Model Context Protocol (MCP)란?

✅ 무엇인가요?

**MCP(Model Context Protocol)**는 특히 **대형 언어 모델(LLM)**이 외부 도구나 데이터 소스와 효율적으로 상호작용할 수 있도록 돕는 표준화된 오픈 프로토콜입니다. 즉, AI 모델이 다양한 시스템과 일관되게 통신하고 기능을 사용할 수 있도록 설계된 규약입니다.

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🧩 MCP의 주요 특징

🌐 1. 오픈 스탠다드

• MCP는 어떤 회사나 플랫폼에 종속되지 않는 개방형 표준입니다.
• 이로 인해 다양한 회사와 플랫폼이 자유롭게 사용하고 통합할 수 있습니다.

🔌 2. AI와 도구 간 통신

• MCP는 **AI 모델(예: ChatGPT, Claude 등)**과 외부 시스템/도구(예: Google Drive, Jira, GitHub 등) 사이의 커뮤니케이션을 가능하게 합니다.

🧠 3. 컨텍스트 공유

• 애플리케이션은 **자신의 상태나 문맥(context)**을 MCP를 통해 AI 모델과 공유할 수 있습니다.
• 예: AI에게 사용자의 작업 중인 문서 정보, 설정값 등을 알려줌.

🛠 4. 도구 노출 (Tool Exposure)

• MCP 서버는 AI가 사용할 수 있는 기능이나 도구를 외부에 노출합니다.
• 예: "파일 검색하기", "이슈 생성하기" 같은 기능을 AI가 직접 호출 가능.

🧭 5. 클라이언트-서버 구조

• 클라이언트(AI 앱): 요청을 보내고 실행합니다. 예: Claude Desktop.
• 서버(도구/서비스 제공자): 데이터, 기능, 도구 등을 제공합니다.

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🌟 왜 중요한가요?

📏 표준화 (Standardization)

• AI가 도구와 통신하는 방식이 일관되게 정해지므로, 매번 새로운 API를 따로 만들 필요 없음.

🔄 상호운용성 (Interoperability)

• 서로 다른 AI와 시스템이 서로 호환되고 함께 작동할 수 있는 환경을 제공합니다.

🧱 모듈화 (Modularity)

• AI 워크플로우를 모듈 단위로 조립할 수 있어, 유연하고 재사용 가능한 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.

🚀 AI의 능력 향상

• 외부 정보나 도구에 접근할 수 있는 AI는 더 복잡하고 실제적인 작업을 수행할 수 있습니다.
  • 예: 코딩 도우미, 보고서 자동 생성, 이메일 분류 등

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🛠 주요 개념 정리

용어설명

MCP 클라이언트	요청을 보내는 측, 예: AI 모델, LLM 기반 앱
MCP 서버	기능과 데이터를 제공하는 측, 예: 외부 시스템
프리미티브(Primitives)	MCP 통신에 사용되는 JSON-RPC 기반 메시지 규약
리소스(Resources)	서버가 LLM에 제공하는 데이터/콘텐츠
프롬프트(Prompts)	재사용 가능한 프롬프트 템플릿 또는 작업 흐름
도구(Tools)	LLM이 호출할 수 있는 외부 기능/기술적 능력
샘플링(Sampling)	서버가 LLM에게 텍스트 생성을 요청하는 기능
전송방식(Transports)	클라이언트-서버 간 MCP 통신 방식 (예: HTTP, WebSocket 등)

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💡 예시: AI IDE에서의 MCP 활용

AI 기반 IDE(코딩 에디터)가 여러 시스템과 연동되어야 할 때:

• 예전 방식: Git, Slack, Jira 등 각 도구마다 따로 API를 붙여야 함
• MCP 방식: MCP 표준 하나만 지원하면, 다양한 도구와 통합 가능
  • AI가 "코드 저장소 열기", "새 티켓 생성하기" 같은 작업을 직접 수행

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📚 더 알아보고 싶다면?

• [공식 문서]: modelcontextprotocol.io
• GitHub: MCP GitHub Organization
• 블로그:
  • Anthropic 블로그
  • Cloudflare: 원격 MCP 서버 소개
  • Medium: MCP 소개 아티클

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✅ 요약

MCP는 AI가 외부 세계와 쉽게 연결되도록 도와주는 "통일된 언어"이자 "표준 프로토콜"입니다.

• AI에게 외부 도구 접근 권한을 부여하고
• 시스템 간 호환성을 높이며
• 더 똑똑한 AI 앱과 워크플로우를 만들 수 있게 해줍니다.
  
  출처 Google Model Context Protocol (MCP) 검색