모델 콘텍스트 프로토콜(MCP)이란?

– 초보자도 알 수 있는 새로운 인공지능 표준 이야기

안녕하세요 :)
오늘은 최근 AI 업계에서 주목받고 있는 키워드,
**모델 콘텍스트 프로토콜(MCP, Model Context Protocol)**에 대해 알아보겠습니다.

"모델 콘텍스트 프로토콜? 또 새로운 기술이야?"
"AI 모델들이 서로 더 잘 연결된다는데, 그게 무슨 의미야?"

이런 궁금증을 갖고 계셨다면,
오늘 포스팅이 딱 도움이 될 거예요!

 

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1. MCP(Model Context Protocol)란 무엇인가요?

MCP는
**여러 AI 모델이나 시스템이 서로 정보를 주고받을 때 사용하는 새로운 통신 규칙(프로토콜)**을 의미합니다.

조금 쉽게 풀면,
**"AI 모델들이 서로 대화할 때 필요한 약속"**이라고 생각하면 돼요.

항목내용

이름	MCP (Model Context Protocol)
주요 기능	AI 모델 간 정보 공유 및 연결 표준화
등장 배경	다양한 AI 모델들이 함께 작동할 필요성 증가
대표 적용 사례	AI 시스템 통합, 에이전트 협력 작업

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2. 왜 MCP가 필요할까?

최근에는 하나의 거대한 AI 모델보다,
작은 AI 모델(모듈) 여러 개를 조합해서
더 효율적이고 강력한 시스템을 만드는 흐름이 강해졌어요.

예를 들어,

• 하나의 AI가 문서를 읽고,
• 다른 AI가 문서를 요약하고,
• 또 다른 AI가 요약을 바탕으로 이메일을 작성하는 식으로

AI끼리 협력하는 시대가 된 거예요.

👉 그런데 문제는,
AI 모델마다 작동 방식이 다르다 보니 서로 소통이 어려웠어요.

그래서 등장한 게 바로 MCP입니다.

✅ 서로 다른 AI 모델들도 같은 규칙을 통해 매끄럽게 대화하게 만드는 것,
✅ 그게 바로 MCP의 역할이에요.

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3. MCP는 어떤 구조로 되어 있을까?

MCP는 크게 3가지 기본 원칙을 갖고 있어요.

MCP 구성요소설명

컨텍스트(Context) 공유	모델 간에 '이전 대화 흐름'이나 '목적' 같은 배경 정보를 공유
요청(Request) 표준화	모델에 명령을 내릴 때 일정한 포맷을 사용
응답(Response) 표준화	모델이 답변할 때도 일정한 규칙을 따름

즉, 단순히 "답변하라"가 아니라,
"이런 목표와 이런 상황을 고려해서 이런 방식으로 답해줘"라는 식으로
더 똑똑하게 요청하고 응답하는 체계를 만드는 거예요.

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4. MCP가 적용되면 어떤 변화가 생길까?

🚀 1. AI 에이전트 간 협력이 쉬워짐

• 번역기 AI, 요약기 AI, 추천 AI 등이 서로 '목적'을 공유하고 협력할 수 있어요.
• 다양한 작업을 자동으로 이어서 처리하는 AI 워크플로우 구현 가능.

🚀 2. 맞춤형 AI 서비스 탄생

• 사용자가 원하는 목표에 따라 여러 AI를 조합할 수 있어요.
• 예를 들어, "보고서 작성 + 번역 + 요약"을 한번에 요청할 수 있는 맞춤 서비스가 가능해집니다.

🚀 3. 오픈에이아이(OpenAI) 기반 AI 통합 강화

• ChatGPT, DALL-E, Whisper 같은 다양한 AI가 MCP 기반으로 더 매끄럽게 연결될 수 있어요.

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5. MCP와 기존 API, 프롬프트는 뭐가 다를까?

항목기존 API/프롬프트MCP

통신 방법	단방향(명령 → 응답)	양방향(목표 공유 + 세밀한 요청)
대화 흐름	매번 새로 시작	과거 대화 맥락 유지 가능
모델 연결성	개별적 호출	네트워크처럼 연결 가능

👉 요약하면,
기존 방식은 "하나씩 처리",
MCP는 "목적과 상황을 공유하며 유기적으로 협력" 이라는 차이가 있어요.

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6. 실제 적용 예시

상황기존 방식MCP 적용 방식

이메일 작성	문장 추천 AI → 이메일 정리 AI → 수동 편집	전체 목표 공유 → AI들이 알아서 초안 작성, 다듬기, 첨부 파일 제안까지
고객 상담 챗봇	각 질문에 개별 답변	상담 맥락과 고객 기록을 공유하며 최적 대응

👉 앞으로 우리가 사용하는 AI 서비스는
단순한 '답변자'가 아니라,
'협력하는 팀'처럼 작동할 수 있게 될 거예요.

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7. MCP의 한계는 없을까?

물론 아직 MCP는 초기 단계라
몇 가지 과제가 있어요.

• 다양한 AI 모델 간 완전한 호환성 확보 필요
• 보안 문제 (정보 공유 시 개인정보 유출 위험)
• 시스템 복잡성 증가 (모델 간 충돌 가능성)

그래서 MCP를 적용할 때는
보안 관리, 권한 설정, 모델 간 충돌 방지 같은 추가적인 기술 발전이 필요합니다.

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✨ 마무리: 왜 MCP를 주목해야 할까?

AI는 이제 단독으로 움직이는 게 아니라,
여러 AI가 협력해서 하나의 목적을 달성하는 시대에 들어섰어요.

MCP는 그 협력을 가능하게 하는
**기본 언어(프로토콜)**가 될 가능성이 큽니다.

앞으로 AI 서비스를 만들거나, 사용할 때,
MCP 같은 표준을 이해하는 사람과 그렇지 않은 사람 사이에는
큰 차이가 생길지도 모릅니다.