MCP: 에이전트 시대의 표준이 될 것인가? – Agentic Tech Stack과 미래 전망

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에이전트의 시대, 그리고 MCP의 등장

AI 에이전트의 성능은 LLM만으로 결정되지 않습니다. 결국 중요한 것은 어떤 툴(API)을 활용하는가입니다. 지금까지 AI 에이전트는 단순한 툴 호출 수준을 넘어서지 못했지만, 최근 등장한 **MCP(Model Context Protocol)**는 이를 근본적으로 바꿀 가능성이 큽니다.

MCP는 에이전트와 SaaS 간의 표준화된 연결을 제공하여, 복잡한 API 연동 없이도 더 유연하고 강력한 에이전트 구축을 가능하게 합니다. 하지만 아직 초기 단계에 있는 이 프로토콜이 과연 에이전트 생태계의 표준으로 자리 잡을 수 있을까요?

이번 블로그에서는 MCP의 개념과 작동 방식, 그리고 이를 둘러싼 Agentic Tech Stack의 발전 방향을 살펴보고, 스타트업들이 어떻게 대비해야 할지 이야기해보겠습니다.

🔍 1. MCP란 무엇인가?

✅ MCP의 개념

MCP(Model Context Protocol)는 LLM과 툴(API) 간의 표준화된 연결을 제공하는 중간 레이어입니다. 기존에는 각 SaaS의 API를 직접 연동해야 했지만, MCP를 활용하면 에이전트가 툴을 더욱 능동적이고 직관적으로 활용할 수 있습니다.

쉽게 말해, MCP는 API를 "벡터 DB화"하는 것과 같은 효과를 냅니다. 즉, SaaS의 기능과 데이터를 LLM이 이해할 수 있는 형식(Context Schema)으로 변환하여, 에이전트가 더 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.

✅ MCP의 작동 방식

MCP Client (LLM 기반 앱)
- MCP Server와 통신하며 SaaS 기능을 호출
MCP Server (SaaS 제공자)
- SaaS의 기능과 데이터를 LLM이 이해할 수 있도록 변환하여 제공
MCP Protocol
- 클라이언트와 서버 간의 표준화된 데이터 교환을 위한 프로토콜

이렇게 구성된 MCP 환경에서는, API의 변경이나 데이터 구조 변경에도 에이전트가 보다 안정적으로 작동할 수 있습니다.

⚡ 2. 고성능 에이전트를 위한 Tooling 전략

🛠️ 멀티펑션 vs. 멀티 툴

현재 AI 에이전트의 툴링 방식은 크게 두 가지로 나뉩니다.

멀티펑션(Multi-function) 툴
- 하나의 툴이 다양한 액션을 수행할 수 있도록 설계됨
- 예: 캘린더 에이전트가 일정 검색, 필터링, 요약까지 수행
멀티 툴(Multi-tool) 협업
- 여러 개의 툴을 조합하여 복잡한 작업을 수행
- 예: Salesforce에서 고객 데이터를 가져와 Google Sheets로 정리 후, SendGrid로 이메일 발송

MCP는 이러한 멀티 툴 환경을 더욱 원활하게 만들어, 각 에이전트가 필요할 때 적절한 툴을 탐색하고 호출할 수 있도록 돕습니다.

🚀 3. MCP가 가져올 변화

🌍 에이전트 생태계의 확장

현재의 AI 에이전트 환경은 각각의 에이전트가 고립된 형태입니다. MCP가 자리 잡으면, 여러 에이전트가 협력하는 시스템(MAS: Multi-Agent System)으로 발전할 가능성이 높습니다.

🏢 SaaS 기업들의 기회

SaaS 기업 입장에서는 MCP를 통해 자사의 API를 표준화하여 더 많은 AI 에이전트와 쉽게 연결될 수 있습니다. 즉, MCP는 새로운 B2B 확장의 기회가 될 수 있습니다.

⚠️ 해결해야 할 과제

그러나 MCP는 아직 해결해야 할 과제도 많습니다.

MCP 서버 구축 비용: SaaS 기업들이 MCP를 지원하려면 별도의 개발 리소스가 필요
커스터마이징 한계: MCP 서버가 제공하는 기능 외에는 사용자가 직접 확장하기 어려움
생태계 규모의 문제: MCP가 표준이 되려면 더 많은 기업과 개발자들이 참여해야 함

🔮 4. 미래 전망과 스타트업의 준비 전략