🧠 MCP의 핵심 철학: Context의 힘

🧠 MCP의 핵심 철학: Context의 힘

1. Generative AI의 진짜 실력은 '문맥'에서 나온다

많은 분들이 "GPT가 똑똑하다", "Claude가 유능하다"는 말을 합니다. 그런데 이 모델들이 진짜로 유용해지는 이유는 단순히 모델이 크거나 똑똑해서가 아닙니다.

 

✔️ 얼마나 정확한 문맥(Context)을 주느냐에 따라,
✔️ 얼마나 관련성 있는 결과를 만들어내느냐가 결정됩니다.

---

2. 컨텍스트란 정확히 무엇인가요?

🧩 컨텍스트 = AI 모델이 현재 상황을 이해하고, 적절한 반응을 하기 위해 필요한 정보

예시로 살펴보죠:

• 텍스트 모델 (예: GPT, Claude)
  → 대화 내용, 질문, 시스템 프롬프트 등
• 코드 생성 모델 (예: Copilot, Codium)
  → 이전 코드, 함수 이름, 주석, 사용 중인 라이브러리 등
• 이미지 생성 모델 (예: DALL·E, Gemini)
  → 텍스트 설명, 참고 이미지
• 오디오 모델 (예: Whisper)
  → 이전 음성 조각, 발화자의 억양, 톤

---

3. 기존 방식의 문제점 — 문맥 주는 법이 제각각

AI 앱을 개발할 때, 필요한 문맥을 모델에 전달하기 위해 각자 다른 방식을 써야 했습니다:

• 개발자가 직접 prompt 짜기
• API 따로 만들기
• 필요한 데이터 수동으로 넣기

이로 인해 코드가 지저분해지고, 재사용도 어렵고, 확장성도 떨어졌습니다.

---

4. MCP는 컨텍스트를 ‘표준화’한다

MCP는 컨텍스트를 ‘표준화’한다

 

MCP는 이 문맥(Context)을 세 가지로 분류해서 구조화된 방식으로 전달할 수 있게 만들어줍니다.

MCP	구성요소설명	누가 제어하나
🧠 Prompts	미리 정의된 지시문	사용자
📂 Resources	데이터, 파일, DB 등	앱/호스트
🛠 Tools	외부 시스템 호출	모델 (AI가 결정)

💡 예제 - MCP 기반 알고리즘 트레이딩 시나리오

📘 1단계: Prompts - 전략 정의

사용자가 다음과 같은 프롬프트를 선택하거나 작성할 수 있습니다:

"지난 30일간 S&P 500이 5% 이상 하락한 경우에만 매수하는 전략을 만들어줘."

이 프롬프트는 prompts/mean_reversion_prompt.json 같은 파일로 서버에서 노출됩니다.
클라이언트(예: Claude desktop)는 이를 사용자 명령으로 실행합니다.

 

📊 2단계: Resources - 데이터 공유

트레이딩 앱에서 다음과 같은 리소스를 MCP 서버에 공유합니다:

• /data/price/SPY_30d.csv: 최근 30일간의 시세 데이터
• /data/factors/volatility.json: 최근 변동성 지표
• /data/trades/history.json: 과거 매매 기록

AI 모델은 이 리소스를 읽어 분석하고, 전략을 설계합니다.

⚙️ 3단계: Tools - 외부 시스템 호출

모델이 전략을 설계한 후, 자동으로 다음과 같은 MCP Tools를 호출할 수 있습니다:

예시 툴 1: 백테스트 실행

{
  "tool": "run_backtest",
  "params": {
    "strategy_id": "mean_reversion_01",
    "dataset_uri": "/data/price/SPY_30d.csv"
  }
}

 

→ MCP 서버는 백엔드에서 백테스트를 수행하고, 리포트를 리소스로 반환합니다.

예시 툴 2: 실거래 알림

{
  "tool": "place_order",
  "params": {
    "ticker": "SPY",
    "action": "BUY",
    "quantity": 100
  }
}

 

→ 실 거래 환경에서는 사용자 동의가 필요하며, 호스트가 통제합니다.

---

MCP 덕분에 가능한 것들

1. 다양한 리소스를 쉽게 불러와 모델에 전달
2. AI가 툴을 직접 고르고 실행
3. 프롬프트를 통일된 형태로 관리
4. 팀 간 재사용 가능 (표준화 덕분)

---

✨ 결론: “좋은 AI는 좋은 문맥에서 나온다”

MCP는 단순히 '데이터 전달 프로토콜'이 아닙니다. AI의 능력을 끌어내는 문맥의 전달자, 그리고 모든 에이전트를 똑똑하게 만들어주는 언어입니다.

다음 글에서는 MCP의 실제 구조,
즉 Client / Server / Host의 역할과 메시지 흐름에 대해 살펴보겠습니다.