MCP란 무엇인가? (쉬운 설명)

 

MCP란 무엇인가?

AI Agent 시대의 소통 방식, 문맥을 잇는 프로토콜

1. 왜 MCP가 중요한가?

 요즘 AI의 발전을 이야기할 때, 단순히 ChatGPT, Claude 같은 LLM(대규모 언어 모델)을 넘어서 RAG, AI Agent, 그리고 Tool 사용 능력까지 언급되는 경우가 많습니다. 이제 AI는 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어, 상황을 이해하고, 도구를 사용하며, 복잡한 문제를 스스로 해결하려는 방향으로 진화하고 있습니다.

 

그 중심에 바로 MCP (Model-Context Protocol) 가 있습니다.

 

MCP는 AI가 “문맥(Context)”을 유지하며 도구들과 상호작용할 수 있게 해주는 새로운 소통 방식입니다. 기존의 API나 SDK와는 전혀 다른 관점에서 설계되어 있습니다.

 

 

2. LLM, RAG, AI Agent란?

기존 LLM, RAG, AI Agent의 한계로 인해 등장한 것이 바로 MCP 입니다

• LLM (Large Language Model): GPT처럼 문장을 이해하고 생성할 수 있는 대형 모델입니다. 하지만 고정된 지식만 담고 있어서, 최신 정보나 특정 도구 사용은 불가능합니다

출처 : 조대협의 - Backend Labs

• RAG (Retrieval-Augmented Generation): 외부 문서를 검색하고, 그 정보를 바탕으로 더 정확한 답변을 생성합니다. 지식은 실시간으로 보완되지만, 여전히 도구를 사용하는 능력은 없습니다.

RAG 설명 < 출처 : 조대협의 - Backend Labs >

• AI Agent: 사람처럼 툴을 호출하고 판단하며, 여러 단계로 문제를 해결할 수 있습니다. 만약 "오늘 서울 날씨 어때?" 라고 LLM에서 물어본다면, LLM은 Agent가 사용할 수 있는 tool을 확인하고, 가장 적합한 대답을 줄 수 있는 Tool에게 신호를 받아 달라고 Agent에게 요청합니다. Agent는 tool에게 신호를 받고, 그 정보를 LLM에게 회신합니다. Agent와 Tool 의 소통은 여전히 API나 SDK 같은 전통적인 방식에 의존하는 경우가 많습니다.

AI Agent 설명 < 출처 : 조대협의 - Backend Labs >

 

AI Agent 및 Agent Frameworks

 

3. 도구와의 연결 방식: API, SDK vs MCP

기존 API / SDK 방식의 한계

API와 SDK는 도구와 소통하기 위한 기본 방식입니다. 수많은 Agent와 수많은 Tool의 Integration이 API, SDK 기반으로 연결이 필요합니다. 이 과정이 너무나 귀찮기 때문에 소통할 수 있는 하나의 프로토콜을 만든 것입니다. 그래서 어떤 사람은 MCP를 USB-C type이라고 비유하였습니다.

 

 

MCP: 문맥을 기반으로 소통

MCP는 연결의 필요성도 있지만, 모델이 주고받는 모든 메시지에 문맥 정보를 포함합니다.

• 이 메시지는 단순히 “무엇을 요청하라”가 아니라,
  “왜 필요한지”, “누가 요청했는지”, “지금 상황이 어떤지” 까지 함께 담깁니다.
• 도구(Tool)는 이 문맥을 이해하고, 스스로 적절한 방식으로 응답합니다.

즉, 개발자가 툴마다 따로 맞춰줄 필요가 없습니다.
Agent는 MCP를 통해 어떤 툴이든 알아서 연결하고 적응할 수 있게 되는 것이죠.

 

4. MCP만의 세부적 특징

[기능설명]

문맥 유지	이전 메시지와 대화 흐름을 자동으로 이어감
역할 기반 설계	사용자, Agent, Tool 각각의 역할을 정의하고 그에 맞게 행동
확장성	새로운 툴이 추가되어도 Agent가 스스로 이해하고 조율 가능
자동 흐름 제어	Tool 호출 → 응답 분석 → 다음 작업 계획까지 자동 수행
Tool 설계 간소화	Tool 개발자는 단순한 인터페이스만 정의하면 끝

 

 

Agent는 이제 "이 툴은 어떤 API 포맷을 써야 하지?" 걱정할 필요가 없습니다.
MCP는 도구 사용을 사람처럼 유연하게 만들어줍니다.

 

5. 그래서, MCP로 무엇을 할 수 있는데?

MCP는 단순히 “툴을 연결하는 새로운 방법”이 아닙니다.
AI가 사람처럼 도구를 이해하고 사용하는 기반 기술입니다.

• 복잡한 Agent 체계를 구축할 수 있습니다. (예: LangGraph, AutoGen, GPTs)
• 멀티 툴 + 멀티 Agent 환경에서도, 문맥 혼란 없이 정교한 협업이 가능합니다.
• 결국, LLM이 인간처럼 문제를 분석하고 도구를 사용하는 기반이 됩니다.

---

마무리

MCP는 API나 SDK처럼 "요청하고 응답받는" 방식이 아닙니다.

기존에는 자동화를 하거나 AI를 활용할 때 API가 무엇인지 등의 최소한의 프로그래밍적 지식이 필요했습니다.

그러나 이제는 문맥을 중심으로 여러 Tool 들과 소통할 수 있어, 아이디어만 있다면 원하는 것을 구현할 수 있는 시대가 되었습니다.

Tool이 점점 많아지고, Agent의 역할이 복잡해지는 지금,
MCP는 그 연결을 자연스럽게 이어주는 AI 시대의 운영체제가 될 것입니다.