AI 에이전트의 시대, MCP가 만드는 새로운 표준

간단 소개

AI 에이전트 시대의 핵심 인프라로 주목받는 MCP(Model Context Protocol)의 개념, 특징, 아키텍처 및 적용 사례를 소개합니다.

AI Summary

MCP(Model Context Protocol)의 등장 배경 및 정의
- AI 모델과 외부 시스템 연동의 복잡성을 해결하기 위해 Anthropic에서 개발한 오픈 소스 표준인 MCP가 등장.
- MCP는 AI와 외부 세계를 연결하는 범용 인터페이스로, 다양한 시스템과의 안전한 상호작용을 지원.
- 기존 M×N 문제에서 벗어나 M+N 문제로 단순화하여 통합 복잡성을 감소시키고, 보안 및 프라이버시를 강화.
MCP의 주요 설계 목표 및 특징
- 확장성, 보안, 개방성, 유연성을 핵심 목표로 설계되었으며, 다양한 AI 서비스와 외부 시스템 간의 연결을 표준화.
- 사용자 동의 기반의 안전한 연결, 세분화된 권한 관리, 투명한 감사 로그를 제공하여 엔터프라이즈 보안 요구사항 충족.
- JSON-RPC 2.0 기반의 통신 포맷을 사용하며, 플랫폼, 모델, 언어에 종속되지 않는 범용성을 지향.
MCP의 아키텍처 및 실제 적용 사례
- MCP 호스트, 클라이언트, 서버, 로컬 데이터 소스, 원격 서비스로 구성되어 있으며, JSON-RPC 2.0 메시지 포맷을 사용하는 양방향 통신을 지원.
- 엔터프라이즈 업무 자동화, 개발 도구 통합, 디자인 협업 강화 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 국내 기업 사례도 소개됨.
- MCP는 AI 에이전트 시대의 핵심 인프라로 자리 잡을 가능성이 높지만, 도입 시 데이터 구조 차이, 실시간성 요구, 보안 정책 등을 고려해야 함.