AI와 외부 데이터를 연결하는 표준, MCP(Model Context Protocol)란?

AI가 더 똑똑해지려면 단순한 텍스트 응답을 넘어 외부 데이터를 활용해야 합니다. 하지만 기존의 AI 모델은 특정 데이터 소스와 개별적으로 연동해야 하는 불편함이 있었죠. 여기서 등장한 것이 **MCP(Model Context Protocol)**입니다.

MCP는 AI 모델과 외부 데이터 소스(웹 API, 데이터베이스, 파일 시스템 등)를 쉽게 연결하는 개방형 표준 프로토콜입니다. 이를 통해 AI 모델이 필요할 때마다 외부 데이터를 가져오거나, 특정 기능을 실행할 수 있습니다. 마치 AI 분야의 USB-C 포트처럼, 한 번 MCP를 지원하면 다양한 데이터 소스를 유연하게 활용할 수 있는 것이죠.

이번 블로그에서는 MCP의 개념과 필요성, 핵심 구성 요소, 실제 활용 사례, Python을 이용한 MCP 서버 구현 예제까지 차근차근 살펴보겠습니다.

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🔍 MCP란? AI가 외부 데이터를 활용할 수 있도록 돕는 표준 프로토콜

✅ 기존 AI 모델의 한계

일반적으로 AI 모델(예: 챗봇, 코딩 도우미)은 훈련된 데이터에 기반하여 응답을 생성합니다. 하지만 실시간 데이터(날씨, 최신 뉴스, 데이터베이스 정보 등)에는 접근할 수 없는 한계가 있습니다. 이를 해결하려면 매번 개별 API를 통합해야 하는 불편함이 따랐습니다.

예를 들어, AI 챗봇이 날씨 정보를 제공하려면:

• 특정 날씨 API를 호출하는 코드를 작성하고,
• API에서 받은 데이터를 모델이 이해할 수 있도록 변환해야 합니다.

이 과정이 반복되면 개발 비용과 유지 보수 부담이 증가하게 됩니다.

✅ MCP의 등장과 역할

MCP는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장했습니다. AI 모델이 외부 도구와 데이터를 표준화된 방식으로 활용할 수 있도록 하는 것이 핵심 역할입니다. 즉,
✔ AI가 외부 데이터(웹 API, 파일, DB)와 직접 연결 가능
✔ 개별적인 API 연동 없이 통합 관리 가능
✔ 보안성과 확장성이 뛰어난 표준 프로토콜

예를 들어, MCP를 지원하는 AI 모델은 "오늘 서울의 날씨는?"이라는 질문을 받았을 때, 날씨 MCP 서버에 요청하여 실시간 데이터를 가져와 응답할 수 있습니다.

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⚙ MCP의 주요 구성 요소

MCP는 클라이언트-서버 구조로 동작하며, 다음과 같은 핵심 요소로 구성됩니다.

🖥 1. MCP 호스트(Host)

• AI 모델을 운영하는 애플리케이션 (예: Claude Desktop, AI 챗봇, 코딩 AI 등)
• 사용자의 요청을 받아 MCP 서버에 전달하고, 응답을 모델에게 제공

📡 2. MCP 클라이언트(Client)

• MCP 서버와 1:1 연결을 담당하는 중간 역할
• 여러 개의 MCP 서버와 연결할 수 있으며, 각 서버에서 필요한 데이터를 가져와 모델에 제공

🌐 3. MCP 서버(Server)

• 실제 데이터를 제공하는 역할
• 파일 시스템, 날씨 API, 데이터베이스 등 다양한 데이터 소스를 MCP 프로토콜을 통해 노출

🔗 4. 컨텍스트(Context) 요소

MCP 서버가 제공하는 실제 데이터나 기능으로, 다음과 같이 분류됩니다.

맥락 요소 설명

Resources (리소스)	AI 모델이 읽을 수 있는 데이터 (파일, DB 레코드 등)
Tools (도구)	모델이 호출할 수 있는 기능 (API 요청, 계산 등)
Prompts (프롬프트)	모델의 응답을 조절하는 지침 (템플릿 메시지 등)

이러한 표준화된 구조 덕분에 AI는 필요한 정보를 쉽게 검색하고 활용할 수 있습니다.

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🛠 MCP 활용 예제: Python으로 MCP 서버 구현하기

MCP를 직접 구현해보면 그 개념을 쉽게 이해할 수 있습니다. 다음은 간단한 MCP 서버를 구축하는 Python 코드 예제입니다.

예제 1: 두 수를 더하는 MCP 도구(Tool) 만들기

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# MCP 서버 초기화
mcp = FastMCP("Demo")

# MCP 도구 정의 (두 수를 더하는 함수)
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """두 숫자의 합을 반환"""
    return a + b

# MCP 서버 실행
if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

🔹 설명:

• FastMCP("Demo") : MCP 서버를 초기화
• @mcp.tool() : AI 모델이 호출할 수 있도록 MCP 도구를 정의
• mcp.run() : 서버 실행

이제 AI 모델이 add 도구를 호출하면, 두 수를 더한 값을 반환합니다.

예제 2: 국가별 수도 정보를 제공하는 MCP 서버

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# 국가별 수도 정보
capitals = {
    "대한민국": "서울",
    "미국": "워싱턴 D.C.",
    "프랑스": "파리",
    "일본": "도쿄"
}

# MCP 서버 초기화
mcp = FastMCP("CountryInfo")

# 리소스(Resource) 정의: 모든 국가 목록 반환
@mcp.resource("country://list")
def list_countries() -> list[str]:
    return list(capitals.keys())

# 도구(Tool) 정의: 특정 국가의 수도 반환
@mcp.tool()
def get_capital(country: str) -> str:
    return capitals.get(country, "알 수 없음")

# MCP 서버 실행
if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

🔹 설명:

• list_countries() : 사용 가능한 국가 목록을 제공하는 리소스
• get_capital(country) : 특정 국가의 수도를 반환하는 도구

이제 AI 모델이 get_capital("대한민국")을 호출하면 **"서울"**이라는 응답을 받을 수 있습니다.

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🚀 MCP의 실제 활용 사례

MCP는 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

🔹 1. 파일 시스템 연동

• AI가 로컬 파일을 읽어 요약하거나 검색 기능 수행 가능
• 예: "이 문서에서 중요한 내용을 요약해줘"

🔹 2. 업무 도구(Slack, Google Drive)와 연동

• AI가 Slack 메시지를 분석하거나 Google Drive에서 문서를 검색 가능
• 예: "지난주에 공유된 문서를 찾아줘"

🔹 3. 데이터베이스 질의 처리

• AI가 SQL 쿼리를 실행하여 실시간 데이터를 분석
• 예: "지난달 매출 데이터를 보여줘"

🔹 4. 실시간 정보 제공 (날씨, 뉴스 등)

• AI가 실시간 기상 데이터나 최신 뉴스를 가져와 응답
• 예: "오늘 서울의 날씨는 어때?"

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🔮 MCP가 가져올 미래 변화

MCP의 도입으로 AI는 더욱 똑똑하고 실용적인 도구로 발전할 것입니다.
✔ AI 모델이 실시간 데이터를 활용하여 정확한 답변 제공
✔ API 통합 부담 감소, 개발자가 더 쉽게 AI 기능 확장 가능
✔ 보안성과 확장성을 갖춘 AI 환경 구축 가능

현재 많은 기업들이 MCP를 도입하여 AI 서비스를 개선하고 있으며, 앞으로 MCP 생태계는 더욱 확장될 것으로 기대됩니다.