 글을 마무리하겠습니다.

 

• 사실상의 업계 표준으로 부상: OpenAI의 참여 선언 이후 MCP는 유력 AI 연구기관들 사이에서 사실상의 표준으로 자리잡을 조짐입니다 . 이는 개발자와 기업들이 안심하고 MCP에 투자하도록 만들며, 추가적인 벤더들도 합류를 유도하는 선순환이 예상됩니다. 예를 들어, 아직 MCP를 공식 지원하지 않은 구글이나 Meta도 호환 계층을 도입하거나 커뮤니티 주도 구현을 받아들이는 방향으로 나올 가능성이 있습니다. 특히 오픈소스 LLM 진영에서는 벤더 제약이 없으므로 MCP 통합이 비교적 수월하며, 이미 Microsoft의 Semantic Kernel 팀 등이 OpenAI 모델을 MCP 툴과 연동하는 시연을 한 바 있습니다 . 이런 흐름이 지속되면 MCP는 향후 AI 앱 개발에서 당연히 고려해야 하는 기본 인프라가 될 것이며, AI 모델을 발표하는 쪽에서도 “우리 제품은 MCP를 지원한다”고 어필하는 일이 흔해질 것입니다.
• 공식 표준화와 거버넌스: Anthropic은 MCP를 처음부터 오픈소스로 공개하고 모든 SDK와 사양을 깃허브에 투명하게 관리해왔습니다 . 향후에는 IEEE나 W3C 등의 공식 표준 트랙에 MCP를 올려 다수 이해관계자의 참여를 보장하는 노력도 예상됩니다 . 이미 MCP 프로젝트 내에 거버넌스 구조를 수립하여 커뮤니티의 의견을 수렴하고 있으며, 제안들이 명확한 프로세스를 거쳐 프로토콜에 반영되도록 하고 있습니다 . 이러한 투명하고 개방적인 발전 모델은 MCP의 신뢰성을 높이고 장기적인 생명력을 부여할 것입니다. 궁극적으로  산업 전반이 합의한 **진정한 표준(protocol)**으로 거듭난 MCP는, 현재의 인터넷 프로토콜이나 USB 표준처럼 AI 시대의 필수 기반 기술로 자리매김할 전망입니다.
• 에이전트 시대의 기반 인프라: MCP의 등장은 흔히 **“에이전트 시대”**로 불리는 차세대 흐름을 가속화할 것으로 보입니다. Block사의 CTO는 MCP를 가리켜 *“AI를 현실 응용으로 연결하는 다리”*이자 *“사람들이 기계적인 일보다 창의적인 작업에 집중할 수 있게 해주는 에이전틱(agentic) 시스템의 기반”*이라고 평했습니다 . 이처럼 MCP는 AI 에이전트가 세상과 상호작용하는 범위를 넓혀주므로, 앞으로 더 복잡하고 자율적인 에이전트들이 등장하는 밑거름이 될 것입니다. 예를 들어, 오늘날 하나의 채팅창에서 질문에 답하는 수준을 넘어, MCP 기반 에이전트는 기업 내 다양한 툴을 오가며 업무 프로세스를 자동화하거나, 개인의 디지털 비서로서 이메일, 캘린더, 메신저 등을 종합적으로 관리하는 식의 역할을 할 수 있게 될 것입니다. 이러한 시나리오가 현실화되려면 여러 과제가 남아 있지만, MCP가 **공통 프로토콜 층(layer)**으로 존재함으로써 개발자들은 에이전트의 고유 로직에 집중하면서도 환경과의 통신은 MCP에 맡기는 구조를 취할 수 있습니다. 이는 과거 복잡한 네트워크 프로그래밍이 HTTP/REST 표준으로 단순화되며 웹 개발이 폭발적으로 성장한 것에 비유할 수 있습니다. MCP가 에이전트 개발의 디폴트 선택지가 된다면, 혁신적인 AI 에이전트 서비스들이 쏟아져 나와 우리의 업무 방식과 삶을 크게 바꿔놓을 가능성이 있습니다.
• 멀티모달 및 새로운 기능 확장: 마지막으로, MCP의 발전은 AI 모델 능력의 확장과 궤를 같이할 것입니다. 모델이 진화하여 이미지, 음성, 영상까지 이해하고 생성하게 되면, MCP도 그에 맞춰 이미지 처리 툴, 영상 편집 툴, IoT 기기 제어 툴 등으로 범위를 넓혀갈 것입니다. 실제로 MCP 로드맵에는 비디오 등 멀티모달 지원과 스트리밍 통신이 포함되어 있어 , 가까운 미래에 AI 에이전트가 예를 들어 감시 카메라 영상을 분석하고, 긴급시 드론을 제어하며, 사무실 IoT 센서를 통해 환경을 조절하는 등 지금보다 더욱 물리 세계와 연결된 에이전트로 발전할 수 있음을 시사합니다. MCP는 그 때에도 유연하게 확장될 수 있는 프로토콜 기반이므로, 새로운 툴 종류가 나타나도 표준 안에 녹여낼 수 있을 것입니다. 이렇듯 MCP의 등장은 AI의 활용 범위를 데이터 사이언스적 질의응답에서 실제 행동과 환경 제어로까지 확대하는 변곡점으로 평가되며, 많은 연구자와 개발자들이 앞으로의 진화를 주목하고 있습니다.

 

참고 문헌: Anthropic 및 OpenAI의 공식 발표 자료 , TechCrunch 등 외신 보도 , Microsoft 기술 블로그 , 그리고 MCP 공식 문서와 GitHub 리소스 등. 이들 출처에서 MCP의 개념, 구현 방식, 활용 사례와 전망에 대한 신뢰도 높은 정보를 확인할 수 있습니다. 특히 Anthropic이 공개한 MCP 사양 사이트(modelcontextprotocol.io)와 GitHub 리포지토리에는 MCP의 기술적 세부사항과 예제가 잘 정리되어 있으므로, 더 깊이 있는 이해를 원하는 독자는 참고하시기를 권장합니다.