5분이면 이해되는 ‘MCP의 과거-현재-미래’ (Model Context Protocol)

5분이면 이해되는 MCP의 과거 현재 미래 by 넥스트플랫폼
5분이면 이해되는 MCP의 과거 현재 미래 by 넥스트플랫폼

이번 포스트의 핵심 요약 (Key Takeaway)

  • MCP(Model Context Protocol)는 Claude 등 LLM이 외부 도구·데이터와 상호작용할 수 있도록 설계된 오픈 표준 프로토콜
  • MCP는 툴, 리소스, 프롬프트 등 세 가지 구성요소를 중심으로 작동
  • Claude 4의 등장으로 상태 유지, 장기 실행, 샘플링 등 고급 기능 활용이 가능해짐
  • 오픈소스로 공개된 이후 IDE, 서버, 모델 제공자 등 다양한 생태계로 확장
  • Registry API, 보안 강화, Elicitation 등 기능 확장을 통해 에이전트 기반 AI의 핵심 인프라로 자리잡아가는 중 (어쩌면 AI 산업표준이 될 수도)
  • The Model Context Protocol (MCP) by Anthropic 영상 참조

01. MCP 기본개념 정리

1.1 소개 & 배경

1.2 MCP 개념 이해

  • “AI의 USB‑C 포트” 역할
    • 모델 ↔ 도구/데이터를 연결하는 표준화된 인터페이스
  • 문제 해결
    • 기존에는 도구마다 각기 다른 커스텀 통합 필요 → N×M 문제 발생
    • MCP는 단일 프로토콜로 해결

1.3 아키텍처 & 구조

  • 클라이언트-서버 모델
    • MCP 클라이언트(LLM 포함) ↔ MCP 서버(도구/데이터 제공)
  • 기술 스펙 및 기반 기술
    • JSON-RPC 2.0 기반 메시징
    • 기능 협상(capability negotiation), 에러 처리, 로깅 등 포함
  • SDK 및 언어 지원

1.4 생태계 및 활용 사례

1.5 장점 & 기대 효과

  • 통합성 향상
    • 여러 모델/툴/데이터 간 교환성, 상호운용성 확보
  • 개발 비용 절감
    • 중복된 통합 작업 필요 없음
  • 에이전트 활용도 상승
    • 복합 워크플로우 진행, 여러 툴 연계 가능 → 진정한 agentic AI 실현
  • 실시간 컨텍스트 제공
    • 내부 DB, 파일, 웹 문서 등 즉시 접근 가능

1.6 도전과제 & 향후 방향

  • 보안 취약점과 리스크
    • 툴 포이즈닝, 프롬프트 인젝션, 토큰 탈취 등 공격 가능성
    • 연구: MCP 보안 감사 및 개선 툴 등장 (MCPSafetyScanner 등)
  • 미래 과제
    • 원격 서버 인증/접근 제어, 거버넌스·레지스트리 관리
    • 오픈 표준으로서의 지속적 발전 및 도입 가속

02. MCP의 주요 구성요소 (MCP and core components)

2.1 (좀 더 전문적으로) MCP란 무엇인가?

  • MCP 개념 요약
    • LLM 기반 AI 애플리케이션이 맥락(context) 정보를 간편하게 주고받기 위한 표준 프로토콜
    • 본질적으로 “모델에게 맥락을 전달하는 방식”을 정의
  • 기본 기능
    • 툴 호출, 데이터 제공, 프롬프트 구성 등 모델과 외부 요소 간 상호작용 통로

2.2 MCP의 필요성

  • 기존 접근과 차이점
    • API 호출처럼 보일 수 있지만, 모델은 API가 아닌 프롬프트, 툴, 컨텍스트와 상호작용함
    • MCP는 다양한 외부 데이터/도구 → 모델 입력으로 변환하는 표준화된 인터페이스
  • MCP의 목적
    • 복잡한 통합 없이 LLM 워크플로우를 간단히 구성
    • 사용자 정의 도구와 데이터도 쉽게 연동

2.3 MCP의 핵심 구성요소 ① – Tools

  • Tools
    • 모델이 외부 세계에서 수행할 수 있는 “행동(action)” 정의
    • 예: 웹 검색, 이메일 전송, 계산기 호출 등
  • 활용 예시
    • ReAct나 AutoGPT와 같은 에이전트 시스템에서 명령 수행 역할

2.4 MCP의 핵심 구성요소 ② – Resources

  • Resources
    • 모델에게 제공할 수 있는 정적/동적 데이터 자원
    • 예: 텍스트, 파일, 내부 DB, 웹페이지, 메타데이터 등
  • 사용 목적
    • RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인 입력
    • 사용자 요청 시 참조 정보로 활용

2.5 MCP의 핵심 구성요소 ③ – Prompts

  • Prompts
    • 사용자가 직접 컨텍스트 윈도우에 넣고 싶은 프롬프트 텍스트
    • 보통 “프롬프트 템플릿” 형태로 slash 명령어(/search 등)로 호출
  • 활용 효과
    • 반복적인 프롬프트 작성 절차를 자동화
    • 컨텍스트 창에 직접 삽입 → 유연한 사용자 조작 가능

2.6 요약

  • MCP의 3대 요소 요약 요소역할Tools모델이 실행할 수 있는 명령어Resources모델이 참조할 수 있는 데이터Prompts사용자 정의 입력 프롬프트 템플릿
  • MCP의 의의
    • AI 앱 개발자가 더 빠르고 효율적으로 LLM 활용 워크플로우 구축
    • 다양한 백엔드 리소스를 모델과 일관되게 연결하는 표준

03. MCP의 탄생 배경 (MCP의 과거, How it started)

3.1 앤스로픽 조직 내부의 MCP 필요성

  • 시작은 단순한 불편함에서
    • 앤스로픽 내부 개발 작업 중 Claude 데스크톱과 IDE 간 복붙 작업의 반복이 불편하게 느껴짐
    • “AI와 IDE 사이에서 내가 필요한 맥락만 자동으로 주고받을 수는 없을까?”라는 문제의식
  • 아이디어 → 프로토콜화
    • 공동 창시자인 Justin과 함께 아이디어 구체화
    • Claude 데스크톱에 직접 프로토콜 적용하며 발전

3.2 획기적 전환점 – 앤스로픽 내부 해커톤 위크 (Hack Week)

  • 내부 해커톤 이벤트
    • 9월 말, Anthropic 팀 전체 자유 주제 해커톤 개최
  • 예상못한 결과: 모든 해커톤 참가팀이 ‘MCP’에 집중
    • 참가자들이 자발적으로 모든 프로젝트를 MCP 기반으로 개발
    • “이걸 그냥 MCP 서버로 만들어보자!”라는 대화가 자연스럽게 오감
    • Slack 연동, Claude 명령, 3D 프린터 제어까지 등장

3.3 사용자 중심의 자발적 채택

  • 의무 아님, 자발적 도입
    • MCP 사용은 강제되지 않았음 → 모두가 자발적으로 채택
  • 왜 해커톤 참가자들이 MCP에 몰렸을까?
    • 표준화 계층 덕분에 Claude와 애플리케이션 연동이 쉬워짐
    • 한 번 연동된 Claude는 N개의 MCP 서버와 자동 연동 가능
    • “하나만 생각하면 되는 구조”로 개발 난이도 급감

3.4 MCP가 가져온 마법같은 순간

  • Claude가 MCP를 배우는 순간
    • Claude가 MCP 서버를 통해 새로운 능력을 학습하는 순간, “마법 같다”는 느낌
    • 사용자가 직접 설정한 MCP 서버 → Claude가 행동함
  • 실제 반응
    • “5분만에 뭔가 돌아가기 시작한다는 감동”
    • 개인이 정의한 툴을 Claude가 실제로 호출하고 반응

3.5 Claude의 탈출 – 상호작용형 AI로

  • Claude를 ‘박스 밖’으로
    • 기존 Claude: 텍스트 생성 중심
    • MCP 적용 Claude: 외부 도구 호출, 데이터 수집, 기기 제어까지 가능
  • 예시
    • Slack 메시지 전송, Notion 메모 불러오기
    • 3D 프린터 제어 → 실제 세계 행동 실행

3.6 요약 – MCP의 태동과 의미

  • 출발: 내부 개발의 불편함에서 출발한 간단한 문제의식
  • 도약: Hack Week에서 폭발적인 자발적 채택
  • 기술의 본질 구분내용불편 해소맥락 복붙 자동화 필요성해커톤 계기모든 팀이 자발적으로 MCP 기반 서버 개발개발자 혜택Claude 연동 후 여러 MCP 서버를 쉽게 확장 가능사용자 경험Claude가 실제 행동을 하며 도구형 AI로 진화

04. MCP 배포 및 오픈소스로 전환 (Launching MCP)

4.1 MCP의 출시 시점

  • 출시 시점
    • 2024년 11월, 추수감사절 전후
  • 런칭 당시 분위기
    • 초기 반응은 다소 느리고 혼란스러움
    • “MCP가 뭐야?”라는 질문이 많음 (내부·외부 모두)
    • 이름(Naming)의 어려움도 존재 (MCP vs MPC vs NPC…)

4.2 확산의 시작

  • 자연발생적 성장
    • MCP는 상향식(bottom-up) 확산 구조
    • 사용자들이 실사용 후 **“이거 되게 좋네?”**라는 경험을 통해 채택
  • 점진적 확산
    • 초기: IDE 클라이언트에서 먼저 채택
    • 이후: 모델 제공업체(model providers) → **서버 구축업체(server builders)**로 확산

4.3 사용자의 인식 변화

  • 소셜 미디어 상 반응 패턴
    • 1단계: “MCP가 뭔데, 왜 써야 해?”
    • 2단계: (며칠/몇 주 후) “이건 혁신이다, 미쳤다”
  • 산업 표준으로 정착
    • 지금은 사실상 AI 통합용 업계 표준 프로토콜로 자리잡음
    • “경쟁할 다른 방식이 딱히 떠오르지 않는다”는 내부 인식

4.4 오픈소스화 결정 배경

  • 기존 방식과 차별점
    • 과거 통합 방식: 대부분 폐쇄적 (closed integration)
  • 오픈소스 결정 이유
    • 서버 빌더의 신뢰 부족 문제 해결
    • 오픈소스로 공개함으로써 개발 진입 장벽 대폭 완화
    • “특정 벤더가 없어지면 어떡하지?”라는 우려 불식

4.5 오픈소스의 긍정적 사이클

  • 기여 → 개선 → 재사용의 순환 구조
    • 누군가 MCP 서버를 만들고
      → 다른 사용자가 사용 중 발견한 버그를
      → 직접 수정 후 다시 공유
  • 속도와 품질 향상
    • 기여자 기반 유지보수 구조 → 발전 속도 가속화
  • 그 외 이유?
    • “그냥 우리가 오픈소스를 좋아해서” (Justin & 팀의 진심)

4.6 오늘날의 MCP 생태계

  • 폭넓은 채택
    • 다양한 클라이언트 앱에서 MCP 통합 중
    • 많은 개발자 및 기업이 MCP 서버 구축
  • 에코시스템 확장
    • 애플리케이션 ↔ 모델 ↔ 툴/데이터 간 상호운용성 강화
    • 개방형 연결 구조를 통해 AI 기반 워크플로우 가속화

05. MCP의 현재 상태 (Current state)

5.1 MCP의 산업 내 현재 위치

  • 주요 채택 현황
    • 주요 기업들이 자사 제품군에 MCP 통합 채택
    • 10,000개 이상의 MCP 서버 구축 사례 발생
  • 초기 국면 → 전환점
    • 초기: 로컬 중심 개발자 사용
    • 현재: 클라우드 기반 ‘Remote MCP’ 확산 시작
      → Claude AI에 직접 웹 서버 연결 가능

5.2 확장 중인 커뮤니티 생태계

  • 다양한 주체의 참여
    • 대형 기업뿐 아니라 개별 오픈소스 기여자들도 활발히 참여
    • 문서 오류 수정 PR 제출 등 자발적 개선 활동 증가
  • 기여의 선순환 구조
    • → 문서 수정
      → 코드 개선
      → 표준 제안 등
      → 공동 소유, 공동 성장 인식 강화

5.3 커뮤니티 기반 확장과 생태계 활동

  • 관련 활동 폭발적 증가
    • MCP 전용 컨퍼런스 개최
    • 다양한 기업들과 사양 협업·표준 진화 중
  • 엔터프라이즈 수요 반영 중
    • 인증(Authentication), 권한(Authorization) 등 요구사항 수렴
    • 실사용 기업들과 사양 피드백 순환 구조 확립

5.4 새로운 프로토콜의 탄생 가능성

  • HTTP급 프로토콜로 성장 가능?
    • 커뮤니티 및 업계에서 “새로운 시대의 표준” 가능성 언급
  • 미래를 향한 방향성
    • “우리는 단지 사람들이 쓰고 싶어하는 것을 만들고 있을 뿐”
    • 사용자 중심의 발전 + 커뮤니티 가이드 → 미래 확장 가능성
    • 핵심 문제: “LLM에 컨텍스트를 어떻게 제공할 것인가?”

06. MCP 입문자를 위한 적응 전략 (Favorite MCP servers)

6.1 MCP 입문자를 위한 시작 팁

  • 1단계: 기존 MCP 서버 체험
    • 온라인에서 동작 중인 서버를 먼저 사용해 보기
    • Claude AI 또는 Claude 데스크톱과의 연동 경험하기
  • 목표
    • MCP의 상호작용 패턴 감 잡기
    • 코딩 전 사용자 관점에서 이해 확보

6.2 MCP 서버 직접 만들기

  • 2단계: ‘Hello World’부터 시작
    • MCP 요소별로 하나씩 테스트
      • Tool: “Hello World” 리턴
      • Prompt: 간단한 텍스트 입력 구조
      • Resource: 텍스트 파일 리턴
  • 3단계: Claude Code로 실습
    • Claude Code에서 코드 작성
    • 10분 내 작동하는 MCP 서버 완성 가능
    • 실제 예시: modelcontextprotocol.io 문서 붙여넣기 → Claude가 자동 생성

6.3 추천 실습 루틴 요약

  • 입문 실습 루틴
    1. modelcontextprotocol.io 문서 탐색
    2. Claude Code에서 예제 서버 생성
    3. 로컬 MCP 서버로 실행 테스트
    4. Tool/Prompt/Resource 하나씩 직접 구성
    5. 기존 잘 만든 서버 참고해 구조 개선
  • 팁
    • 너무 복잡한 기능부터 만들지 말고, 간단한 흐름부터 → 점진적 확장

6.4 창의적인 MCP 서버 예시 ①

  • 실세계 연동 서버들
    • 🎹 신디사이저 제어 서버
      • Claude → MCP → 실제 음악 생성 장비 제어
    • 🚪 자동 도어맨 역할 서버
      • Claude가 역할극하면서 문 여닫기 제어
  • 특징
    • 실물 하드웨어와 Claude의 상호작용
    • 창의성 발휘에 최적화된 환경

6.5 창의적인 MCP 서버 예시 ②

  • 🎨 Blender MCP 서버
    • Claude가 MCP 서버를 통해 Blender 스크립트 생성
    • 사용자가 지시하지 않아도 Claude가 장면 구성
  • 활용 가능성
    • 3D 아트 생성
    • 시각 효과 자동화
    • 게임/시뮬레이션 환경 연출

6.6 요약 – 누구나 만들 수 있는 MCP

  • 무한한 가능성
    • API로 호출 가능한 모든 것 → MCP 서버로 만들 수 있음
  • 접근 방식 단계실천 내용1기존 서버 사용해 보기2Hello World MCP 서버 직접 만들기3Claude Code 활용한 실습4실세계 연동/창의적 활용 시도
  • 결론
    • “MCP는 배우기 쉽고, 상상력만 있다면 어떤 것도 연결할 수 있다”

07. 결론: Claude 4와 MCP의 미래

다음은 Claude 4의 등장과 MCP의 향후 발전에 대한 내용을 바탕으로 구성한 6페이지 슬라이드 초안입니다:

7.1 Claude 4 출시와 MCP의 연결

  • Claude 4 (Opus & Sonnet)의 주요 개선점
    • 지능 향상 → 장기 실행 작업 처리 능력 강화
  • MCP와의 연결
    • 기존 MCP에 내장된 고급 기능들(예: 상태 유지, 샘플링 등)이 본격 활용 가능
    • 이제야 모델이 이 기능들을 이해하고 제대로 활용할 수 있는 수준에 도달

7.2 에이전트 시대를 위한 준비

  • 지능형 모델 + MCP 조합 = 진짜 에이전트화
    • LLM이 MCP 서버를 판단해 스스로 적절한 도구 선택 가능해짐
  • 서버 구성 전략
    • 중복 툴(예: issue tracker 서버 여러 개) 사용 시 혼란 가능
    • 서버 간 기능 분리 → 효율적 MCP 환경 구성 가능

7.3 Claude의 MCP 서버 처리 능력

  • MCP 서버 확장성
    • Claude는 다수의 MCP 서버와 동시에 연동 가능
    • 서버 구성은 워크플로우 구조에 따라 유연하게 조정 가능
  • 향후 기대
    • Claude의 지능이 높아질수록 더 많은 서버와 연동 가능
    • 최적의 툴 자동 선택 → 에이전트 자동화 루프 강화

7.4 MCP의 다음 단계 – 핵심 개발 방향

  • 1️⃣ 교육과 이해 확산
    • 예제 프로젝트, 실습 자료, 문서 개선
  • 2️⃣ 보안 강화
    • 인증, 권한 관리 등 보안 프리미티브에 대한 투자

7.5 MCP를 위한 미래 기능 3가지

  • ① Registry API
    • 모델이 스스로 MCP 서버를 탐색/연결 가능
      → 클라이언트가 서버 목록을 고정하지 않아도 됨
  • ② 장기 실행 작업 지원
    • 상태 유지 및 오래 걸리는 연산 흐름을 안정적으로 처리
  • ③ Elicitation 기능
    • 서버가 사용자에게 추가 정보를 요청하는 기능
      → 인간과의 인터랙션 강화

7.6 Claude 4 + MCP = 에이전트 플랫폼

  • 핵심 메시지 구분설명Claude 4장기 작업, 고차원 판단 능력 보유MCP툴, 자원, 프롬프트를 표준 방식으로 제공에이전트화모델이 MCP 서버를 탐색·선택·사용
  • 기대 효과
    • LLM 기반 자동화 시스템의 실현
    • AI가 워크플로우 설계자이자 실행자가 되는 시대 도래

이 포스트의 토대가 된 참고 영상

The Model Context Protocol (MCP)
Alex (Claude 고객관계리드), Theo (MCP 제품 매니저), David (MCP 공동창업 엔지니어)가 거의 자연어에 가깝게 입문자도 이해하기 쉽게 설명

끝 / 감사합니다. / 첫 포스팅 25.06.17 / 업데이트 25.06.17

Views: 12

Leave a Reply

Related Posts