MCP란 무엇인가?
MCP(Model Context Protocol)는 최근 AI 개발자 및 연구자들 사이에서 뜨거운 화두가 되고 있는 기술입니다. 하지만 이 기술이 정말로 유용한 것인지, 아니면 단순한 일시적 유행(trend)에 불과한지에 대한 논쟁이 이어지고 있습니다.
이번 글에서는 MCP의 개념, 특징, 가능성과 한계를 살펴보고, 과연 MCP가 미래의 AI 기술 표준이 될 수 있을지에 대해 깊이 있게 다뤄보겠습니다.
MCP의 개념과 등장 배경
MCP는 AI 에이전트(agent)에게 새로운 도구(tool)를 추가할 수 있도록 해주는 프로토콜입니다. 기존에는 AI 시스템이 특정한 기능과 도구만을 사용할 수 있었다면, MCP를 통해 사용자가 원하는 추가적인 기능을 자유롭게 확장할 수 있습니다.
예를 들어, Claude Desktop, Cursor, Windsurf와 같은 AI 기반 소프트웨어에서 사용자는 기본적으로 제공되는 도구만 활용할 수 있습니다. 하지만 MCP를 활용하면 사용자가 직접 새로운 도구를 연결하고 사용할 수 있는 길이 열리게 됩니다.
이런 배경에서 MCP는 특히 비개발자들도 쉽게 AI 에이전트를 확장할 수 있는 기술로 주목받고 있습니다. 즉, 전문적인 코딩 없이도 AI가 수행할 수 있는 작업을 확장할 수 있다는 점이 가장 큰 장점으로 꼽힙니다.
MCP의 주요 특징
1. 외부 도구 연결 가능
MCP의 가장 큰 특징은 에이전트가 원래 지원하지 않는 새로운 도구를 쉽게 추가할 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 기존 AI 에이전트가 기본적인 웹 검색 기능만 제공한다고 가정해 보겠습니다. MCP를 활용하면 사용자가 원하는 고급 검색 엔진을 추가하여 더욱 정교한 검색 기능을 제공할 수 있습니다.
2. 비개발자를 위한 접근성
기존의 AI 에이전트 개발은 주로 개발자들의 영역이었습니다. 하지만 MCP는 비개발자들도 AI 에이전트를 확장할 수 있도록 설계되었습니다. 예를 들어, AI 챗봇을 운영하는 비즈니스 사용자가 코딩 지식 없이도 특정한 업무 도구(예: 일정 관리, 데이터 분석 툴 등)를 AI에 추가할 수 있습니다.
3. 표준화된 프로토콜 제공
MCP는 단순한 API 연결이 아니라 일정한 형식을 갖춘 프로토콜을 제공합니다. 이를 통해 여러 개발자들이 공통의 방식으로 도구를 제작하고 AI 에이전트와 연결할 수 있게 됩니다.
4. 유연성과 확장성
MCP를 통해 AI 시스템은 훨씬 더 유연하게 변화할 수 있습니다. 사용자가 원하는 도구를 연결함으로써 기존에는 불가능했던 다양한 기능을 수행할 수 있게 됩니다.
MCP의 한계와 논쟁
MCP가 가진 잠재력에도 불구하고, 많은 전문가들은 여전히 회의적인 시각을 가지고 있습니다. MCP가 널리 사용되기 위해서는 몇 가지 해결해야 할 과제가 있습니다.
1. AI 에이전트와 도구의 통합 문제
현재 대부분의 AI 시스템은 특정한 도구를 사용하도록 설계되어 있습니다. 새로운 도구를 연결한다고 해서 AI가 그 기능을 100% 활용할 수 있는 것은 아닙니다. 즉, 도구를 추가하는 것만으로 AI가 제대로 작동하는 것은 아니며, 전체적인 시스템 구조와 조정이 필요하다는 문제가 있습니다.
2. 정확도와 신뢰성 문제
현재 MCP 기반의 AI 에이전트는 새로운 도구를 추가할 수는 있지만, 그 도구를 얼마나 정확하게 사용할 수 있는지는 보장할 수 없습니다. 예를 들어, 내부적으로 정교하게 설계된 AI 에이전트도 도구를 잘못 호출하거나 엉뚱한 결과를 내놓을 가능성이 있습니다.
실제로 AI 에이전트의 도구 호출 정확도를 테스트한 결과, 50% 정도의 확률로 잘못된 도구를 호출하는 문제가 발생했다는 연구 결과도 있습니다. 이는 AI의 성능이 발전한다고 해도 쉽게 해결되기 어려운 문제일 수 있습니다.
3. 복잡한 구현 방식
MCP는 현재 사용하기에 다소 복잡한 형태를 띠고 있습니다. 예를 들어, MCP 서버를 실행하고 도구를 연결하는 과정이 개발자들에게도 까다로운 편입니다. 또한 MCP는 단순히 API를 호출하는 방식이 아니라 양방향 통신을 필요로 하는 구조라서, 실무에서 구현하기에는 부담이 될 수도 있습니다.
4. 보안 및 인증 문제
MCP가 서버 기반으로 동작하려면 사용자 인증(authentication) 및 보안 문제도 해결해야 합니다. 특히 여러 도구가 연결되는 환경에서는 데이터 유출이나 악성 도구 연결 등의 보안 리스크가 커질 수 있습니다.
MCP의 미래 전망
MCP가 완벽한 솔루션은 아니지만, AI 시스템의 확장성을 고려할 때 충분한 잠재력을 가진 기술이라는 점은 분명합니다. 현재 MCP가 발전해야 할 방향과 예상되는 변화는 다음과 같습니다.
1. 더 쉬운 설치 및 사용 방식 제공
현재 MCP의 가장 큰 문제는 초기 설정 및 사용이 어렵다는 점입니다. 향후에는 원클릭 설치 기능 등을 통해 비개발자들도 쉽게 사용할 수 있도록 개선될 가능성이 큽니다.
2. AI 모델의 성능 향상
현재 AI 모델이 MCP를 통해 연결된 도구를 100% 활용하지 못하는 문제가 있지만, 향후 AI 모델이 발전하면서 더욱 정교한 도구 활용이 가능해질 것으로 보입니다.
3. 보안 및 인증 프로토콜 개선
MCP가 실용적으로 사용되기 위해서는 강력한 보안 시스템과 인증 프로세스가 필요합니다. 향후 이를 보완한 MCP 2.0 버전이 등장할 가능성이 있습니다.
4. 기업 및 산업용 도입 증가
현재 MCP는 AI 개발자들 사이에서 주로 논의되고 있지만, 기업 환경에서도 활용할 수 있는 방식으로 발전할 가능성이 있습니다. 예를 들어, 내부 업무 자동화를 위한 AI 도구와 쉽게 연결할 수 있도록 발전할 수 있습니다.
MCP는 AI 기술의 표준이 될 수 있을까?
MCP는 AI 시스템의 확장성을 높여줄 수 있는 강력한 도구입니다. 하지만 현재의 기술 수준과 구조적인 한계로 인해 즉각적인 대중화는 어려울 것으로 보입니다.
MCP가 성공하기 위해서는?
- 더 쉬운 설치 및 설정 방식 제공
- AI 모델의 도구 활용 능력 개선
- 보안 및 인증 문제 해결
- 기업 및 산업 환경에서의 실용적 활용
이러한 발전이 이루어진다면 MCP는 단순한 유행이 아니라 AI 기술의 새로운 표준이 될 가능성이 큽니다.
MCP: Flash in the Pan or Future Standard?
Model Context Protocol (MCP) is creating quite the stir on Twitter – but is it actually useful, or just noise? In this back and forth, Harrison Chase (LangChain CEO) and Nuno Campos (LangGraph Lead) debate whether MCP lives up to the hype. Harrison: I’
blog.langchain.dev
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