모델 컨텍스트 프로토콜이란? AI를 나만의 세계와 연결하세요

AI 모델의 성능은 제공되는 컨텍스트에 달려 있습니다.  Claude와 같은 AI 어시스턴트는 질문에 답하고 다양한 작업을 수행할 수 있지만, 필요한 데이터나 도구에 접근할 수 없다면 할 수 있는 일이 제한됩니다. 일반적으로 이 문제는 Google Drive에서 문서를 편집하거나, Slack에서 스레드에 답글을 달거나, IDE에서 코드를 업데이트할 때처럼 한 탭에서 다른 탭으로 컨텍스트를 복사해 붙여넣는 방식으로 해결합니다. 이 과정은 느리고 수동적이며, 중요한 컨텍스트가 누락될 위험이 있습니다..

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 모든 AI 앱과 어시스턴트에서 개방적이고 광범위하게 사용할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 이 글에서는 MCP가 무엇인지, 어떻게 작동하며 왜 중요한지, 그리고 누구를 위한 것인지 알아봅니다. MCP의 실제 활용 예시를 살펴보고, 오늘부터 MCP를 사용하거나 구축하는 방법을 이해할 수 있습니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이란?

모델 컨텍스트 프로토콜은 LLM이 외부 시스템과 통신하는 방식을 정의하는 개방형 표준입니다..

MCP를 LLM의 USB-C라고 생각해 보세요. USB-C가 스마트폰, 노트북, 기타 기기에 범용 커넥터를 제공하듯, MCP는 LLM이 외부 시스템과 연결할 수 있는 범용 형식을 제공합니다. USB-C 이전에는 모든 전자 기기마다 고유한 케이블이 있었습니다. iPhone에는 Lightning, Android에는 마이크로 USB, 카메라에는 독자적인 커넥터가 필요했습니다. 더 많은 기기가 USB-C를 채택하면서 생태계 전반에 걸쳐 연결성이 원활해졌습니다.

MCP는 이와 동일한 단순함을 AI 통합에 구현합니다. MCP 이전에는 모든 애플리케이션과 데이터베이스를 LLM과 연결하려면 커스텀 코드가 필요했습니다. Google Drive에는 별도의 통합이 필요했고, Slack에도, Figma에도 각각 다른 통합이 필요했습니다. 이제 MCP는 이러한 도구들을 Claude 및 다른 AI 애플리케이션과 연결하는 단일 표준화된 형식을 제공합니다.

MCP는 어디서 시작되었을까요?

MCP는 Anthropic에서 David Sorria Para와 Justin Spahr-Summers가 만들었습니다. 아이디어는 David가 Claude Desktop과 통합 개발 환경(IDE) 사이에서 코드를 계속 복사해야 하는 불편함에서 비롯되었습니다. 여러 애플리케이션에 여러 통합이 필요한 전형적인 M×N 문제로 인식한 David는 이를 해결할 프로토콜 구축 아이디어를 Justin에게 제안했습니다. 두 사람은 널리 사용되는 언어 서버 프로토콜을 기반으로 MCP를 설계했으며, 전체 AI 생태계가 혜택을 누릴 수 있도록 Anthropic의 지원 하에 2024년 11월 오픈 소스로 공개했습니다.

MCP는 어떻게 작동하나요?

MCP 양방향 방식으로 작동합니다. Claude와 같은 AI 에이전트와 챗봇은 MCP 클라이언트를 생성해 Notion, Canva, Figma 같은 애플리케이션에 연결할 수 있으며, 이러한 애플리케이션은 MCP 서버를 통해 도구와 데이터를 제공합니다.

MCP 클라이언트를 구축하면 AI 에이전트와 챗봇은 커뮤니티가 구축한 수천 개의 MCP 서버에 접근할 수 있어 기능을 확장하는 간단한 경로를 확보할 수 있습니다. MCP 서버를 구축하면 기업과 개발자는 자사 제품을 AI에서 손쉽게 활용할 수 있도록 만들어 새로운 가치 창출 경로를 열 수 있습니다.

MCP는 오픈 소스이므로 누구나 MCP 서버 또는 클라이언트를 구축할 수 있습니다.

MCP가 왜 중요할까요?

MCP를 통해 LLM은 단순한 채팅을 넘어 실제 작업을 수행할 수 있습니다. 이메일 스레드를 읽고 답장을 보내거나, 코드베이스에 접근해 업데이트를 배포하거나, 디자인 브리프를 검토하고 초안을 작성하는 것이 그 예입니다. 이 프로토콜은 LLM이 외부 시스템, 도구, 애플리케이션과 연결해 데이터에 접근하고 작업을 수행할 수 있는 기반을 마련합니다. 이를 통해 다음을 제공합니다:

AI를 위한 범용 호환성

AI 어시스턴트가 수천 개의 도구에 접근할 수 있습니다 — AI 어시스턴트가 MCP(MCP 클라이언트를 통해)를 구현하면 각각의 커스텀 통합을 구축하지 않고도 전문 코딩 도구부터 엔터프라이즈 워크플로우 플랫폼까지 수천 개의 MCP 호환 애플리케이션에 즉시 연결할 수 있습니다.

도구와 애플리케이션이 모든 AI 어시스턴트와 동시에 연결됩니다 — Notion, Figma, Asana 같은 기업은 MCP 호환(즉, MCP 클라이언트를 구현한) AI 어시스턴트라면 어디서든 작동하는 단일 MCP 서버를 구축합니다. 개발자는 모든 AI 연결을 위한 통합을 한 번만 구축하면 됩니다.

개방적이고 AI 네이티브한 생태계

누구나 공유하고 구축할 수 있습니다 — 개방형 표준으로서 개발자나 기업이 게시한 MCP 서버는 모든 MCP 클라이언트와 호환됩니다. 이러한 개방성 덕분에 수천 개의 커뮤니티 구축 서버로 이루어진 활발한 생태계가 형성되어 AI 어시스턴트를 위한 도구와 애플리케이션의 가용성이 빠르게 확대되고 있습니다.

소프트웨어를 설계 단계부터 AI 접근 가능하게 만듭니다 — 기존 소프트웨어는 웹 인터페이스를 통해 사람이 사용하도록 구축되었습니다. MCP는 AI 상호작용을 위해 설계된 병렬 인터페이스를 제공해 애플리케이션이 진정한 AI 네이티브로 거듭날 수 있도록 합니다. 이를 통해 AI 모델과 사람들이 이미 사용하는 도구 간의 더 나은, 더 안정적인 통합이 가능해집니다.

에이전트를 위한 기반 프로토콜

에이전트를 위한 기반 프로토콜MCP는 AI 에이전트가 다양한 서비스와 도구에 접근할 수 있는 인프라를 구축해 진정한 엔드투엔드 작업 자동화를 실현합니다. 더 많은 애플리케이션이 이 프로토콜을 채택할수록, 복잡한 멀티 스텝 워크플로우를 독립적으로 처리할 수 있는 AI 에이전트에 대한 비전이 점점 현실에 가까워집니다.

MCP는 누구를 위한 것인가요?

개발자는 통합을 한 번 구축하면 모든 호환 AI에서 작동하는 표준화된 방식을 얻을 수 있습니다. 기업은 조직 전반에 걸쳐 확장 가능한 안전하고 IT가 통제하는 AI 연결성을 확보할 수 있습니다. 일반 사용자는 기술적인 지식 없이도 즐겨 사용하는 도구를 AI에 즉시 연결할 수 있습니다.

개발자를 위해: AI와 애플리케이션을 연결하는 단일 표준

개발자는 단일 표준을 따라 외부 제품을 AI 애플리케이션 및 에이전트에 연결할 수 있습니다. 이를 통해 통합 구축 과정이 단순해지고, 연결 가능한 제품의 수가 늘어나며, 생태계 전반의 연결성 품질과 보안이 향상됩니다.

여러 애플리케이션에 연결할 에이전트를 구축하고 있나요? 여러 에이전트에 연결할 애플리케이션을 구축하고 있나요? MCP는 간소화된 통합을 통해 호환 도구 생태계에 대한 접근을 제공합니다.

기업을 위해: 조직 전반에 걸친 안전하고 확장 가능한 AI 연결성

MCP는 시스템을 AI에 연결하는 과정을 단순화하므로, 기업은 AI 도구와 애플리케이션의 내부 도입을 더욱 효과적으로 추진할 수 있습니다. 이를 통해 조직 내 AI 연결성이 강화되고, 직원들을 위한 AI의 기능과 활용도가 확대됩니다.

일반 사용자를 위해: 즐겨 사용하는 도구에 즉시 접근

MCP는 최종 사용자가 즐겨 사용하는 AI 어시스턴트와 업무 도구 간의 원활한 연결성을 제공합니다. 작업 자동화와 탭 간 복사 붙여넣기를 줄이는 것이 더 쉬워집니다. 한마디로 MCP는 AI가 나만의 세계에 더 폭넓게 접근하고 연결할 수 있도록 합니다.

Claude에서는 커넥터라고 불리는 MCP 서버에 즉시 연결할 수 있습니다. 이를 통해 Claude를 즐겨 사용하는 업무 앱에 간편하게 연결할 수 있습니다.

커넥터(MCP) 활용 사례

TMCP의 실제 가치는 이미 사용하고 있는 도구와 함께 실제로 작동하는 모습을 볼 때 분명해집니다. 다음은 Claude에서 커넥터라고 불리는 통합을 구동하는 데 MCP가 활용되는 몇 가지 예시입니다.

Claude에서의 Canva

Canva 커넥터를 사용하면 Claude가 Canva 내에서 직접 새로운 디자인을 생성할 수 있습니다. MCP를 통해 Claude는 Canva가 제공하는 도구에 연결해 캔버스에서 디자인을 생성할 수 있습니다.

Claude에서의 Notion과 Linear

Notion과 Linear 커넥터를 사용하면 Claude가 Notion의 페이지에 접근해 Linear의 티켓을 업데이트할 수 있습니다. 여기서 MCP는 비정형 컨텍스트를 별도의 프로젝트 관리 시스템에서 체계적인 티켓으로 원활하게 전환합니다.

Claude Code에서의 Figma

Figma 커넥터를 사용하면 Claude가 Figma 내의 디자인에 접근할 수 있습니다. 이를 통해 Claude Code는 Figma에서 만든 디자인을 기반으로 웹사이트, 애플리케이션, 사용자 인터페이스의 작동 가능한 프로토타입을 생성할 수 있습니다.

사용 가능한 Claude 커넥터

Claude 커넥터에는 다음과 같은 통합이 포함됩니다:

• 워크스페이스 문서화를 위한 Notion
• 이슈 트래킹을 위한 Linear
• 결제 데이터를 위한 Stripe
• 디자인 지원을 위한 Canva와 Figma
• CRM 작업 자동화를 위한 Hubspot
• 오류 트래킹을 위한 Sentry‍
• ...그 외 다수

각 커넥터는 몇 초 만에 설정해 Claude의 작업 컨텍스트의 일부로 활용할 수 있습니다. Claude 외부에서는 오픈 소스 MCP 레지스트리에서 MCP 서버 생태계를 확인할 수 있습니다.

MCP 살펴보기 시작

필요에 따라 두 가지 방법을 선택할 수 있습니다.

Claude의 커넥터

커넥터는 사전 구축되어 있어 Claude가 도구, 데이터베이스, 애플리케이션에 즉시 접근할 수 있으며, 새로운 기능을 제공합니다. Claude를 열고 사용 가능한 커넥터를 탐색한 후 클릭해 추가하세요.

커스텀 MCP 연결 구축하기

MCP는 오픈 소스이므로 누구나 MCP를 채택해 AI를 애플리케이션에 연결할 수 있습니다. 모델 컨텍스트 프로토콜 문서에서 MCP로 구축하는 방법을 안내합니다.

시작하기

MCP를 사용해 보고 싶다면 Claude에서 즉시 사용할 수 있는 Claude 커넥터를 탐색하는 것부터 시작하세요.

기존 MCP 서버가 없다면 직접 만드는 데 약간의 작업이 필요하지만, TypeScript나 Python을 알고 있다면 그리 복잡하지 않습니다. 모델 컨텍스트 프로토콜 퀵스타트에는 필요에 맞게 수정할 수 있는 실제 작동 예시가 포함되어 있습니다.