[벡트 AI 테크블로그] 인공지능(AI) 에이전트의 새로운 장을 연 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)의 기회와 주의사항

서론

최근 AI 시장에서 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)에 대한 관심이 뜨겁습니다. MCP AI 에이전트가 다양한 외부 데이터 소스 및 도구와 안전하고 효율적으로 상호작용할 수 있도록 지원하는 새로운 개방형 표준으로, AI 에이전트 생태계의 혁신을 가속화할 잠재력을 지니고 있기 때문입니다. 쉽게 말해 AI의 USB C-TYPE 포트가 등장한 것입니다. 이러한 기대감 속에서 글로벌 AI 테크 기업들의 MCP에 대한 발빠른 움직임이 포착되고 있습니다. MCP를 최초로 개발한 Anthropic의 Claude는 이미 MCP를 적극적으로 활용하고 있으며, 놀랍게도 OpenAI 역시 MCP를 수용하고 자사의 플랫폼에 통합하는 움직임을 보이고 있습니다. 이는 MCP가 특정 기업의 전유물이 아닌, 범용적인 AI 상호작용 표준으로 자리매김할 가능성을 시사하며, 관련 기술 및 서비스 시장에 상당한 사업적 기회가 창출될 수 있음을 강하게 보여줍니다. 벡트는 AI산업의 발전에 기여하기 위하여 AI 에이전트 기술에서 MCP의 개념과 주요 특징, 향후 전망 및 잠재적 응용 분야, 그리고 사용 시 주의사항 등을 심층적으로 분석하여 공유합니다. 이를 통해 기술 전문가 및 연구자들이 MCP 기술을 이해하고 AI 에이전트 개발에 효과적으로 활용하는 데 기여하고자 합니다.

MCP의 개념 및 정의

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 에이전트가 콘텐츠 저장소, 비즈니스 도구, 개발 환경 등 다양한 외부 데이터 소스와 안전하고 일관된 방식으로 연결될 수 있도록 설계된 새로운 개방형 표준입니다. 마치 컴퓨터에 다양한 주변 기기를 연결하는 USB-C 포트와 같이, MCP는 AI 시스템이 여러 도구 및 서비스와 상호작용하는 방식을 단순화하고 표준화할 수 있다는 것을 보여주고 있습니다. 기존에는 각 데이터 소스마다 맞춤형 통합이 필요했기 때문에 AI 시스템을 확장하고 연결하는 데 어려움이 많았습니다. MCP는 이러한 문제를 해결하기 위해 단일 프로토콜을 통해 다양한 데이터 소스와 AI 시스템을 연결하는 보편적이고 개방적인 표준을 제공합니다. AI 개발자들이 각 도구나 데이터베이스에 대한 통합을 매번 재설계하는 대신, MCP를 표준화된 브리지로 활용하여 AI 모델과 외부 데이터 소스를 연결할 수 있게 된 것입니다.

MCP는 AI 모델이 외부 도구를 호출하고, 데이터를 가져오며, 서비스와 상호작용하는 방식을 정의하여 AI 시스템에 컨텍스트를 제공하는 데 중점을 둡니다. 예를 들어 AI 에이전트가 데이터베이스에서 고객 기록을 가져오거나, 클라우드 스토리지에서 문서를 검색하거나, 실시간 입력에 기반하여 워크플로우를 실행하는 등의 작업을 수행할 수 있도록 구조화된 방식을 제공합니다. 이처럼 공통 프로토콜을 확립함으로써 AI 기반 워크플로우 구축의 복잡성과 중복성을 크게 줄여 개발자들이 기반 통합 문제보다는 에이전트 로직에 집중할 수 있게 되는 것입니다.

MCP는 전통적인 API 통합 방식과 비교했을 때 여러 가지 차이가 있습니다. 먼저 API는 소프트웨어 간 통신을 위한 공유 언어를 제공했지만, AI 모델에는 그에 상응하는 표준이 부족했습니다. MCP는 AI 모델이 다양한 도구 및 데이터 소스와 동적으로 상호작용할 수 있도록 단일하고 표준화된 인터페이스를 제공하지만, 기존 API는 각 도구나 서비스마다 개별적인 통합을 위해 더 많은 추가작업이 필요합니다. 또한 MCP는 실시간 양방향 통신을 지원하여 AI 모델이 정보를 검색하고 동시에 외부 시스템에서 작업을 트리거할 수 있도록 하는 반면, 대부분의 API는 요청-응답 방식의 단방향 통신에 국한됩니다. 이러한 특징들을 통해 MCP는 AI 에이전트가 더욱 지능적이고 자율적으로 외부 환경과 상호작용할 수 있도록 지원합니다. 

AI 에이전트에서 MCP의 주요 특징 및 기능

AI 에이전트에서 MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 기반으로 작동하며, 크게 MCP 호스트, MCP 클라이언트, MCP 서버의 세 가지 요소로 구성됩니다. MCP 호스트는 외부 데이터나 도구에 접근해야 하는 AI 애플리케이션(예: Claude Desktop, AI 기반 IDE)입니다. MCP 클라이언트는 MCP 호스트 내에서 작동하며, 호스트 애플리케이션과 MCP 서버 간의 중개자 역할을 수행하여 통신을 용이하게 하고 관련 도구 및 데이터 소스가 올바르게 요청되도록 합니다. MCP 서버는 경량 서버로서 특정 기능을 MCP를 통해 노출하며, 로컬 데이터 소스(파일, 데이터베이스) 또는 원격 서비스(인터넷 기반 API)에 연결됩니다. 

MCP의 핵심 기능 중 하나는 동적 도구 검색 기능입니다. 이는 AI 모델이 각 통합에 대한 하드 코딩된 지식 없이 사용 가능한 도구를 자동으로 검색하고 상호작용할 수 있도록 합니다. 예를 들어, AI 에이전트는 사용자의 요청에 따라 날씨 정보를 얻기 위해 날씨 API를 제공하는 MCP 서버를 동적으로 찾아 호출할 수 있습니다. 이는 개발자가 모든 가능한 도구와의 상호작용을 미리 프로그래밍할 필요 없이, AI 에이전트가 필요에 따라 도구를 발견하고 활용할 수 있게 하여 더욱 유연하고 지능적인 시스템 구축을 가능하게 되는 것입니다. 

또한 MCP는 실시간 양방향 통신을 지원합니다.이는 AI 모델이 정보를 검색하는 것뿐만 아니라, 외부 시스템에서 작업을 트리거할 수도 있음을 의미합니다. 예를 들어, AI 비서는 사용자의 캘린더를 확인하고, 회의 일정을 변경하거나, 이메일을 보내는 등의 작업을 실시간으로 수행할 수 있습니다. 이러한 양방향 통신 기능은 AI 에이전트가 더욱 능동적으로 상황을 인식하여 사용자와 상호작용할 수 있도록 도와줍니다.  

무엇보다 MCP는 표준화된 인터페이스를 제공하여 AI 에이전트와 외부 자원 간의 통합 과정을 단순화합니다. 이제는 개발자가 각 도구나 데이터 소스에 대해 각각의 맞춤형 코드를 작성할 필요 없이, MCP라는 단일 프로토콜을 통해 다양한 시스템과 연결할 수 있게 된 것입니다. 마치 USB-C 포트 하나로 여러 기기를 연결할 수 있는 것과 유사하게, MCP는 AI 모델이 다양한 도구 및 서비스와 상호작용하는 방식을 통일하여 개발 및 유지 보수 비용이 줄어듭니다. 

MCP 프레임워크 내에서 도구(Tools), 자원(Resources), 프롬프트(Prompts)는 중요한 역할을 수행합니다.도구는 AI 에이전트가 특정 작업을 수행하기 위해 호출할 수 있는 함수(예: API 요청, 명령 실행)를 의미합니다. 자원은 REST API 엔드포인트와 유사하게 AI 에이전트가 접근할 수 있는 데이터 소스를 제공하며, 추가적인 계산 없이 구조화된 데이터를 제공합니다. 프롬프트는 AI 모델이 도구와 자원을 최적으로 사용하는 방법을 안내하는 미리 정의된 템플릿입니다.이러한 구성 요소들은 AI 에이전트가 외부 시스템의 기능을 이해하고 효과적으로 활용할 수 있도록 구조화된 방식을 제공하여 효율성과 성능을 대폭 높여줍니다.

MCP의 작동 방식

AI 에이전트(MCP 클라이언트)와 MCP 서버 간의 일반적인 상호작용 흐름은 다음과 같습니다. 먼저, 클라이언트는 서버에 연결하여 사용 가능한 도구, 자원 및 프롬프트를 검색합니다. 사용자의 입력에 따라 클라이언트는 MCP 서버를 통해 데이터를 요청하거나 미리 정의된 기능을 실행합니다. 서버는 요청된 작업을 수행하고 결과를 클라이언트에 반환하며, AI 에이전트는 이 데이터를 처리하고 컨텍스트 추론을 적용하여 적절한 응답이나 작업을 생성합니다. 

MCP는 JSON-RPC 2.0과 같은 통신 프로토콜을 사용하여 클라이언트와 서버 간의 안전하고 효율적인 양방향 데이터 교환을 보장합니다. 또한 HTTP와 서버 푸시 기술인 Server-Sent Events (SSE)와 같은 다른 프로토콜도 사용될 수 있습니다. 이러한 표준 통신 프로토콜의 사용은 MCP의 상호 운용성을 높이고 기존 인프라와의 통합을 용이하게 합니다. 

실제로 MCP는 AI 에이전트가 다양한 특정 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, Confluent Kafka MCP 서버를 통해 에이전트는 Kafka 토픽을 관리(생성, 삭제, 업데이트)하고, 메시지를 생산 및 소비하며, Flink SQL 쿼리를 실행하고, 커넥터를 관리 및 구성하며, 토픽에 태그를 지정하고 구성할 수 있습니다.또한, MCP를 통해 에이전트는 클라우드 스토리지에 접근하여 문서를 검색하거나, 데이터베이스와 상호작용하여 정보를 얻을 수도 있습니다. Resend MCP 서버를 사용하면 이메일을 보내고, Browsertools MCP를 활용하면 웹 브라우징과 같은 작업도 가능해집니다. 이러한 사례들은 MCP가 AI 에이전트의 활용 범위를 넓히고, 다양한 실제 시나리오에서 유용한 기능을 제공할 수 있다는 것을 보여줍니다. 

MCP의 미래 전망 및 잠재적 응용 분야

MCP는 AI 에이전트 통합을 위한 표준으로서 매우 밝은 미래를 가지고 있습니다. OpenAI와 Microsoft를 비롯한 주요 AI 빅테기업들의 MCP를 적극 받아들이고 있기 때문에 MCP가 AI 생태계의 핵심 기술로 자리매김할 가능성이 높습니다. 특히, 데이터 사일로를 해소하고 시스템 간 상호 운용성을 향상시키려는 수요가 증가하면서 MCP의 중요성은 더욱 부각될 것입니다. 

MCP는 다양한 산업 및 영역에서 혁신적인 응용 분야를 창출할 잠재력을 지니고 있습니다. 소프트웨어 개발 분야에서는 지능형 코드 편집기, 디버깅 도구 등에 MCP를 활용하여 개발 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 자동화 영역에서는 워크플로우 자동화, 작업 스케줄링 등을 통해 업무 효율성을 극대화할 수 있으며, 고객 서비스 분야에서는 고객 데이터에 접근하여 맞춤형 지원을 제공하는 AI 비서를 구축할 수 있습니다. 데이터 분석 분야에서는 다양한 데이터베이스 및 시각화 도구와 연결하여 심층적인 분석을 용이하게 하고, 콘텐츠 관리 시스템에서는 AI 기반 콘텐츠 생성 및 관리를 효율화할 수 있습니다.이 외에도 로봇 공학, 자율 시스템, 의료, 금융, 물류 및 공급망 관리, 그리고 창의적인 디자인 및 3D 모델링 등 광범위한 분야에서 MCP의 활용이 기대됩니다.  

향후 MCP는 보안 기능 강화, 실시간 통신 개선, MCP 서버 마켓플레이스 개발, 그리고 특화된 MCP 클라이언트 등장 등 다양한 측면에서 발전을 거듭할 것으로 예상됩니다. 이러한 발전은 MCP 생태계를 더욱 풍부하고 사용자 친화적으로 만들어, 더 많은 개발자와 기업들이 MCP를 활용하여 혁신적인 AI 에이전트 솔루션을 구축하는 데 기여할 것입니다.  

MCP 사용 시 주의사항 및 고려 사항

단, AI를 개발하는 기업에서 MCP로 인한 보안 이슈가 더욱 중요해지고 있습니다. AI 에이전트가 MCP를 통해 외부 시스템과 연결될 때 발생할 수 있는 보안 위험에 대한 주의가 필요합니다. 무단 접근 및 데이터 유출과 같은 위험을 방지하기 위해 강력한 보안 조치와 접근 제어 메커니즘을 구현해야 합니다. AI 에이전트가 MCP를 통해 실제 작업을 수행할 때 발생할 수 있는 책임, 투명성, 오용 가능성과 같은 윤리적 고려 사항도 중요하게 다루어져야 합니다. AI 에이전트의 자율성이 높아질수록, 그 행동에 대한 책임 소재와 잠재적인 의도치 않은 결과에 대한 대비가 필요합니다.  

민감한 정보를 MCP를 통해 접근하고 처리할 때 데이터 프라이버시 및 규정 준수 역시 중요하게 고려해야 할 사항입니다. 개인 정보 보호 법률 및 산업 별 규제 요구 사항을 준수해야 하며, 데이터의 안전한 처리 및 보관을 위한 적절한 조치를 마련해야 합니다. MCP는 비교적 새로운 기술이므로, 개발자들은 최신 사양 및 모범 사례를 지속적으로 업데이트하고 숙지해야 합니다.MCP의 발전 속도에 맞춰 관련 정보를 꾸준히 학습하고 적용하는 것이 중요합니다.  

MCP 기술의 장단점 비교 분석

AI 에이전트에서 MCP 기술의 주요 장점과 단점을 비교 분석하면 다음과 같습니다.

MCP의 주요 장점으로는 개발 과정을 단순화하고, AI 모델이나 도구를 유연하게 전환할 수 있으며, 실시간으로 정보를 업데이트하고 상호작용할 수 있다는 점입니다.또한, 표준화된 인터페이스를 통해 다양한 도구 및 서비스와 일관된 방식으로 상호작용할 수 있으며, AI 모델이 사용 가능한 도구를 동적으로 검색하여 활용할 수 있도록 합니다. MCP는 양방향 통신을 지원하여 정보 검색과 작업 실행을 동시에 가능하게 하며, 새로운 기능을 쉽게 추가하고 확장할 수 있는 확장성을 제공합니다. 더불어 외부 데이터에 대한 접근성을 높여 AI 에이전트의 컨텍스트 인식 능력을 향상시키고, 개발 시간을 단축하며, 재사용 가능한 커넥터를 통해 효율성을 높입니다. MCP는 다양한 데이터 소스를 지원하며, 활발한 커뮤니티 기반 생태계를 가지고 있다는 장점도 있습니다. 

반면, MCP는 기술 초기이므로 실질적인 구현과정에서 예상치 못한 문제들이 있을 수 있으며, 표준이 아직 발전하고 있다는 점을 고려해야 합니다. 보안 문제에 대한 신중한 고려가 필요하며, 프로토콜의 다양한 구현으로 인해 파편화될 가능성도 존재합니다. 새로운 기술인 만큼 학습 곡선이 필요하며, 기존 인프라에 대한 의존성이 있을 수 있습니다. 복잡한 엔터프라이즈 환경에서는 도구 관리가 어려워질 수 있으며, 런타임 시 추가적인 오버헤드가 발생하고 데이터 유출 위험이 증가할 수 있습니다. 또한, 인증 및 권한 부여에 대한 표준화가 아직 부족하며, 안정적인 서버가 충분히 확보되지 않을 수 있습니다. 데이터 매핑 기능이 부족하다는 점도 단점으로 지적될 수 있습니다. 

MCP와 관련된 최신 연구 동향 및 기술 개발

MCP는 2024년 11월에 처음 소개된 이후 AI 커뮤니티 내에서 빠르게 주목받고 있으며, AI 에이전트와 외부 도구, 데이터, API 간의 상호작용을 위한 잠재적인 솔루션으로 인식되고 있습니다.특히 OpenAI와 Microsoft와 같은 주요 기업들의 지원은 MCP가 업계 표준으로 자리 잡는 데 중요한 동력이 될 것으로 보입니다.  

다양한 플랫폼 및 서비스를 위한 MCP 서버 개발이 활발하게 진행되고 있습니다. Confluent Kafka, AWS, Azure AI, Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres, Puppeteer, Airbnb, 그리고 Playwright-MCP를 통한 웹 브라우저 연동등이 대표적인 예입니다. 이를 통해 AI개발자들이 MCP를 통해 더욱 폭넓은 도구와 데이터 소스에 쉽게 접근할 수 있습니다.  

MCP는 OpenAI Agents SDK, LangChain, Microsoft Copilot Studio, Praison AI, Chainlit, Agno AI, Upsonic, Mastra와 같은 인기 있는 AI 프레임워크 및 플랫폼과의 통합을 통해 개발자들에게 더욱 친숙하고 편리한 기술로 다가가고 있습니다. 이러한 통합으로 개발자들이 기존의 개발 환경에서 더욱 손쉽게 MCP의 기능을 활용할 수 있습니다.

MCP 서버를 발견하고 공유할 수 있는 마켓플레이스 및 레지스트리의 등장또한 주목할 만한 추세입니다. Mintlify의 mcpt, Smithery, OpenTools와 같은 플랫폼은 개발자들이 필요한 MCP 서버를 쉽게 찾고, 새로운 서버를 공유하며, 커뮤니티에 기여할 수 있는 환경을 제공합니다.  

다행인 것은 보안 기능 강화 노력도 꾸준히 이루어지고 있으며, OAuth 2.1 기반 인증 프레임워크와 원격 MCP 서비스 개발등이 대표적입니다. MCP의 가능성에 비례해서 보안 관련 기술들이 발달할 수록 MCP의 엔터프라이즈 환경 적용 가능성이 높아지고 더 폭넓은 사례들이 만들어 질 것입니다.

MCP 기술이 AI 에이전트의 성능 및 기능에 미치는 영향

MCP 기술은 AI 에이전트가 실시간 데이터에 접근하고 외부 시스템에서 작업을 수행할 수 있도록 지원함으로써 그 기능성을 크게 높여줍니다. AI 모델이 고립된 환경을 벗어나 더욱 관련성 높고 정확하며 실행 가능한 응답을 제공할 수 있게 될 것입니다. 예를 들어, 고객 서비스 에이전트는 MCP를 통해 고객 데이터베이스에 접근하여 고객의 문의 사항에 대한 맥락을 파악하고, 필요한 정보를 실시간으로 제공할 수 있습니다. 

MCP는 AI 에이전트가 다양한 도구와 데이터 세트에 걸쳐 컨텍스트를 유지할 수 있도록 함으로써 컨텍스트 인식 능력을 향상시킵니다. MCP를 통해 AI 에이전트와의 상호작용을 더욱 자연스럽고 효율적으로 할 수 있습니다. 예를 들어, 개발자가 코드 편집기 내에서 여러 MCP 서버를 활용하여 코드를 생성하고, 이미지를 생성하며, 동시에 데이터베이스 상태를 확인하는 등의 작업을 수행할 때, AI 에이전트는 이러한 다양한 작업의 맥락을 이해하고 일관성 있는 지원을 제공할 수 있습니다. 

또한 MCP는 통합 과정을 간소화하고 수동적인 연결을 감소시켜 AI 에이전트 운영의 효율성과 속도를 향상시키는 데 기여합니다. 개발 및 유지 보수 노력을 줄임으로써 AI 에이전트 개발 주기를 단축하고 전반적인 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 그러나 MCP 아키텍처로 인해 컴퓨팅 요구 사항 및 데이터 트래픽 증가와 같은 잠재적인 성능 병목 현상이나 오버헤드가 발생할 수 있다는 점도 고려해야 합니다. 따라서 효율적인 MCP 구현을 통해 이러한 잠재적인 단점을 최소화하는 것이 중요합니다.  

MCP 기술 도입 및 활용 시 고려해야 할 법적 및 규제적 측면

기업들은 AI 에이전트가 MCP를 통해 외부 시스템과 상호작용할 때 데이터 접근 및 사용과 관련된 법적 및 규제적 측면을 깊이 고려해야 합니다. 개인 정보 보호법(예: GDPR, CCPA 등)과 같은 데이터 보호 법률을 준수해야 하며, 민감한 정보를 처리할 때는 특별한 주의가 필요합니다. 특히 의료, 금융 등 특정 산업 분야에서는 MCP를 활용한 AI 에이전트 통합 시 해당 산업별 규제 요구 사항을 충족해야 합니다. 

자율적인 AI 에이전트가 MCP를 통해 수행하는 행위에 대한 법적 책임 문제도 중요한 고려 사항입니다. AI 에이전트의 오류나 부주의로 인해 발생하는 문제에 대한 책임 소재를 명확히 할 필요가 있습니다. 또한, MCP를 활용하여 외부 서비스와 상호작용하는 AI 에이전트를 배포할 때는 명확한 서비스 약관 및 사용자 계약을 마련하여 사용자 및 제공자의 권리와 의무를 정의해야 합니다. 잠재적인 법적 분쟁을 예방하고 사용자에게 투명성을 제공하기 위한 필수적인 조치입니다.  

결론

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 에이전트가 외부 자원과 상호작용하는 방식을 혁신적으로 변화시킬 수 있는 강력한 기술입니다. 간편한 통합, 유연성, 실시간 응답성, 표준화된 상호작용 등 다양한 장점을 통해 AI 에이전트의 기능과 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 주요 기술 기업들의 지지와 활발한 연구 개발을 통해 MCP는 앞으로 AI 에이전트 생태계의 핵심 표준으로 자리매김할 것으로 기대됩니다.

그러나 MCP 기술을 도입하고 활용할 때는 보안 위험, 윤리적 고려 사항, 데이터 프라이버시 및 규정 준수, 그리고 법적 책임 문제 등을 신중하게 고려해야 합니다. 또한, MCP는 아직 발전 중인 기술이므로, 최신 동향을 지속적으로 주시하고 관련 정보를 업데이트하는 것이 중요합니다.

결론적으로, MCP는 차세대 지능적이고 상호 연결된 AI 에이전트 개발에 중요한 역할을 할 잠재력을 가진 혁신적인 기술입니다. MCP의 장점을 최대한 활용하고 잠재적인 위험 요소를 적절히 관리한다면, 다양한 분야에서 AI 에이전트의 활용 범위를 넓히고 새로운 가치를 창출할 수 있을 것입니다.

벡트 소개

벡트는 하드웨어와 소프트웨어 모두를 아우르는 AI 전문기업입니다.

2024년 코스닥 시장에 상장한 벡트는 하드웨어 분야에서 오랫동안 축적해 온 디지털 사이니지에 대한 전문성과 역량을 통해 우리 사회와 산업의 디지털 전환을 선도하고 있습니다.

더불어 벡트는 AI 산업의 핵심 소프트웨어 기술과 응용 사업 역량을 빠르게 축적하고 있으며 이를 통해 다양한 AI 제품과 응용 어플리케이션들을 개발하고 있습니다.

앞으로도 벡트는 끊임없는 기술 혁신과 선도적인 사업 실행력을 바탕으로 디지털 사이니지 분야의 글로벌 AI 리더로서 고객과 함께 지속 성장하며 새로운 가치를 창출할 것입니다.