MCP 뜻

1.  MCP 

지금은 AI 에이전트의 시대입니다. 우리는 단순한 언어 모델(LLM)만으로는 실시간 데이터 처리, 외부 API 연동, 도구 호출 등의 요구를 충족할 수 없습니다. 그래서 등장한 것이 바로 **MCP(Model Context Protocol)**입니다. MCP는 다양한 AI 에이전트와 외부 세계 간의 연결을 매끄럽게 해주는 표준 통신 프로토콜로, AI의 기능을 확장시키는 데 핵심적인 역할을 합니다.

과거 LLM은 훈련 데이터에만 의존하여 제한적인 응답만 가능했습니다. 그러나 MCP는 LLM이 다양한 도구와 서비스(API, 데이터베이스 등)에 실시간으로 접근할 수 있도록 도와주며, 현실 세계와 상호작용할 수 있는 진정한 에이전트 환경을 실현합니다.

2. MCP의 등장 배경: 비표준의 불편함을 넘어서

MCP가 등장하기 전에는, LLM이 외부 도구나 데이터와 통신하려면 매번 별도의 통신 규격을 직접 개발해야 했습니다. 예를 들어 API 하나를 붙이기 위해서 수많은 개발 시간이 들어갔고, 클라이언트마다 통신 방식이 달라 재사용성이 낮았습니다.

이런 불편함을 해결하기 위해 Anthropic에서 발표한 MCP는 통신 규격을 표준화하여, 한 번의 MCP 서버 구축만으로 다양한 클라이언트에서 동일한 방식으로 사용할 수 있게 했습니다. 이로 인해 생산성과 효율성, 보안성이 비약적으로 향상되었습니다.

3. MCP의 구조: 네 가지 핵심 구성요소

MCP는 다음 네 가지 주요 컴포넌트로 구성됩니다:

  1. 클라이언트(Client): Claude, Cursor, Windrift 등 AI 기반 앱

  2. 서버(Server): 도구 또는 데이터 소스를 연결해주는 MCP 서버

  3. 로컬 데이터 소스: GitHub, Supabase 등 내부 데이터 저장소

  4. 리모트 서비스: 외부 API, 인터넷 데이터 등

MCP 클라이언트는 MCP 서버와 통신하여 다양한 외부 자원을 호출합니다. 이를 통해 예를 들어 GitHub에 PR을 생성하거나, Supabase 데이터베이스를 조회하고, 디자인 컴포넌트를 생성하는 작업을 수행할 수 있습니다.

4. MCP 클라이언트와 서버, 실제 적용 사례

MCP의 활용은 단순한 개념에 그치지 않습니다. 이미 다양한 실전 예시에서 활용되고 있습니다.

1) 대표적인 MCP 클라이언트

  • Claude: 채팅 기반 AI 앱으로 다양한 MCP 서버와 연동 가능

  • Cursor: AI 기반 코딩 툴, PR 생성, 이슈 등록 등 자동화 지원

  • Windrift: 실시간 코드 보조 도구

2) 대표적인 MCP 서버

  • GitHub MCP 서버: PR 생성, 파일 추가, 이슈 등록 등 자동화

  • Supabase MCP 서버: SQL 쿼리 실행, 테이블 조회 등 데이터 기반 작업

  • Browser Tools: 콘솔 로그, 네트워크 에러 자동 분석 및 디버깅

  • Notion, Obsidian, Slack: 생산성 도구와의 통합

5. MCP 마켓플레이스를 활용한 자동화 생태계

MCP 서버와 클라이언트는 다음과 같은 마켓플레이스 플랫폼에서 쉽게 설치하고 연동할 수 있습니다:

이 플랫폼에서는 다양한 MCP 서버와 클라이언트를 오픈소스로 제공하고 있으며, 개발자는 이를 활용해 자신만의 MCP 서버를 배포할 수도 있습니다.

실사용 예시: GitHub MCP 서버 연동

  1. GitHub Personal Access Token 생성

  2. Smitherly에서 MCP 서버 선택 후 커서(Cursor)와 연동

  3. 클라이언트 채팅을 통해 자동으로 이슈 생성, 파일 추가 등의 작업 수행 가능

6. MCP 서버를 직접 구축하는 방법

MCP는 오픈소스로 다양한 SDK를 제공합니다:

  • Python SDK: mcp-python

  • TypeScript SDK: mcp-ts

  • Java / Kotlin SDK도 공식 지원 예정

Python SDK 예시

  • pip install mcp

  • MCP Tool 데코레이터를 사용해 BMI 계산기 MCP 서버 개발

  • MCP 클라이언트(Cursor)에 연동하여 자연어로 BMI 계산 요청 가능

7. LLM으로 MCP 서버를 자동 생성하기

LLM 자체를 활용해서 MCP 서버를 만들 수도 있습니다. 이를 위해 다음과 같은 문서가 제공됩니다:

LLM에게 문서 컨텍스트를 주고, 예를 들어 “목 데이터(MOCK DATA) 생성 서버를 만들어줘”라고 요청하면, 필요한 TypeScript 코드와 설정을 자동으로 생성해줍니다. 약간의 수정을 거치면 즉시 실행 가능한 MCP 서버가 완성됩니다.

8. 왜 지금, 우리는 MCP를 배워야 하는가?

  • AI 에이전트 시대에 기본 교양이자 필수 스킬

  • 개발자의 업무를 자동화하는 가장 강력한 도구

  • 오픈소스 생태계 중심으로 빠르게 확산 중

  • 다양한 실무에서 즉시 사용 가능 (PR, 이슈 등록, API 호출 등)

  • 수익화 및 비즈니스 기회까지 연결될 가능성

앞으로 MCP는 LLM 기반 에이전트의 표준 인터페이스로 자리 잡을 가능성이 높습니다. 따라서 지금 바로 MCP에 대한 이해와 실습 능력을 갖춰두는 것이 중요합니다.

 

왜 MCP는 주목받고 있는가?

1-1. 통합성과 일관성 제공

기존에는 각 서비스(API, 데이터베이스 등)와 통신하기 위해 각각의 방식으로 코드를 짜야 했습니다.
하지만 MCP는 표준화된 인터페이스를 통해, AI 에이전트가 다양한 리소스에 접근할 때 동일한 구조로 요청하고 응답할 수 있게 만들어 줍니다.

예시:

  • GitHub이든 Supabase든 MCP 프로토콜을 준수하면 같은 방식으로 연결 가능

  • 재사용성과 유지보수의 효율이 극대화됨

1-2. AI 에이전트 중심 설계

MCP는 LLM이 단지 정보 생성에 머물지 않고, 외부와 실시간으로 상호작용하는 에이전트가 되기 위한 필수 조건 중 하나입니다.

덕분에 AI는 이제 다음과 같은 일들을 수행할 수 있습니다:

  • 코드 작성 후 GitHub PR 생성

  • API 요청을 통해 실시간 데이터 확보

  • 브라우저를 열어 디버깅 수행

  • 노션/슬랙을 통한 문서 및 작업 통합

1-3. 컨텍스트 유지와 보안 고려

MCP는 단순한 API 호출 인터페이스가 아니라, 컨텍스트를 포함한 대화 흐름 유지 기능을 갖고 있어, 사용자 맞춤형 실행이 가능합니다.

또한 각 MCP 서버는 인증 토큰 등을 통해 제한된 접근만 허용할 수 있어 데이터 보안 관리도 가능합니다.

1-4. 커뮤니티 주도 확장성

MCP는 글라마, MCP.so, 스미더리 등 오픈소스 기반 마켓플레이스를 통해 다양한 MCP 서버를 확장할 수 있게 설계되어 있어, 누구나 서버를 만들어 배포하고 활용할 수 있습니다.

2. ❌ 단점과 문제점: MCP는 완전하지 않다

2-1. 아직은 ‘비공식 표준’

현재 MCP는 엔트로픽이 제안한 구조이긴 하지만, 국제표준화기구(ISO)나 W3C와 같은 표준화 단체의 공식 표준은 아닙니다.

  • 프로토콜의 상세 사양이 고정되지 않아 변경 가능성이 존재

  • 클라이언트/서버마다 미묘한 사양 차이가 생길 수 있음

2-2. 복잡한 초기 설정

비개발자나 초보 개발자 입장에서 MCP는:

  • 클라이언트/서버 설정

  • 인증 토큰 발급

  • JSON 구조 작성

  • LLM 컨텍스트 구성

등 다양한 설정 과정을 거쳐야 하므로 초기 진입 장벽이 높습니다.

2-3. 에러 발생 시 디버깅 어려움

LLM이 도구 실행을 판단하지만, 이 과정에서 다음과 같은 문제들이 생깁니다:

  • 요청 구조가 틀리면 도구 실행 실패

  • 툴 매칭 실패 시 적절한 MCP 서버 호출 불가

  • 에러 메시지가 불명확한 경우가 많음

이는 에이전트 기반 시스템의 불투명성과 디버깅 난이도를 높이는 요소가 됩니다.

2-4. 보안 리스크

MCP 서버는 인증 토큰을 필요로 하지만, 다음과 같은 보안 이슈도 존재합니다:

  • 토큰 유출 시 제3자에게 민감 정보 노출 가능

  • 공유 클라우드 환경에서의 접근 통제 필요

  • MCP 마켓플레이스의 MCP 서버가 신뢰할 수 없는 경우 위험성 존재

2-5. 성능 문제

  • LLM ↔ MCP 서버 ↔ 외부 API 구조이기 때문에 응답 속도가 느려질 수 있음

  • MCP 서버 자체가 부하를 견디지 못하면 전체 워크플로우가 멈출 수 있음

3. ✍️ 요약 정리

구분장점단점/문제점
구조표준화된 프로토콜비공식 표준, 구조 변경 우려
사용성통합된 도구 실행초기 설정 복잡
보안토큰 기반 인증유출 시 보안 위험
확장성오픈 마켓플레이스 통한 확장검증되지 않은 서버 존재
성능실시간 상호작용 가능응답 지연 및 장애 발생 가능                                                                                                                  

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