MCP(Model Context Protocol) 완벽 정리: AI와 외부 데이터를 연결하는 차세대 통신 프로토콜

 

 

MCP란?

MCP(Model Context Protocol)는 2024년 11월 Anthropic에서 발표한 표준화된 통신 프로토콜로, AI 모델이 외부 데이터나 서비스와 연결되도록 도와주는 방식이다.

 

왜 MCP가 주목받을까?

• 표준화: AI와 외부 서비스를 연결하는 방식이 통일되어 있음

• 확장성: 실시간 데이터 활용 등 다양한 기능 확장이 가능

• 사용자 친화성: 개발 지식이 없어도 AI 기능 요청 가능

• 개발 효율성: 재사용 가능한 서버로 반복 작업 최소화

• LLM 독립성: 특정 LLM 제공업체에 종속되지 않음

• 산업 채택: Cursor에 이어 OpenAI도 MCP 지원

 

기존 AI Agent 방식 vs MCP 방식

기존 방식MCP 방식

플랫폼마다 연결 방식이 다름	MCP 방식이면 한 번 만든 도구를 다양한 클라이언트에서 활용 가능
개발자가 API 연결 방법을 개별 학습해야 함	통합된 방식으로 도구 호출 가능

 

MCP 구성 요소

• MCP Host: Claude Desktop, VS Code 등 AI 실행 환경

• MCP Client: Host와 Server를 연결해주는 중계자

• MCP Server: 실제 도구가 실행되는 부분 (Tools, Resources, Prompts 등)

 

작동 방식

1. 연결 설정 (Connection Establishment)

2. 컨텍스트 교환 (Context Exchange)

3. 도구 호출 (Tool Invocation)

4. 결과 처리

 

통신 방식: JSON-RPC

MCP는 JSON-RPC 2.0을 기반으로 통신한다.

// 요청 예시
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": "unique-request-id",
  "method": "tool/list",
  "params": {}
}

// 응답 예시
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": "unique-request-id",
  "result": ["toolA", "toolB"]
}

기본 메서드:

• tools/list: 사용 가능한 도구 목록 호출

• tools/call: 도구 실행 요청

 

전송 유형

구분stdioSSE (Server-Sent Events)

통신 방식	stdin/stdout 기반	HTTP 기반 스트리밍
특징	로컬 실행, 간단한 설정	네트워크 연결, 실시간 데이터 적합
사용처	로컬 도구, CLI	웹 앱, 실시간 피드
장단점	보안 우수, 1:1 통신	다중 클라이언트 지원, 설정 복잡

 

실습 환경 구축

1. Claude Desktop & Cursor 설치

2. Node.js 설치 – 대부분의 MCP 서버가 Node 기반

3. Docker 설치 (선택사항) – DB 접근 필요 시 사용

4. 로컬에서 MCP 서버 실행해보기 (MCP에서 제공하는 sdk사이트/깃헙)

• Python SDK: https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk

 

MCP 서버 확인 사이트

• GitHub

• Smithery

• PulseMCP

 

LangChain과 MCP 연동

from langchain_mcp_adapters.client import MultiServerMCPClient

mcp_config = {
    "weather": {
        "command": "python",
        "args": ["./mcp_server_local.py"],
        "transport": "stdio",
    },
}
client = MultiServerMCPClient(mcp_config)
await client.__aenter__()
tools = client.get_tools()

 

활용 사례

1. 업무 자동 리포트 생성기

• Jira, Git 로그 수집 → 주간 리포트 자동 생성

• 예: 매주 금요일 “팀 주간 요약 리포트” 슬랙 전송

 

2. 배포 파이프라인 상태 요약 도우미

• Jenkins, GitHub Actions 등과 연동

• 예: “오늘 배포 결과 어때?” → 상태 요약 자동 응답

 

3. AI 맞춤 여행 도우미

• 사용자의 일정/취향 분석 → 여행 코스 추천 및 예약

• 예: “다음 달 연휴에 갈 만한 곳 추천해줘” → 일본 온천 코스 제안

 

앞으로의 전망

• 단기/중기: 선도 기업들이 도입 중, 산업 전반으로 확산 중

• 장기: AI와 데이터 융합을 위한 핵심 인프라 가능성

• 주의점: 아직 보안은 완벽하지 않음 → 실무 적용 시 접근 권한 및 정책 명확히 설정 필요