MCP

란?

MCP(Model Context Protocol) 는 Anthropic 이 주도하는 새로운 AI 통합 표준 프로토콜 로, 여러 시스템이 AI 모델과 안정적이고 일관된 방식으로 통신 할 수 있도록 설계됨.

1. 핵심

• "Context as a Service " : AI 가 실행되기 전, 필요한 문맥(Context) 을 다양한 외부 소스로부터 가져오는 방식을 말함. MCP 는 이 컨텍스트를 어떻게 연결하고 통합할지에 대한 표준화된 인터페이스 임.

• Plug & Play 구조: 마치 USB-C 처럼, 어떤 앱이든 MCP 지원 포맷만 맞추면 AI 모델과 바로 연결 가능함.

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왜 중요한가?

기존에는 AI 모델을 어떤 시스템에 연결하려면 복잡한 커스텀 코드 와 데이터 전처리 가 필요함. MCP 는 이를 크게 줄여줌.

기존 방식	MCP 방식
시스템마다 다른 연결 방식 필요	공통된 프로토콜로 통합 가능
데이터 가공 코드 중복	표준화된 포맷으로 처리
AI 모델별로 다른 통신 방식	공통 인터페이스로 일관성 제공

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어떻게 구성됨?

MCP 서버는 일종의 미들웨어 역할 을 함. AI 모델과 다양한 외부 데이터 소스(API, DB, 파일 등) 사이에서 컨텍스트 수집, 가공, 전달 을 담당함.

기본 구성 요소

1. MCP Router : 외부 요청을 받아서 어디로 전달할지 결정

2. Connector Modules : 외부 시스템(예 : Notion, Slack, MySQL 등)과 연결

3. Context Compiler : 받아온 데이터를 AI 모델이 이해할 수 있도록 변환

4. Cache Layer : 반복 요청을 빠르게 처리

5. Security & Auth : OAuth2, API Key 등으로 인증 처리

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개발자가 할 수 있는 일

1. MCP 서버 구축

   대부분 Node.js, Python 기반으로 커스텀 서버를 만들 수 있음. 현재는 Anthropic 과 일부 파트너만 공식 MCP 서버를 운영하지만, 오픈소스 구현체도 조만간 나올 가능성이 큼.

2. MCP-Compatible 앱 만들기

   예 : 너의 앱이 특정 유저의 캘린더에서 정보를 가져와 AI 에게 전달해야 할 경우 ⇒ MCP 포맷에 맞게 데이터를 변환하고 , MCP 서버에 POST 요청을 보내면 됨.

3. 자체 MCP 커넥터 제작

   특정 SaaS 서비스와 AI 를 연결하고 싶다면, MCP 커넥터를 만들어 통합 가능

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사용흐름

[사용자 요청] → [앱] → [MCP 서버] → [Google Calendar, Notion 등에서 데이터 수집]
→ [Context Compiler로 변환] → [AI 모델에게 전달] → [응답 반환]