생성형 AI(Generative AI)와 대형 언어 모델(LLM)의 발전은 단순히 질문을 던지고 답변을 받는 단계를 넘어섰습니다. 오늘날의 LLM은 다양한 도구와 연결되고, 복잡한 작업을 자동으로 조율하며, 기업 시스템 전반의 운영까지 담당할 수 있습니다.
이 글에서는 AI 인프라 구축에서 자주 언급되는 두 가지 핵심 접근 방식인 Function Calling과 **MCP(Model Context Protocol)**을 비교하여, 각각의 개념, 특징, 활용 범위, 그리고 차이점을 정리합니다.
Function Calling: 언어와 로직을 잇는 번역기
Function Calling은 자연어 명령을 구조화된 API 요청으로 변환하는 방식입니다.
예를 들어, 사용자가 “오늘 날씨 어때?”라고 묻는다면, 이는 getWeather(location)과 같은 함수 호출로 변환됩니다.
주요 특징
- Stateless: 각 호출은 독립적으로 이루어지며, 이전 대화나 맥락을 기억하지 못합니다.
- Predefined: 사용할 수 있는 함수나 도구는 미리 정의되어 있어야 합니다.
- Linear: 작업이 순차적으로만 진행되며, 앞뒤 과정의 연계성이 부족합니다.
- Tightly Coupled: 모든 기능이 하나의 애플리케이션 안에 결합되어 있어야 합니다.
활용 사례
- 간단한 작업 자동화
- 빠른 프로토타이핑
- 플러그 앤 플레이(plug-and-play)형 사용자 인터페이스
즉, Function Calling은 단순하고 빠른 작업을 처리하는 데 최적화된 방식입니다.
MCP(Model Context Protocol): AI의 운영 관리자
MCP는 단순 실행을 넘어서 작업을 조율하고 시스템을 관리하기 위해 설계된 프로토콜입니다. 이는 AI에게 보편적인 제어판과 지속적인 기억을 제공하는 것과 같습니다.
주요 특징
- Stateful Context: 세션 간 기억을 유지하여 지속적인 맥락 관리 가능
- Dynamic Tool Discovery: 도구를 미리 정의하지 않아도 동적으로 탐색 가능
- Multi-Agent Coordination: 여러 에이전트가 협력할 수 있도록 지원
- Resource Handling: 메모리, 재사용 가능한 프롬프트, 맥락 저장 기능 내장
- Client-Server Architecture: LLM과 애플리케이션을 분리하여 모듈화 가능
활용 사례
- 자율적인 에이전트(autonomous agents) 개발
- 복잡한 툴체인(toolchain) 구성
- 기업 규모의 AI 시스템 구축
MCP는 단순히 일을 시키는 도구가 아니라 전체 프로세스를 관리하는 운영 관리자라고 할 수 있습니다.
Function Calling과 MCP의 비교
| 구분 | Function Calling | MCP |
| 맥락 관리 | Stateless (기억 없음) | Stateful (세션 간 기억 유지) |
| 도구 관리 | 미리 정의 필요 | 동적 탐색 가능 |
| 작업 구조 | 단선적 실행 | 다중 에이전트 협업 가능 |
| 시스템 구조 | 하나의 앱에 결합 | 클라이언트-서버 모듈화 |
| 적합한 사례 | 단순 자동화, 프로토타입 | 기업 시스템, 자율적 에이전트 |
비유로 이해하기
- Function Calling은 비서에 가깝습니다.
“비행기 표 예매해줄게.” - MCP는 운영 관리자에 가깝습니다.
“비행기 표를 비교하고, 일정도 확인하며, 여권 정보를 기억해 요약해서 전달해줄게.”
이 비유만으로도 MCP가 Function Calling보다 더 지능적이고 확장성 있는 시스템 관리 역할을 한다는 점을 알 수 있습니다.
왜 이 차이가 중요한가?
AI 인프라를 구축하려는 기업과 개발자에게 Function Calling과 MCP의 차이는 전략적으로 매우 중요합니다.
- 단순 기능 호출이나 빠른 아이디어 검증에는 Function Calling이 적합합니다.
- 그러나 자율적이고 협업 가능한 AI 시스템을 구축하려면 MCP가 필요합니다.
앞으로의 AI 환경에서 성공하기 위해서는 이 두 가지 접근 방식을 명확히 이해하고, 상황에 맞게 선택하고 활용하는 것이 필수적입니다.
⚙️ Function Calling vs. MCP: What Smart AI Teams Need To Know
The world of Large Language Models (LLMs) is evolving fast. It’s no longer just about asking questions and getting answers. Today’s LLMs…
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