MCP란 무엇인가? — AI의 새로운 문법

MCP란 무엇인가? — AI의 새로운 문법

MCP란 무엇인가? — AI의 새로운 문법

🧠 AI 초보~중급 개발자를 위한 MCP 입문 가이드

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1. MCP의 등장 배경 🧩 

Generative AI 시대가 본격화되면서, 다양한 앱과 도구들이 언어모델(LLM)의 힘을 빌려 동작하고 있습니다. 그런데 문제는, 이 모델들이 제대로 기능하려면 ‘문맥(Context)’이라는 게 꼭 필요하다는 것입니다.

 

하지만 지금까지는 각 회사, 각 프로젝트가 제각각 방식으로 문맥을 전달해왔습니다. 누군가는 자체 API를 만들고, 누군가는 데이터베이스를 직접 붙였습니다. 이로 인해 생긴 문제가 바로…

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2. 왜 MCP가 필요한가? — N × M 문제 ❌ 

다음 상황을 생각해보세요:

• 🧑‍💻 AI 앱이 10개
• 🔌 데이터 소스나 툴이 10개

모든 앱이 모든 도구와 연결되려면, 10 × 10 = 100개의 통합 작업이 필요합니다.

이걸 N × M 문제라고 부르며, 실제로 수많은 엔지니어링 리소스가 이중 반복적인 통합 작업에 쓰이고 있었습니다.

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3. MCP란? 🧠

MCP(Model Context Protocol)는 AI 애플리케이션과 외부 시스템(도구, 리소스 등)을 표준 방식으로 연결하는 프로토콜입니다.
JSON-RPC 2.0을 기반으로 하여, 다음 세 가지를 정의합니다:

• Client: 연결 요청을 보내는 쪽 (AI 앱, 에이전트 등)
• Server: 리소스나 툴을 제공하는 쪽 (예: Git, DB, 검색엔진 등)
• Host: 전체 연결을 주관하고 권한을 관리하는 컨테이너

출처: https://thenewstack.io/mcp-the-missing-link-between-ai-agents-and-apis/

🧭 핵심 아이디어: "이제부터는 하나의 방식으로 연결하자."

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4. 기존 방식과 MCP의 차이 🔄 

항목	기존방식	MCP
연결 방식	API마다 다름	JSON-RPC 기반 통일
문맥 전달	각자 방식	표준화된 리소스, 툴, 프롬프트
보안 제어	API 마다 다름	사용자 동의 기반 제어
통합 난이도	고비용, 중복 많음	한 번 만들면 재사용 가능
확장성	툴마다 반복 작업	MCP 서버 하나로 다양한 앱과 연결 가능

 

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MCP를 알면 어떤 점이 좋은가요? ✅ 

• AI 앱 개발 속도 획기적으로 증가
• 툴/API 제공자가 한 번 MCP 서버를 만들면 어디서든 재사용 가능
• 에이전트가 스스로 새로운 툴을 찾아 사용할 수 있음 (Self-evolving)
• 기업/팀이 AI 시스템을 표준화된 구조로 관리 가능

MCP

 

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✨ 마무리: MCP는 "AI의 새로운 문법"

지금까지 AI 개발은 각자 문법, 각자 방식으로 진행되어 왔습니다.
MCP는 그 복잡함을 걷어내고, 하나의 통일된 문법으로 AI 시스템을 구성할 수 있도록 합니다.

 

다음 포스트에서는 MCP가 어떻게 컨텍스트를 전달하는지, Prompts, Tools, Resources의 개념을 상세히 설명드리겠습니다.