안녕하세요, 아이온커뮤니케이션즈입니다.

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최근 들어 AI가 단순한 질문 응답을 넘어서 실제 데이터를 조회하거나

외부 툴과 연동해 작업을 수행하는 수준까지 발전하고 있습니다.

이런 흐름 속에서 주목받는 기술 중 하나가 바로 Model Context Protocol(MCP)입니다.​

오늘은 MCP가 무엇인지, 왜 중요한지 함께 알아보겠습니다!

"MCP란 무엇인가요?"

MCP는 Model Context Protocol의 약자로,

AI 모델이 외부 시스템이나 데이터에 안전하고 효율적으로 접근할 수 있도록 설계된 표준 프로토콜입니다.

2024년 11월, 앤트로픽(Anthropic)이 이 개념을 처음 공개하면서 본격적으로 주목받기 시작했습니다.

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그동안 AI가 외부 데이터를 활용하려면 시스템마다 API를 따로 연동하거나 복잡한 개발 작업이 필요했는데요.

MCP는 이 과정을 훨씬 간단하게 만들어 줍니다.

MCP를 활용하면 AI가 Google Drive에서 파일을 열거나, Slack에 메시지를 보내거나,

GitHub에 이슈를 생성하는 것처럼 실제 시스템에 ‘행동’을 요청할 수 있는 구조를 제공합니다.

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MCP는 클라이언트-서버 구조로 동작합니다.

AI는 클라이언트 역할을 하며, Google Drive, Notion, 내부 DB 등은 MCP 서버 역할을 맡게 됩니다.

이 둘은 JSON-RPC 기반의 통신 규약을 통해 데이터를 주고받습니다.

단순한 요청-응답뿐 아니라, 상태 유지와 다양한 기능 실행까지 가능하다는 점이 기존 단방향 API 호출 방식과의 차이입니다.

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복잡한 연동 없이도 다양한 시스템을 AI와 연결할 수 있다는 점에서,

MCP는 AI를 실질적인 업무 도구로 활용하고자 하는 기업에게 매우 매력적인 기술인데요.

현재는 Anthropic을 비롯해 OpenAI, Google, Microsoft 등도 MCP 기반 구조를 도입하거나 호환 기술을 연구 중이기도 합니다.

"MCP와 RAG는 어떤 차이가 있나요?"

MCP를 이해할 때 흔히 언급되 개념이 RAG(Retrieval-Augmented Generation)입니다.

둘 다 AI가 외부 데이터를 활용하는 구조라는 점에서 비슷해 보이지만, 실제로는 작동 방식과 목적이 다릅니다.

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RAG는 AI가 질문을 받았을 때, 관련 정보를 외부에서 검색해 답변에 반영하는 구조입니다.

이때 정보의 출처는 사전에 구축한 벡터 DB나 문서 저장소일 수도 있고, 외부 검색 시스템일 수도 있는데요.

중요한 것은 AI가 직접 정보를 생성하기보다는, 검색을 통해 확보한 텍스트 기반 정보를 바탕으로 응답을 구성한다는 것입니다.

이 방식은 주로 비정형 문서 기반의 QA 시스템이나 지식 검색 서비스에 많이 활용됩니다.

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반면 MCP는 검색뿐 아니라 실제 시스템의 기능을 ‘실행’할 수 있습니다.

예를 들어, Slack에 메시지를 보내거나, Google Drive에 있는 파일을 수정하고,

GitHub에서 이슈를 생성하는 등 행위 기반 상호작용이 가능합니다.

다시 말해 RAG는 ‘정보를 가져와 답하는 데’ 집중하는 반면, MCP는 ‘정보를 가져오고, 실제 액션까지 수행하는 것’에 목적이 있습니다.

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RAG는 ‘정보를 찾아 답변을 구성하는 것’에 중점을 두는 반면, MCP는 ‘정보를 활용해 실제 작업을 수행하는 것’에 목적이 있습니다.

두 기술 모두 AI의 활용 범위를 넓혀준다는 점에서 중요하지만, 적용 목적과 역할을 명확히 구분하고 활용하는 것이 필요합니다.

"왜 MCP가 중요한가요?"

지금까지 AI가 외부 데이터를 활용하기 위해서는 각 시스템마다 별도의 API를 구축하거나 커스터마이징해야 했습니다.

하지만 이 방식은 효율도 떨어지고, 유지관리 비용도 높다는 단점이 있습니다.

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MCP는 이런 문제를 해결하고자 등장했습니다.

하나의 공통된 형식을 통해 다양한 시스템과 AI를 빠르고 안정적으로 연결할 수 있도록 돕습니다.

복잡한 연동 과정을 간소화하면서도 유연성과 확장성을 확보할 수 있다는 점에서,

AI를 실제 비즈니스 환경에 적용하고자 하는 기업들에 큰 장점으로 작용합니다.

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Anthropic을 시작으로 OpenAI, Google DeepMind, Microsoft 등 글로벌 AI 기업들이 MCP 채택을 확대하고 있다는 점은, MCP가 단순한 실험용 프로토콜이 아닌 차세대 AI 인터페이스의 표준으로 자리잡아가고 있음을 보여줍니다.

"보안 문제는 없을까요?"

AI가 외부 시스템과 자유롭게 연결될 수 있다는 건 큰 장점이지만, 동시에 보안 측면에서 우려가 생길 수밖에 없습니다.

실제로 MCP 구조에서는 프롬프트 인젝션, 악성 서버 연결, 도구 오용 등 다양한 보안 취약점이 보고되고 있습니다.

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이를 방지하기 위해 OAuth 인증 강화, 접근 권한 통제, 정책 기반 보안 설정 등 다양한 대응 방안이 논의되고 있으며,

기술적·정책적 장치들도 지속적으로 개발되고 있습니다.

MCP를 도입하려는 조직에서는 반드시 보안 설계와 운영 기준을 함께 검토해야 하며,

신뢰할 수 있는 MCP 서버 환경을 마련하는 것이 중요합니다.

MCP는 AI가 단순히 대화에 그치지 않고 실제 행동까지 수행할 수 있게 만들어주는 핵심 기술입니다.

오늘 알려드린 내용이 도움이 되길 바라며, 더 알찬 소식으로 다시 찾아오겠습니다 😊