✅ MCP는 AI 모델이 외부 세계와 구조화된 방식으로 소통하기 위한 프로토콜입니다.
기존의 GPT, Claude, LLaMA 등은 뛰어난 생성 능력을 가지고 있지만,
- 파일을 읽거나
- 실제 계산을 수행하거나
- 실시간 데이터베이스에 접근하는 것에는 한계가 있었습니다.
👉 **MCP는 이 한계를 뛰어넘기 위한 “모델-외부 시스템 간 인터페이스 표준”**입니다.
🔧 MCP의 목적
| 목적 |
설명 |
| 🌐 도구 호출 표준화 |
LLM이 계산기, 웹 검색, API 호출 등 다양한 툴을 직접 사용할 수 있게 해줌 |
| 📂 컨텍스트 관리 |
대화 세션, 사용자 정보, 문서 정보 등 **맥락(context)**을 기억하고 관리 가능 |
| 🔗 LLM ↔ 애플리케이션 연결 |
외부 앱(예: 캘린더, 이메일, DB)과 AI가 양방향으로 연결됨 |
| 📦 확장 가능한 플러그인 구조 |
개발자는 다양한 기능을 “도구 모듈”로 추가할 수 있음 (예: 파일 브라우저, 계산기 등) |
🔁 MCP 작동 흐름 예시
- 사용자가 AI에게 요청:
- “지난주 회의록 파일을 읽고 요약해줘.”
- LLM은 스스로 판단:
- “파일을 열기 위한 도구 필요하네”
- → tools.file.open("회의록.pdf") 호출
- MCP 인터페이스를 통해 해당 도구 호출 → 파일 내용 반환
- LLM은 반환된 내용을 이용해 요약 생성 → 사용자에게 응답
🧩 MCP의 주요 구성 요소
| 구성요소 |
역할 |
| Tool |
LLM이 사용할 수 있는 도구 (예: 웹 검색, 파일 로드, 계산기 등) |
| Context |
세션 정보, 사용자 상태, 과거 응답 등 지속적 맥락 |
| Schema |
입력과 출력의 데이터 형식을 JSON 형태로 구조화 |
| Function Calling |
ChatGPT와 같은 기능 호출 구조를 더욱 정교하게 구현 |
| Server / Runtime |
실제로 MCP 호출을 받고 실행해주는 백엔드 서비스 |
🎯 MCP를 통해 가능한 활용 예
| 사용 시나리오 |
설명 |
| 💬 대화형 에이전트 |
사용자 질의에 따라 적절한 도구를 선택해서 응답 (계산기, 메모 등) |
| 📄 문서 기반 챗봇 |
파일 시스템과 연결된 도구를 통해, 특정 문서 검색 및 요약 |
| 🔄 업무 자동화 |
CRM, 캘린더, 이메일 등과 연동하여 일정 자동 추가, 회신 생성 |
| 🧠 지속형 AI 비서 |
사용자 프로필, 대화 이력 등 “컨텍스트”를 유지하며 장기적 대화 가능 |
✅ MCP의 장점 요약
| 장점 |
설명 |
| 🧱 표준화 |
다양한 LLM과 시스템이 쉽게 통합될 수 있는 구조 |
| 🔍 투명성 |
어떤 도구를 언제 호출했는지 추적 가능 (보안, 감사에 유리) |
| 💡 확장성 |
새로운 도구나 기능을 쉽게 추가 가능 |
| 🤝 모델 독립성 |
Claude, GPT, Mistral 등 모델에 상관없이 공통 적용 가능 |
🧠 요약 정리
| 항목 |
설명 |
| 정의 |
AI 모델이 외부 도구, 데이터, 컨텍스트와 상호작용할 수 있도록 만든 통신 프로토콜 |
| 개발사 |
Anthropic 주도 (Claude AI) |
| 적용 모델 |
Claude 3 계열 중심, GPT-style 시스템에서도 개념 확장 중 |
| 핵심 기능 |
도구 호출, 문맥 유지, 표준화된 응답 구조, 플러그인화 |
| 활용 분야 |
AI 비서, 자동화 시스템, RAG 연동, SaaS 통합형 챗봇 등 |