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MCP 모델 컨텍스트 프로토콜
MCP(Model Context Protocol, 모델 컨텍스트 프로토콜)는 AI 앱이 파일, 데이터베이스, 업무 도구 같은 외부 자원에 같은 방식으로 연결되도록 정해 둔 공개 규약이다. MCP에 맞춰 한 번 만든 연결 모듈은 MCP를 지원하는 여러 AI 앱에서 그대로 쓸 수 있다.
어떻게 작동하나
MCP에는 세 가지 역할이 있다. 사용자가 쓰는 AI 앱(호스트), 그 앱 안에서 연결을 맡는 MCP 클라이언트, 실제 도구나 데이터를 내어 주는 MCP 서버다. MCP 서버는 '나는 이런 도구와 자료를 줄 수 있다'는 목록을 정해진 형식으로 알려 주고, AI 모델은 필요할 때 그중 하나를 골라 호출한다. 호출 결과가 모델에게 돌아오면 모델은 그 내용을 바탕으로 답을 이어서 만든다. 서버는 내 컴퓨터에서 돌 수도 있고, 인터넷 너머의 원격 서버일 수도 있다.
왜 중요한가
MCP가 없을 때는 AI 앱마다, 도구마다 연결 코드를 따로 짜야 했다. 앱과 도구가 늘어날수록 만들어야 할 연결도 곱절로 늘어나는 셈이다. 공통 규약이 생기면 도구 쪽은 MCP 서버 하나만 만들면 되고, 앱 쪽은 MCP 클라이언트만 갖추면 된다. 그래서 AI 에이전트가 쓸 수 있는 도구가 빠르게 늘었고, 여러 AI 회사와 개발 도구가 MCP를 지원하게 됐다.
알아 둘 점
MCP 서버는 AI에게 파일 수정이나 메시지 발송 같은 실제 권한을 넘겨준다. 그래서 출처가 불분명한 서버를 설치하거나, 가져온 문서·도구 설명에 숨은 지시문이 섞이는 프롬프트 인젝션을 조심해야 한다. 연결한 도구가 너무 많으면 도구 설명이 컨텍스트 윈도를 많이 차지해 모델이 엉뚱한 도구를 고를 수도 있다. 권한은 꼭 필요한 만큼만 주고, 되돌리기 어려운 동작은 사람이 확인하는 편이 안전하다.
예시
코딩 에이전트나 데스크톱 AI 앱에 GitHub용 MCP 서버를 연결하면, 사용자가 '열려 있는 이슈를 정리해 줘'라고 했을 때 AI가 직접 이슈 목록을 불러와 요약할 수 있다. 같은 서버를 다른 MCP 지원 앱에도 연결할 수 있어서, 회사는 사내 문서 검색용 MCP 서버를 하나만 만들어 두고 여러 AI 도구에서 함께 쓰기도 한다.