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MCP(Model Context Protocol)

wikys 2026. 2. 3. 12:33

😎 한 줄 요약(잘난 척용)

“MCP는 AI에게 ‘외부 도구와 데이터 쓰는 법’을 표준으로 가르치는 규칙이다.”


MCP(Model Context Protocol)란 무엇인가?

AI 모델과 외부 세계를 연결하는 공통 인터페이스 규약

1. MCP를 한 문장으로 설명하면

MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 외부 데이터·도구·서비스를 일관된 방식으로 불러와 사용할 수 있게 해주는 표준 규약이다.

아주 쉽게 말하면, “AI가 외부 세계랑 대화하는 공식 규칙”이다.


2. 왜 MCP가 필요할까? (아주 쉽게)

요즘 AI는 혼자만으로는 부족하다.

  • 파일 읽기
  • DB 조회
  • API 호출
  • 사내 시스템 연동

👉 이런 것들은 모델 밖 세상에 있다.

문제는,

  • 도구마다 연결 방식이 다르고
  • 서비스마다 규칙이 다르다는 것.

MCP는 이렇게 말한다.
👉 “연결 방법을 하나로 통일하자.”


3. MCP가 해결하려는 핵심 문제

❌ 기존 방식

  • 서비스마다 커스텀 연결
  • 유지보수 지옥
  • 확장 어려움

⭕ MCP 방식

  • 표준 인터페이스
  • 재사용 가능
  • 에이전트 확장 쉬움

👉 AI를 ‘플러그 앤 플레이’로 만든다.


4. MCP의 핵심 개념 (아주 쉽게)

🧠 Model

  • LLM 같은 AI 모델
  • 질문하고 판단하는 역할

📦 Context

  • 모델이 참고할 외부 정보
  • 파일, DB 결과, 상태 정보

🔌 Protocol

  • 어떻게 요청하고
  • 어떻게 응답하는지에 대한 규칙

👉 이 셋을 묶은 게 MCP다.


5. MCP는 어떻게 동작할까?

  1. AI 모델이 “이 정보가 필요해”라고 요청
  2. MCP 규약에 따라 도구 호출
  3. 외부 시스템이 결과 반환
  4. 결과가 컨텍스트(Context)로 모델에 전달
  5. AI가 이를 바탕으로 답변·행동

👉 모델은 똑똑해지고, 시스템은 깔끔해진다.


6. MCP와 함수 호출(Function Calling)의 차이

구분 함수 호출 MCP
범위 모델별 기능 범용 표준
확장성 제한적 높음
도구 연결 개별 구현 통합 규칙
목적 호출 컨텍스트 관리

👉 MCP는 더 큰 그림의 설계다.


7. MCP가 중요한 이유 (요즘 트렌드)

🤖 AI 에이전트 시대

  • AI가 스스로 계획
  • 도구 선택
  • 실행

👉 이때 표준 연결 방식이 필수다.


🏢 기업 환경

  • 내부 DB
  • 문서
  • 업무 시스템

👉 MCP는 사내 AI 통합의 핵심 후보다.


8. MCP의 장점

👍 표준화

  • 한 번 만들면 여러 모델에서 재사용

👍 유지보수 쉬움

  • 도구 교체·추가 간단

👍 확장성

  • 에이전트 기능 빠른 확장

9. 아직은 초기 단계

솔직히 말하면 MCP는

  • 비교적 최근 개념
  • 생태계 형성 중
  • 구현 방식도 계속 발전 중

👉 하지만 방향은 분명하다.
“AI는 혼자가 아니라, 시스템의 일부가 된다.”


10. 초보자가 기억하면 딱 좋은 정리

  • MCP = AI와 도구 연결 표준
  • 컨텍스트를 구조적으로 관리
  • 에이전트 AI의 기반 기술

11. 마무리

MCP는 “AI를 단순한 챗봇에서, 실제 일을 하는 시스템 구성원으로 끌어올리는 규칙”이다.

앞으로

  • AI 에이전트
  • 사내 AI
  • 자동화 시스템

이 늘어날수록 MCP 같은 표준 프로토콜의 중요성은 더 커질 가능성이 크다.

 

참고 자료 (한국어)

✅ 개념·입문

  • 국내 AI 블로그·기술 정리 글
    (검색어 추천: MCP Model Context Protocol, AI 에이전트 프로토콜)

✅ 함께 보면 좋은 개념

  • AI 에이전트
  • Tool Calling
  • RAG
  • 사내 AI 시스템 설계

참고 유튜브 영상 (한국어)

아직 MCP 단독 설명 영상은 많지 않아, 연관 개념 중심으로 보는 게 좋다.

🔹 개념 이해용

 

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🔹 시스템 설계 관점

 

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