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1.MCP 입문

목차(클릭하세요)
양파고의 한마디: MCP를 사용하는자와 그렇지 못한자로 구분하는 시대가 오고 있다 LLM LAM AI Agent MCP 그 다음은?
0. [참고문헌]

1.MCP 사용의 이유

1-1. 정의

MCP 핵심 키워드: 표준화 + 양방향 통신
MCP(Model Context Protocol)
•
MCP는 AI 어시스턴트와 외부 시스템(콘텐츠 저장소, 비즈니스 도구, 개발 환경 등)을 연결하는 새로운 오픈 프로토콜
•
이는 AI가 단순한 텍스트 응답을 넘어 실제 작업을 수행할 수 있게 해주는 치트키
•
쉽게 설명하자면, AI가 혼자서만 놀지 않고 외부 세계와 연결되도록 다리 역할을 해주는 기술
•
LLM AI를 위한 만국 공통어 규약 API라고 해야 할까?

1-2.MCP 아키텍처

•
호스트, 클라이언트, 서버로 구성된 구조
구분
역할
설명
호스트
AI 모델 실행 사용자 인터페이스를 제공 MCP 클라이언트를 관리 (예: Claude Desktop)
AI 모델이 깔려 있는 앱이나 프로그램 사용자가 요청하면 이 호스트가 MCP 서버로 데이터를 요청
클라이언트
호스트와 서버 간의 통신 담당하메시지 가공 및 문맥 구성 수행
호스트와 서버를 연결해주는 중간 다리: 호스트와 서버 사이에서 데이터의 흐름 관리필요에 따라 데이터를 변환하거나 조정 여러 MCP 서버와 동시에 연결될 수 있음
서버
외부 API, 도구, 기능 모듈과 같은 외부 리소스 제공
실제 데이터를 제공하는 곳 특정 기능을 제공하는 서비스 (예: 검색, DB 조회 등)
•
MCP의 작동방식(크게 3단계)
◦
호스트 애플리케이션(예: Claude Desktop)이 MCP 클라이언트를 생성
◦
클라이언트는 MCP 서버와 연결을 설정
◦
연결 설정 과정에서 프로토콜 버전, 기능, 권한 등이 협상
•
작동방식을 그림으로

1-3.MCP 주요 기능

•
리소스 접근: AI가 로컬 파일을 읽고 분석할 수 있음
•
도구 실행: AI가 사용자 승인 하에 특정 함수를 호출할 수 있음
•
프롬프트 활용: 특정 작업을 위한 미리 작성된 템플릿을 사용할 수 있음

1-4.대표적인 MCP소개

서버 이름
기능
@modelcontextprotocol/server-filesystem
로컬 파일 시스템 접근
exa-labs/exa-mcp-server
최신 정보를 위한 웹 검색

1-5.MCP가 열어 갈 미래?

•
클로드로 내 컴퓨터에 있는 사진을 분석해서 나에게 어울리는 옷을 쿠팡으로 주문하는 그날이 올 듯
•
클로드로 구글 클래스룸의 드라이브를 분석해서 과제 미제출학생에게는 독촉 메시지를 날리고, 반별 제출율을 비교해주는 그날이 올듯

2. 기존방식과의 차이

2-1. 문해 이해능력 향상

•
기존에는 AI에게 모든 정보를 긴 텍스트 프롬프트 하나로 전달해야 했기 때문에, 중요한 정보와 부수적인 정보를 구분하기 어렵고, 대화 흐름이나 사용자 의도를 제대로 파악하지 못하는 경우가 많음
◦
특히 대화가 길어지거나 복잡한 요청이 포함될 때 더 두드러짐
•
MCP는 정보를 항목별로 명확하게 구조화하고, JSON과 같은 형식으로 전달
◦
AI가 어떤 정보가 어떤 역할을 하는지 더 잘 이해할 수 있도록 도움
•
방향 통신이 가능해서 AI가 데이터를 가져오기만 하는 게 아니라 외부 시스템에 명령도 내릴 수도 있음
◦
예를 들어 LLM을 통해 구글 캘린더에 일정추가가 가능하다는 의미

2-2.외부 도구 연동의 간편화

USB-a타입, b타입, 라이트닝이 혼재하던 시기가 C타입으로 통일되는 과정
•
이전에도 AI가 계산기, 검색, API 호출 등의 외부 기능을 사용하는 것이 불가능했던 것은 아니였으나, 좀 복잡했음, 더 정확히는 LangChain, LangGraph 같은 별도의 프레임워크와 복잡한 설정이 필요
◦
기존 랭체인 방식: 랭체인을 반드시 사용해야 하는 폐쇄적인 생태계
•
MCP는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 통합적인 연결 구조를 제공
•
복잡한 설정 없이도 필요한 도구를 구조화된 형식으로 연결할 수 있으며, AI가 상황에 맞는 기능을 스스로 선택하고 활용할 수 있는 기반을 제공

3. MCP시작을 위해 알아야 할 3가지

3-1. Claude Desktop

•
Anthropic이 직접 개발한 Claude Desktop은 MCP 아키텍처를 실제로 적용한 대표적인 예
•
사용자의 요청은 클라이언트 앱에서 시작내부의 호스트 시스템이 이를 구조화된 MCP 메시지로 가공해 Claude 모델에 전달
•
Claude Desktop 다운로드
◦
https://claude.ai/download

3-2. 커서AI

•
Cursor AI는 Claude 기반 LLM을 활용하여 코드 분석, 리팩토링, 문서화 등을 지원
•
MCP 기반 메시지 구조를 사용하여 파일 구조, 사용자의 코드 맥락, 편집 히스토리 등을 모델에게 정확히 전달함으로써, 보다 정밀하고 상황에 맞는 AI 응답을 가능하게 함
•
Cursor AI 다운로드 
◦
https://www.cursor.com/

3-3.Smithery

•
사람들이 Model Context Protocol (MCP) 서버를 검색하고 배포할 수 있도록 지원하는 플랫폼
•
Smithery 공식사이트 
◦
https://smithery.ai/

4. MCP 다음은 뭘까?

AI 기술 발전 단계 요약

단계
개념
역할
LLM (Large Language Model)
대규모 언어 모델
자연어 처리 및 생성 능력을 갖춘 모델로, GPT, Claude 등이 해당
LAM (Large Action Model)
대규모 행동 모델
LLM에 도구 사용 능력과 멀티모달 입력을 추가하여, 실제 행동 수행이 가능한 모델
AI Agent
인공지능 에이전트
계획 수립, 메모리 관리, 도구 사용 등을 통해 복잡한 작업을 수행하는 자율적인 시스템
MCP (Model Context Protocol)
모델 컨텍스트 프로토콜
AI 에이전트가 외부 시스템과 안전하게 통신하고 상호작용할 수 있도록 표준화된 프로토콜

4-1.다중 에이전트 시스템(MAS)

•
여러 AI 에이전트가 협력하여 복잡한 문제를 해결하는 시스템

4-2.자율 AI(Autonomous AI)

•
인간의 개입 없이 독립적으로 작업을 수행하고 의사결정을 내리는 AI

5. MCP의 핫함

•
MCP의 첫 등장시기가 2024년 11월이며, Anthropic이 오픈소스로 공개한 것을 감안하며, Anthropic의 경쟁자인 openAI와 미쿡, 아니 전세계 1짱이자 문제아 트럼프와의 검색량을 비교해보기
•
먼저 대한민국
•
다음은 전세계
•
아이러니 하게도, 24년 11월, Anthropic이 Model Context Protocol(MCP)을 오픈 소스로 공개한 직후에는 큰 관심이 없었음.
•
그러나 최근 관심이 급증하는 이유는 AI로 비지니스 모델을 만들기 위해 결국 AI의 Agent화가 대세가 될 것인데, Agent화를 가속화시킬 표준방법이 바로 MCP이기 때문