오늘만 열 번째 AI 에이전트 파이프라인을 다시 연결하고 있습니다. 또 하나의 불안정한 API 통합, 또 한 번의 수동 컨텍스트 전달—문제가 생기지 않게 하려면 반복 작업이 계속됩니다. 인증 흐름을 하드코딩하고, API 응답을 정규화하고, 엔드포인트를 이어 붙이는 일—이건 AI 개발이 아니라 통합 지옥입니다.
AI 에이전트 구축 시 여러 소스에서 데이터를 자연스럽게 가져오는 일이 쉬워야 하지만, 현실은 파편화되고 반복적이며 확장하기 어렵습니다. 각 도구마다 언어가 달라, 진짜 자동화를 만들기보다 임시방편만 늘어납니다.
Anthropic은 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)로 이 문제를 바꾸려 합니다. 끝없는 통합 문제 없이 AI 에이전트가 외부 데이터를 표준 방식으로 가져올 수 있도록 하는 것이죠. 하지만 정말 해결책이 될까요? 함께 살펴보겠습니다.
프로토콜이란 무엇인가?
프로토콜은 시스템 간의 통신과 데이터 교환 방식을 정의하는 규칙과 관례의 집합입니다. API가 구현별 인터페이스라면, 프로토콜은 상호작용을 위한 보편적 표준을 제공합니다. 대표적인 예시는 다음과 같습니다:
- HTTP(하이퍼텍스트 전송 프로토콜) – 웹 브라우저와 서버가 통신하는 방식을 정의합니다.
- OAuth(오픈 인증 프로토콜) – 다양한 플랫폼에서 안전한 인증을 위한 표준입니다.
프로토콜은 상호운용성을 보장합니다. 각 시스템이 데이터 교환 방식을 새로 만들 필요 없이, 프로토콜이 과정을 표준화해 복잡성을 줄이고 통합을 더 쉽게 확장할 수 있게 합니다.
프로토콜은 의무 사항이 아니지만, 시간이 지나면서 프로토콜의 도입은 시스템 간 상호작용의 기반을 전 세계적으로 형성할 수 있습니다. HTTP가 더 안전하고 널리 쓰이는 HTTPS로 발전하며 인터넷 데이터 전송 방식을 근본적으로 바꾼 것이 그 예입니다.
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이란?
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 Anthropic이 개발한 오픈 표준으로, AI 모델이 외부 데이터 소스에 접근하고 상호작용하는 방식을 간소화합니다.
AI 시스템이 각 서비스마다 맞춤형 API 통합, 수동 요청 구조화, 인증을 요구하는 대신, MCP는 AI 에이전트가 구조화된 데이터를 표준화된 방식으로 조회, 처리, 활용할 수 있는 통합 프레임워크를 제공합니다.
쉽게 말해, MCP는 AI 모델이 데이터베이스, API, 클라우드 저장소, 엔터프라이즈 애플리케이션 등 외부 데이터를 어떻게 요청하고 활용해야 하는지 정의합니다. 개발자가 각 소스마다 API별 로직을 하드코딩할 필요가 없습니다.
MCP는 왜 만들어졌나?
AI 모델, 특히 LLM(대형 언어 모델)과 자율 에이전트는 정확하고 맥락 있는 응답을 생성하려면 외부 도구와 데이터베이스 접근이 필요합니다. 하지만 현재 AI와 API 간 상호작용은 비효율적이며, 개발자에게 큰 부담을 줍니다.
현재 AI 에이전트를 외부 시스템과 통합하려면 다음이 필요합니다:
- 각 도구(CRM, 클라우드 저장소, 티켓 시스템 등)별 맞춤 API 통합
- API별 인증 설정(OAuth, API 키, 세션 토큰 등)
- AI 모델이 사용할 수 있도록 API 응답을 수동으로 데이터 포맷팅
- 서비스별로 속도 제한 관리 및 오류 처리
이 방식은 확장성이 떨어집니다. 새로운 통합마다 맞춤 로직, 디버깅, 유지보수가 필요해 AI 기반 자동화가 느리고, 비용이 많이 들며, 불안정해집니다.
공통 프로토콜을 정의함으로써, MCP는 개발자가 매번 새로운 API 브리지를 만들지 않아도 AI 모델이 더 데이터 중심적으로 작동할 수 있게 합니다.
MCP는 어떻게 작동하나?
현재 AI 에이전트는 맞춤형 API 호출, 서비스별 인증, 수동 응답 파싱에 의존해 확장하기 어려운 불안정한 통합 구조를 만듭니다.
MCP는 AI 에이전트가 각 API와 개별적으로 상호작용하는 대신, 인증, 요청 실행, 데이터 포맷팅의 복잡성을 추상화하는 통합 프로토콜을 제공합니다. 이를 통해 AI 시스템은 저수준 통합 로직이 아닌 추론에 집중할 수 있습니다.
MCP의 클라이언트-서버 아키텍처
MCP는 클라이언트-서버 모델을 기반으로 하며, AI 모델이 외부 데이터 소스를 조회하고 상호작용하는 구조를 정의합니다.
- MCP 클라이언트는 AI 에이전트, 애플리케이션, 또는 구조화된 데이터를 요청하는 모든 시스템입니다.
- MCP 서버는 중개자 역할을 하며, 다양한 API, 데이터베이스, 엔터프라이즈 시스템에서 데이터를 가져와 일관된 형식으로 반환합니다.
AI 모델이 직접 API 요청을 보내는 대신, MCP 서버가 인증, 데이터 조회, 응답 정규화의 복잡성을 처리합니다. 즉, AI 에이전트는 여러 API 자격 증명, 다양한 요청 형식, 불일치하는 응답 구조를 직접 관리할 필요가 없습니다.
예를 들어, AI 모델이 Google Drive, Slack, 데이터베이스 등 여러 서비스에서 정보를 가져와야 할 때, 각 API에 따로 질의하지 않고 MCP 서버에 하나의 구조화된 요청을 보냅니다. 서버가 요청을 처리해 필요한 소스에서 데이터를 모아 잘 정리된 응답을 반환합니다.
MCP 요청-응답 라이프사이클
일반적인 MCP 상호작용은 중복된 API 호출을 없애고 데이터 조회를 표준화하는 구조화된 요청-응답 사이클을 따릅니다.
1. AI 에이전트가 MCP 서버에 구조화된 요청을 보냅니다. 개별 API 요청을 만드는 대신, 필요한 데이터를 일관된 형식으로 정의합니다.
{
"request_id": "xyz-987",
"queries": [
{
"source": "github",
"action": "get_recent_commits",
"repo": "company/project"
},
{
"source": "slack",
"action": "fetch_unread_messages",
"channel": "engineering"
}
]
}
2. MCP 서버는 인증을 확인하고, 권한을 점검하며, 어떤 외부 시스템을 질의할지 결정합니다.
3. 질의는 병렬로 실행되어, 여러 서비스에서 데이터를 동시에 가져와 전체 지연 시간을 줄입니다.
4. 다양한 소스의 응답은 AI 모델이 쉽게 처리할 수 있도록 구조화된 형식으로 표준화됩니다.
{
"github": {
"recent_commits": [
{
"author": "Alice",
"message": "Refactored AI pipeline",
"timestamp": "2024-03-12T10:15:00Z"
}
]
},
"slack": {
"unread_messages": [
{
"user": "Bob",
"text": "Hey, can you review the PR?",
"timestamp": "2024-03-12T09:45:00Z"
}
]
}
}
수동 파싱이 필요한 원시 API 응답과 달리, MCP는 모든 조회 데이터를 예측 가능한 구조로 반환해 AI 모델이 이해하고 활용하기 쉽게 만듭니다.
질의 실행 및 응답 집계
MCP는 구조화된 실행 과정을 도입해 AI 모델이 외부 시스템과 상호작용하는 방식을 최적화합니다.
- 요청 검증을 통해 AI 모델이 데이터를 조회하기 전에 필요한 권한이 있는지 확인합니다.
- 질의 라우팅은 접근해야 할 외부 서비스를 결정합니다.
- 병렬 실행은 여러 소스에서 동시에 데이터를 가져와 순차적 API 요청으로 인한 지연을 줄입니다.
- 응답 집계는 구조화된 데이터를 하나의 응답으로 통합해, AI 모델이 여러 원시 API 출력을 수동으로 처리할 필요를 없앱니다.
중복 요청을 줄이고, 응답을 정규화하며, 인증을 중앙에서 처리함으로써 MCP는 불필요한 API 오버헤드를 없애고 AI 기반 자동화의 확장성을 높입니다.
MCP의 한계점
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 모델이 외부 시스템과 구조적이고 확장성 있게 상호작용할 수 있도록 하는 중요한 진전입니다. 하지만 모든 신기술과 마찬가지로, 널리 도입되기 전 해결해야 할 한계도 존재합니다.
인증의 어려움
MCP의 가장 큰 약속 중 하나는 AI 에이전트가 API별 통합에 덜 의존하도록 하는 것입니다. 그러나 인증(AuthN)은 여전히 큰 과제로 남아 있습니다.
오늘날 API 인증은 분산되어 있습니다. 일부 서비스는 OAuth를 사용하고, 다른 서비스는 API 키에 의존하며, 또 어떤 서비스는 세션 기반 인증을 요구합니다. 이러한 불일치로 인해 새로운 API를 도입하는 데 시간이 많이 걸리며, MCP에는 이 복잡성을 처리할 내장 인증 프레임워크가 아직 없습니다.
MCP는 여전히 API 요청을 인증하기 위한 외부 메커니즘이 필요합니다. 즉, MCP를 사용하는 AI 에이전트는 Composio와 같은 추가 솔루션을 통해 API 자격 증명을 관리해야 합니다. 인증 기능은 MCP의 로드맵에 포함되어 있지만, 완전히 구현되기 전까지는 개발자들이 여러 시스템에서 인증을 처리하기 위한 우회 방법을 사용해야 합니다.
불분명한 신원 관리
또 다른 미해결 과제는 신원 관리입니다. 즉, AI 에이전트가 MCP를 통해 외부 시스템에 요청할 때, 외부 시스템은 누구의 요청으로 인식해야 할까요?
예를 들어, AI 어시스턴트가 MCP를 통해 Slack에 질의할 경우, Slack은 다음 중 누구의 요청으로 인식해야 할까요?
- 최종 사용자? (즉, AI가 인간을 대신해 행동하는 경우입니다.)
- AI 에이전트 자체? (이 경우 Slack이 AI 기반 상호작용을 별도로 처리해야 합니다.)
- 공유 시스템 계정? (이 경우 보안 및 접근 제어 문제가 발생할 수 있습니다.)
이 문제는 특히 엔터프라이즈 환경에서 더 복잡해집니다. 접근 제어 정책에 따라 누가 어떤 데이터를 조회할 수 있는지가 결정되기 때문입니다. 명확한 신원 매핑이 없으면 MCP 통합에서 접근 제한, 보안 위험, 플랫폼 간 불일치가 발생할 수 있습니다.
OAuth 지원이 MCP에 도입될 예정이지만, 완전히 구현되기 전까지는 AI 모델이 외부 서비스의 권한 기반 접근에 어려움을 겪을 수 있습니다.
벤더 종속성과 생태계 분열
MCP는 현재 Anthropic이 주도하는 이니셔티브로, 장기적인 표준화에 대한 의문이 있습니다. AI 생태계가 발전함에 따라 OpenAI, DeepSeek와 같은 주요 업체들이 AI와 시스템 간 상호작용을 위한 자체 프로토콜을 개발할 가능성이 높습니다.
여러 경쟁 표준이 등장하면 업계가 분열되어 개발자들이 서로 호환되지 않는 방식을 선택해야 할 수 있습니다. MCP가 주류 방식으로 남을지, 아니면 여러 경쟁 옵션 중 하나로 남을지는 아직 미지수입니다.
AI 제공업체들이 MCP를 표준으로 채택할까?
MCP는 AI 통합의 분열을 줄이기 위한 범용 프레임워크를 제공합니다. 현재는 각 연결마다 복잡성을 높이는 맞춤형 솔루션이 필요합니다.
MCP가 널리 받아들여지는 표준이 되려면 주요 AI 제공업체들이 이를 채택해야 합니다. OpenAI, Google DeepMind, Meta 등은 아직 공식적으로 참여하지 않아 장기적인 전망이 불확실합니다. 업계 전반의 협력이 없으면 여러 경쟁 프로토콜이 등장할 위험이 큽니다.
이미 일부 기업들은 MCP를 사용하기 시작했습니다. Replit, Codeium, Sourcegraph는 AI 에이전트가 구조화된 데이터와 상호작용하는 방식을 간소화하기 위해 MCP를 통합했습니다. 하지만 MCP가 초기 실험 단계를 넘어 확산되려면 더 넓은 도입이 필요합니다.
AI 기업 외에도, 글로벌 표준화 노력은 MCP의 미래에 영향을 줄 수 있습니다. ISO/IEC JTC 1/SC 42와 같은 기관은 AI 통합 프레임워크 정의를 추진 중입니다. 중국의 AI 표준 위원회 등 국가 차원의 이니셔티브도 차세대 AI 프로토콜을 선점하기 위한 경쟁을 보여줍니다.
MCP는 아직 발전 중입니다. 업계가 이에 맞춰 움직인다면 AI 통합은 더 상호운용 가능하고 확장성 있게 될 수 있습니다. 하지만 경쟁 표준이 등장하면 개발자들은 통합된 솔루션 대신 분열된 생태계를 마주할 수 있습니다.
API와 연동되는 AI 에이전트 구축
MCP는 AI 상호작용을 간소화하지만, 인증과 구조화된 API 접근은 여전히 주요 과제입니다. Botpress는 OAuth와 JWT를 지원하여 AI 에이전트가 안전하게 인증하고 Slack, Google Calendar, Notion 등과 상호작용할 수 있도록 합니다.
Autonomous Node를 사용하면 AI 에이전트가 LLM 기반의 의사결정을 내리고 동적으로 작업을 실행할 수 있습니다. Botpress는 여러 시스템에 연결되는 AI 에이전트를 체계적으로 구축할 수 있는 방법을 제공합니다.
지금 바로 시작하세요—무료입니다.
자주 묻는 질문
1. MCP를 SOC 2, HIPAA 또는 GDPR 기준에 맞게 구성할 수 있나요?
네, MCP는 SOC 2, HIPAA, GDPR 기준에 맞게 구성할 수 있습니다. 다만, 준수 여부는 MCP 서버의 구현 및 호스팅 방식에 따라 달라집니다. 데이터 암호화(저장 및 전송 시), 엄격한 접근 제어, 데이터 최소화, 감사 로그 등 안전한 데이터 처리를 보장해야 합니다.
2. AI 에이전트는 언제 MCP를 트리거할지, 언제 내부 메모리에 의존할지 어떻게 결정하나요?
AI 에이전트는 쿼리가 에이전트의 내부 메모리에 없는 최신 정보나 외부 정보가 필요할 때 MCP를 사용합니다. 이 결정은 프롬프트 설계나 논리 규칙(예: 검색 플래그, 특정 의도 등)에 따라 이루어집니다.
3. MCP는 기존 RAG(검색 기반 생성) 아키텍처와 호환되나요?
네, MCP는 RAG 아키텍처와 호환됩니다. MCP는 에이전트가 외부 정보를 구조적으로 조회할 수 있는 방법을 제공합니다. API 호출을 직접 코딩하는 대신, MCP를 통해 AI 에이전트가 다양한 데이터 소스에서 맥락에 맞는 조회를 할 수 있습니다.
4. 어떤 비즈니스 워크플로우가 MCP 통합의 가장 큰 혜택을 받나요?
여러 분리된 시스템이 존재하는 비즈니스 워크플로우—예를 들어 고객 지원, 영업 지원, IT 운영, 내부 지식 관리 등—가 MCP 통합의 가장 큰 혜택을 받습니다. MCP는 데이터 접근을 간소화하여, AI 에이전트가 각 도구마다 별도의 통합 작업 없이 필요한 맥락을 조회하거나 작업을 수행할 수 있게 합니다.
5. 스타트업이 전체 데이터 아키텍처를 변경하지 않고 MCP를 도입하려면 어떻게 해야 하나요?
스타트업은 Slack, HubSpot, Notion 등 영향이 큰 도구에 대해 기성 커넥터나 간단한 커스텀 핸들러를 사용해 MCP를 점진적으로 도입할 수 있습니다. MCP는 통합 계층을 추상화하므로, 백엔드 시스템을 재구성하지 않고도 도입이 가능합니다.
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