Model Context Protocol (MCP): AI 애플리케이션을 위한 통합 프로토콜

1. MCP 개요와 핵심 가치

MCP(Model Context Protocol)는 LLM 애플리케이션과 외부 데이터 소스, 도구, 서비스 간의 표준화된 통신 방법을 제공하는 프로토콜입니다. 2023년 말 Anthropic에서 처음 공개한 이 오픈 프로토콜은 AI 애플리케이션 생태계에 중요한 변화를 가져오고 있습니다.

"MCP는 AI 애플리케이션을 위한 USB-C 포트와 같습니다. 어떤 AI 모델이나 기기도 외부 도구와 쉽게 연결할 수 있게 해줍니다." - Anthropic 공식 문서

출처: Everything You Need to Know About the Model Context Protocol (MCP)

graph TD
    LLM[LLM 애플리케이션] <--> MCP[MCP 프로토콜]
    MCP <--> EXT[외부 데이터/서비스]

    style LLM fill:#b3e0ff,stroke:#0066cc
    style MCP fill:#ffcc99,stroke:#ff6600
    style EXT fill:#c6e0b4,stroke:#548235

MCP 핵심 가치

• 표준화: 단일 프로토콜로 다양한 데이터와 도구 접근
• 상호운용성: 어떤 LLM과도 작동하는 벤더 중립적 설계
• 확장성: 필요에 따라 새로운 도구와 데이터 소스 쉽게 추가
• 통합 단순화: 복잡한 다중 시스템 통합을 단순화

MCP 생태계 현황

MCP는 빠르게 성장하는 생태계를 형성하고 있으며, 현재 다음과 같은 공식 서버들이 존재합니다:

• 데이터 및 파일 시스템: Filesystem, PostgreSQL, SQLite, Google Drive
• 개발 도구: Git, GitHub, GitLab, Sentry
• 웹 및 브라우저 자동화: Brave Search, Fetch, Puppeteer
• 생산성 및 커뮤니케이션: Slack, Google Maps, Memory
• AI 및 특수 도구: EverArt, Sequential Thinking

출처: Model Context Protocol 공식 예제 서버

2. 왜 MCP가 필요한가

현재 LLM 애플리케이션의 문제점

1. 표준화되지 않은 컨텍스트 제공 방식

   • 각 LLM 앱마다 다른 방식으로 외부 데이터를 통합
   • 코드 중복 및 재사용성 부족

2. 프롬프트 중심 접근법의 한계

   • 컨텍스트 길이 제한
   • 비효율적인 토큰 사용
   • 복잡한 프롬프트 엔지니어링 필요

3. 기능 분리와 모듈화의 어려움

   • 비즈니스 로직과 LLM 상호작용이 강하게 결합됨
   • 테스트와 유지보수의 어려움

기존 접근 방식 vs MCP 접근 방식

graph TD
    subgraph "기존 접근 방식"
    A[앱 코드] --> B[데이터 수집]
    B --> C[프롬프트 생성]
    C --> D[LLM 호출]
    D --> E[응답 처리]
    end

    subgraph "MCP 접근 방식"
    F[앱 코드] --> G[MCP 클라이언트]
    G <--> H[MCP 서버]
    H --> I[데이터 소스]
    H --> J[도구/서비스]
    G --> K[LLM 호출]
    K --> L[응답 처리]
    end

    style A fill:#ffcccc,stroke:#ff0000
    style B fill:#ffcccc,stroke:#ff0000
    style C fill:#ffcccc,stroke:#ff0000
    style D fill:#ffcccc,stroke:#ff0000
    style E fill:#ffcccc,stroke:#ff0000

    style F fill:#b3e0ff,stroke:#0066cc
    style G fill:#b3e0ff,stroke:#0066cc
    style H fill:#c6e0b4,stroke:#548235
    style I fill:#c6e0b4,stroke:#548235
    style J fill:#c6e0b4,stroke:#548235
    style K fill:#b3e0ff,stroke:#0066cc
    style L fill:#b3e0ff,stroke:#0066cc

MCP의 해결책

MCP는 웹 개발의 API 패러다임을 LLM 애플리케이션에 적용합니다:

• 관심사 분리: LLM 상호작용과 컨텍스트 제공을 분리
• 표준화된 인터페이스: 리소스, 도구, 프롬프트에 대한 일관된 접근법
• 모듈화 및 재사용성: 컴포넌트를 쉽게 재사용하고 조합 가능

"HTTP가 웹을 혁신했듯이, MCP는 LLM 애플리케이션을 혁신할 수 있습니다."

3. MCP 아키텍처

MCP는 클라이언트-서버 모델을 기반으로 하는 유연하고 확장 가능한 아키텍처를 가집니다.

MCP 아키텍처 구성(출처: Medium)

graph TD
    subgraph "클라이언트 측"
    A[LLM 애플리케이션] --> B[MCP 클라이언트]
    B --> C1[리소스 요청]
    B --> C2[도구 호출]
    B --> C3[프롬프트 요청]
    end

    subgraph "서버 측"
    D[MCP 서버] --> E1[리소스 관리]
    D --> E2[도구 관리]
    D --> E3[프롬프트 관리]

    E1 --> F1[정적 리소스]
    E1 --> F2[동적 리소스]

    E2 --> G1[외부 API 연동]
    E2 --> G2[데이터 처리]

    E3 --> H1[템플릿 관리]
    E3 --> H2[다국어 지원]
    end

    B <--> |전송 계층| D

    style A fill:#b3e0ff,stroke:#0066cc
    style B fill:#b3e0ff,stroke:#0066cc
    style C1 fill:#b3e0ff,stroke:#0066cc
    style C2 fill:#b3e0ff,stroke:#0066cc
    style C3 fill:#b3e0ff,stroke:#0066cc

    style D fill:#c6e0b4,stroke:#548235
    style E1 fill:#c6e0b4,stroke:#548235
    style E2 fill:#c6e0b4,stroke:#548235
    style E3 fill:#c6e0b4,stroke:#548235
    style F1 fill:#c6e0b4,stroke:#548235
    style F2 fill:#c6e0b4,stroke:#548235
    style G1 fill:#c6e0b4,stroke:#548235
    style G2 fill:#c6e0b4,stroke:#548235
    style H1 fill:#c6e0b4,stroke:#548235
    style H2 fill:#c6e0b4,stroke:#548235

아키텍처 구성 요소

1. 호스트: 전체 시스템을 조정하고 LLM 상호작용을 관리

   • Claude Desktop, Cursor IDE 등 LLM 애플리케이션
   • 여러 MCP 클라이언트 인스턴스 관리

2. 클라이언트: LLM 애플리케이션이 서버와 통신하는 컴포넌트

   • 각 클라이언트는 하나의 서버와 1:1 관계 유지
   • 리소스 요청, 도구 호출, 프롬프트 요청 처리

3. 서버: 외부 데이터와 기능을 제공하는 컴포넌트

   • 리소스, 도구, 프롬프트 등록 및 관리
   • 요청 처리 및 응답 생성

4. 전송 계층: 클라이언트와 서버 간의 통신 방식

   • StdioTransport: 표준 입출력을 통한 통신
   • SSETransport: Server-Sent Events를 통한 HTTP 기반 통신
   • WebSocketTransport: WebSocket을 통한 양방향 통신

연결 수명 주기

MCP는 JSON-RPC 기반의 메시지 교환을 통해 클라이언트와 서버 간의 통신을 관리합니다:

MCP 초기화 과정(출처: Model Context Protocol 공식 문서)

1. 초기화:

   • 클라이언트가 프로토콜 버전 및 기능과 함께 initialize 요청 전송
   • 서버가 자신의 프로토콜 버전 및 기능으로 응답
   • 클라이언트가 확인으로 initialized 알림 전송
   • 정상적인 메시지 교환 시작

2. 메시지 교환:

   • 요청-응답: 클라이언트나 서버가 요청을 보내고, 상대방이 응답
   • 알림: 양쪽에서 일방적인 메시지 전송 가능

3. 종료:

   • close() 메서드를 통한 정상 종료
   • 전송 계층 연결 해제
   • 오류 조건 발생 시 종료

오류 처리

MCP는 표준화된 오류 코드와 오류 처리 메커니즘을 제공합니다:

• 표준 오류 코드: JSON-RPC 2.0 규약에 따른 오류 코드 (-32700 ~ -32000)
• 커스텀 오류 코드: 애플리케이션 특화 오류를 위한 -32000 이상의 코드
• 오류 전파: 요청에 대한 오류 응답, 전송 이벤트 오류, 프로토콜 수준 오류 처리기

"MCP는 LLM을 위한 프로토콜로, JSON-RPC 기반의 메시지 교환을 통해 클라이언트-서버 통신을 관리합니다. 이는 Language Server Protocol(LSP)에서 영감을 받아 AI 애플리케이션에 맞게 설계되었습니다." - Model Context Protocol 공식 문서

연결 수명 주기

MCP는 JSON-RPC 기반의 메시지 교환을 통해 클라이언트와 서버 간의 통신을 관리합니다:

1. 초기화:

   • 클라이언트가 프로토콜 버전 및 기능과 함께 initialize 요청 전송
   • 서버가 자신의 프로토콜 버전 및 기능으로 응답
   • 클라이언트가 확인으로 initialized 알림 전송
   • 정상적인 메시지 교환 시작

2. 메시지 교환:

   • 요청-응답: 클라이언트나 서버가 요청을 보내고, 상대방이 응답
   • 알림: 양쪽에서 일방적인 메시지 전송 가능

3. 종료:

   • close() 메서드를 통한 정상 종료
   • 전송 계층 연결 해제
   • 오류 조건 발생 시 종료

4. MCP의 핵심 개념

MCP는 세 가지 핵심 개념을 중심으로 구성됩니다:

4.1 리소스 (Resources)

• 정의: LLM이 참조할 수 있는 데이터 소스
• 특징: URI로 식별되며, 주로 텍스트 데이터를 제공
• 웹 개발 비유: GET 엔드포인트와 유사

// 정적 리소스 예제
server.resource(
  "config",
  "config://app",
  async (uri) => ({
    contents: [{
      uri: uri.href,
      text: "App configuration here"
    }]
  })
);

// 동적 리소스(템플릿) 예제
server.resource(
  "user-profile",
  new ResourceTemplate("users://{userId}/profile", { list: undefined }),
  async (uri, { userId }) => ({
    contents: [{
      uri: uri.href,
      text: `Profile data for user ${userId}`
    }]
  })
);

4.2 도구 (Tools)

• 정의: LLM이 호출할 수 있는 함수나 서비스
• 특징: 입력 매개변수를 받고 결과를 반환, 부작용을 가질 수 있음
• 웹 개발 비유: POST/PUT/DELETE 엔드포인트와 유사

// 간단한 도구 예제
server.tool(
  "calculate-bmi",
  {
    weightKg: z.number(),
    heightM: z.number()
  },
  async ({ weightKg, heightM }) => ({
    content: [{
      type: "text",
      text: String(weightKg / (heightM * heightM))
    }]
  })
);

// 외부 API를 호출하는 도구
server.tool(
  "fetch-weather",
  { city: z.string() },
  async ({ city }) => {
    const response = await fetch(`https://api.weather.com/${city}`);
    const data = await response.text();
    return {
      content: [{ type: "text", text: data }]
    };
  }
);

4.3 프롬프트 (Prompts)

• 정의: LLM과의 상호작용을 위한 템플릿
• 특징: 매개변수화된 메시지 구조, 다중 메시지 지원
• 웹 개발 비유: 템플릿 엔진과 유사

server.prompt(
  "review-code",
  { code: z.string() },
  ({ code }) => ({
    messages: [{
      role: "user",
      content: {
        type: "text",
        text: `Please review this code:\n\n${code}`
      }
    }]
  })
);

5. 직접 API 통합 vs MCP

전통적인 API 통합의 실질적 한계

현재 LLM 애플리케이션 개발자들이 실제로 겪고 있는 문제점들을 살펴보겠습니다:

API 통합의 복잡성(출처: Norah Sakal)

1. 통합 복잡성의 기하급수적 증가

   • 각 외부 시스템마다 별도의 통합 코드를 개발해야 합니다. 10개의 시스템을 연결하려면 10개의 다른 통합 코드가 필요합니다.
   • 실제 사례: 한 LLM 챗봇 앱이 CRM, 이메일, 캘린더, 문서 관리, 티켓팅 시스템에 연결하려면 각각의 API 문서를 학습하고, 인증 로직을 구현하고, 오류 처리 방식을 이해해야 합니다.

2. 일관성 없는 컨텍스트 제공 방식

   • API마다 다른 응답 형식과 데이터 구조를 가지므로, LLM에 제공하기 전에 모든 데이터를 표준화하는 변환 로직이 필요합니다.
   • 예: Salesforce API는 자체 객체 구조를, JIRA는 다른 구조를, Google 캘린더는 또 다른 구조를 가집니다. 이 모든 것을 LLM이 이해할 수 있는 일관된 형태로 변환해야 합니다.

3. 프롬프트 엔지니어링의 복잡화

   • 외부 시스템 데이터를 프롬프트에 삽입하는 방법이 표준화되어 있지 않아, 복잡한 조건부 로직과 템플릿 시스템이 필요합니다.

   • 실제 코드에서는 이런 모습입니다:

     // 각 API마다 다른 데이터 형식 처리
     let prompt = `시스템: 당신은 도움이 되는 어시스턴트입니다.\n\n`;
     
     if (salesforceData) {
     prompt += `고객 정보:\n${formatSalesforceData(salesforceData)}\n\n`;
     }
     
     if (jiraTickets) {
     prompt += `관련 티켓:\n${formatJiraTickets(jiraTickets)}\n\n`;
     }
     
     if (calendarEvents) {
     prompt += `일정 정보:\n${formatCalendarEvents(calendarEvents)}\n\n`;
     }
     
     prompt += `사용자: ${userQuery}`;

4. 유지보수 부담의 현실

   • 각 API가 업데이트될 때마다 통합 코드 역시 수정해야 합니다.
   • 실제 개발팀은 평균적으로 API 통합 코드의 약 30%를 매년 유지보수에 소비합니다.

MCP와 API 비교: 주요 차이점

특성	MCP	전통적인 API
통합 노력	단일 표준화된 통합	API별 개별 통합 필요
실시간 통신	✅ 지원	❌ 미지원
동적 발견	✅ 지원	❌ 미지원
확장성	쉬움 (플러그 앤 플레이)	추가 통합 필요
보안 및 제어	도구 전체에 일관됨	API별로 다름

출처: What is Model Context Protocol (MCP)?

MCP 도입 시 체감하게 될 직접적인 이점

MCP를 도입할 때 체감할 수 있는 가장 직접적이고 실질적인 이점들입니다:

1. 통합 개발 시간 70% 단축

   • 일반적인 API 통합이 시스템당 3-5일 소요된다면, MCP를 활용하면 하루 이내로 단축됩니다.

   • 코드 예시 비교:

     기존 방식:

       // Salesforce 통합
       async function getSalesforceData(customerId) {
         const token = await authenticateSalesforce();
         const response = await fetch(`${salesforceUrl}/customers/${customerId}`, {
           headers: { Authorization: `Bearer ${token}` }
         });
         const data = await response.json();
         return transformSalesforceData(data); // 변환 필요
       }
     
       // JIRA 통합 (완전히 다른 코드)
       async function getJiraTickets(customerId) {
         const credentials = Buffer.from(`${jiraUser}:${jiraToken}`).toString('base64');
         const response = await fetch(`${jiraUrl}/search?jql=customer=${customerId}`, {
           headers: { Authorization: `Basic ${credentials}` }
         });
         const data = await response.json();
         return transformJiraData(data.issues); // 다른 변환 로직
       }

     MCP 방식:

       // 단일 MCP 클라이언트로 여러 시스템 접근
       const client = new Client({ name: "my-app", version: "1.0.0" });
       await client.connect(transport);
     
       // Salesforce 데이터 접근
       const customerData = await client.readResource({
         uri: `crm://customers/${customerId}`
       });
     
       // JIRA 티켓 접근 (동일한 패턴)
       const tickets = await client.readResource({
         uri: `tickets://customer/${customerId}`
       });

2. 프로덕션 배포 속도 대폭 향상

   • 새로운 통합 기능을 개발해서 프로덕션에 배포하는 시간이 주 단위에서 일 단위로 단축됩니다.
   • API별 오류 처리, 타임아웃, 재시도 로직이 MCP 계층에서 표준화되어 관리됩니다.

3. 실제 코드베이스 크기 감소

   • API 통합 코드가 평균 60% 감소합니다. 실제 프로젝트에서 10,000줄 이상의 API 통합 코드가 4,000줄 이하로 줄어든 사례가 있습니다.

4. 동적 확장성 실현

   • 새로운 도구 추가가 코드 재배포 없이 가능합니다. MCP 서버만 업데이트하면 클라이언트가 자동으로 새 기능을 발견하고 활용할 수 있습니다.
   • 예: 기존에는 새 API 통합을 위해 전체 애플리케이션을 다시 빌드하고 배포해야 했지만, MCP를 사용하면 런타임에 새 도구를 등록하고 즉시 사용할 수 있습니다.

MCP 개요(출처: Norah Sakal)

5. 실시간 인터랙션 가능

   • 기존 API는 일반적으로 요청-응답 모델이지만, MCP는 지속적인 연결과 양방향 통신을 지원합니다.
   • 사용자 경험 차이:
     • 기존: 사용자의 "내일 오후 회의 잡아줘" 요청에 "나중에 확인해 볼게요"라고 응답
     • MCP: "팀원들의 가용 시간을 실시간으로 확인 중입니다... 오후 2시와 4시에 전원 참석 가능합니다. 어느 시간이 좋으신가요?" 식의 대화형 상호작용

6. 표준화된 보안 및 액세스 제어

   • 각 API마다 다른 인증 방식(OAuth, API 키, JWT 등)을 관리하는 대신, MCP로 통합된 단일 보안 모델을 사용할 수 있습니다.
   • 인증, 권한 부여, 감사 로깅이 일관되게 구현됩니다.

7. 직접적인 사용자 경험 개선

   • 개발자: 신규 API 연동 작업이 일주일에서 1-2일로 단축
   • 최종 사용자: AI 앱이 더 많은 정보와 도구에 접근하며, 반응 시간이 빨라짐
   • 실제 사례: MCP를 도입한 고객지원 AI 봇이 티켓 해결 시간을 평균 45% 단축한 사례

"MCP는 단순히 또 다른 API가 아닙니다. 이는 지능적이고 동적이며 컨텍스트가 풍부한 AI 애플리케이션을 가능하게 하는 강력한 연결 프레임워크입니다." - Descope 블로그

직접 API 통합과 MCP의 아키텍처 비교

MCP는 단순히 추상화 계층을 추가하는 것이 아니라, 전체 통합 패러다임을 변화시킵니다:

graph TD
    subgraph "기존 API 통합 패턴"
    A[LLM 앱] --> B1[API 클라이언트 1]
    A --> B2[API 클라이언트 2]
    A --> B3[API 클라이언트 3]
    B1 --> C1[API 서버 1]
    B2 --> C2[API 서버 2]
    B3 --> C3[API 서버 3]
    end

    subgraph "MCP 통합 패턴"
    D[LLM 앱] --> E[MCP 클라이언트]
    E --> F1[MCP 서버 1]
    E --> F2[MCP 서버 2]
    E --> F3[MCP 서버 3]
    F1 --> G1[백엔드 서비스 1]
    F2 --> G2[백엔드 서비스 2]
    F3 --> G3[백엔드 서비스 3]
    end

    style A fill:#ffcccc,stroke:#ff0000
    style B1 fill:#ffcccc,stroke:#ff0000
    style B2 fill:#ffcccc,stroke:#ff0000
    style B3 fill:#ffcccc,stroke:#ff0000

    style D fill:#b3e0ff,stroke:#0066cc
    style E fill:#b3e0ff,stroke:#0066cc
    style F1 fill:#c6e0b4,stroke:#548235
    style F2 fill:#c6e0b4,stroke:#548235
    style F3 fill:#c6e0b4,stroke:#548235

MCP 아키텍처에서는 클라이언트가 단일 표준화된 인터페이스로 모든 서버와 통신합니다. 이는 LLM 애플리케이션이 각 API에 대한 개별 클라이언트를 구현하고 관리할 필요가 없음을 의미합니다. 결과적으로 코드는 더 간결해지고, 관리가 용이해지며, 새로운 통합을 추가하는 것이 훨씬 쉬워집니다.

이러한 변화는 이론적인 것이 아닌, 실제 개발 과정에서 즉시 체감할 수 있는 현실적인 이점입니다.

6. 실제 구현 사례

MCP는 다양한 상황에 맞게 구현할 수 있는 유연한 프로토콜입니다. 아래는 몇 가지 실제 구현 사례입니다.

6.1 Echo 서버 예시

가장 기본적인 MCP 서버 예시로, 에코 기능을 제공합니다:

import { McpServer, ResourceTemplate } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { z } from "zod";

const server = new McpServer({
  name: "Echo",
  version: "1.0.0"
});

server.resource(
  "echo",
  new ResourceTemplate("echo://{message}", { list: undefined }),
  async (uri, { message }) => ({
    contents: [{
      uri: uri.href,
      text: `Resource echo: ${message}`
    }]
  })
);

server.tool(
  "echo",
  { message: z.string() },
  async ({ message }) => ({
    content: [{ type: "text", text: `Tool echo: ${message}` }]
  })
);

server.prompt(
  "echo",
  { message: z.string() },
  ({ message }) => ({
    messages: [{
      role: "user",
      content: {
        type: "text",
        text: `Please process this message: ${message}`
      }
    }]
  })
);

이 예시는 세 가지 핵심 개념(리소스, 도구, 프롬프트)을 모두 보여주며, 간단한 에코 기능을 통해 MCP의 기본 구조를 이해할 수 있습니다.

6.2 SQLite Explorer 예시

실제 데이터베이스와 상호작용하는 MCP 서버 예시:

import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import sqlite3 from "sqlite3";
import { promisify } from "util";
import { z } from "zod";

const server = new McpServer({
  name: "SQLite Explorer",
  version: "1.0.0"
});

// Helper to create DB connection
const getDb = () => {
  const db = new sqlite3.Database("database.db");
  return {
    all: promisify<string, any[]>(db.all.bind(db)),
    close: promisify(db.close.bind(db))
  };
};

// 스키마 정보 리소스
server.resource(
  "schema",
  "schema://main",
  async (uri) => {
    const db = getDb();
    try {
      const tables = await db.all(
        "SELECT sql FROM sqlite_master WHERE type='table'"
      );
      return {
        contents: [{
          uri: uri.href,
          text: tables.map((t: {sql: string}) => t.sql).join("\n")
        }]
      };
    } finally {
      await db.close();
    }
  }
);

// SQL 쿼리 실행 도구
server.tool(
  "query",
  { sql: z.string() },
  async ({ sql }) => {
    const db = getDb();
    try {
      const results = await db.all(sql);
      return {
        content: [{
          type: "text",
          text: JSON.stringify(results, null, 2)
        }]
      };
    } catch (err: unknown) {
      const error = err as Error;
      return {
        content: [{
          type: "text",
          text: `Error: ${error.message}`
        }],
        isError: true
      };
    } finally {
      await db.close();
    }
  }
);

이 예시는 SQLite 데이터베이스의 스키마 정보를 리소스로 제공하고, SQL 쿼리를 실행할 수 있는 도구를 제공합니다.

6.3 HTTP/SSE를 사용한 서버 구현

웹 환경에서 동작하는 MCP 서버 예시:

import express, { Request, Response } from "express";
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { SSEServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/sse.js";

const server = new McpServer({
  name: "example-server",
  version: "1.0.0"
});

// ... 리소스, 도구, 프롬프트 설정 ...

const app = express();

// 여러 동시 연결을 지원하기 위한 lookup 객체
const transports: {[sessionId: string]: SSEServerTransport} = {};

app.get("/sse", async (_: Request, res: Response) => {
  const transport = new SSEServerTransport('/messages', res);
  transports[transport.sessionId] = transport;
  res.on("close", () => {
    delete transports[transport.sessionId];
  });
  await server.connect(transport);
});

app.post("/messages", async (req: Request, res: Response) => {
  const sessionId = req.query.sessionId as string;
  const transport = transports[sessionId];
  if (transport) {
    await transport.handlePostMessage(req, res);
  } else {
    res.status(400).send('No transport found for sessionId');
  }
});

app.listen(3001);

6.4 다양한 MCP 서버 생태계

MCP는 다양한 도메인에서 사용할 수 있는 서버들이 이미 개발되어 있습니다:

MCP 서버 생태계(출처: The open source Model Context Protocol was just updated)

공식 MCP 서버 예시:

• 데이터 및 파일 시스템: Filesystem, PostgreSQL, SQLite, Google Drive
• 개발 도구: Git, GitHub, GitLab, Sentry
• 웹 및 브라우저 자동화: Brave Search, Fetch, Puppeteer
• 생산성 도구: Slack, Google Maps

기업 MCP 서버 예시:

• Axiom: 로그, 트레이스, 이벤트 데이터 분석
• Cloudflare: Cloudflare 개발자 플랫폼
• Stripe: Stripe API 통합
• Weaviate: 벡터 데이터베이스 통합

출처: Model Context Protocol 공식 예제 서버

7. 에이전트 도구의 MCP 도입 현황

현재 주요 AI 에이전트 도구들이 MCP를 적극적으로 도입하고 있습니다:

1. n8n: 워크플로우 자동화 플랫폼
2. Langflow: 에이전트 및 워크플로우 빌더
3. LangChain: LLM 애플리케이션 프레임워크
4. Semantic Kernel: 마이크로소프트의 AI 오케스트레이션 프레임워크

![[Pasted image 20250413131647.png]] 다양한 MCP 서버들(출처: MCP Get)

7.1 n8n의 MCP 통합

n8n은 두 가지 방식으로 MCP를 활용합니다:

1. MCP 클라이언트 도구 노드:

   • 외부 MCP 서버가 제공하는 도구들을 n8n 에이전트에서 사용 가능
   • 인증 방식: Bearer, Header 인증 지원
   • 도구 선택 옵션: 모든 도구, 선택된 도구, 특정 도구 제외

2. MCP 서버 트리거 노드:

   • n8n의 도구들을 외부 AI 에이전트에 노출
   • 워크플로우 자동화 기능을 AI 에이전트로 확장

n8n MCP 클라이언트 도구 노드(출처: n8n 공식 문서)

n8n은 MCP를 통해 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

• 마케팅 캠페인을 위한 콘텐츠 자동 생성
• 실시간 고객 상호작용 챗봇 구현
• 데이터 분석 및 감정 분석을 위한 자연어 처리 통합

"n8n의 LangChain 노드는 구성 가능하므로 선호하는 에이전트, LLM, 메모리 등을 선택할 수 있습니다. LangChain 노드와 함께 모든 n8n 노드를 일반적으로 연결할 수 있습니다. 즉, LangChain 로직을 다른 데이터 소스 및 서비스와 통합할 수 있습니다." - n8n 공식 문서

7.2 Langflow의 MCP 통합

Langflow는 유일하게 MCP 클라이언트와 서버 기능을 모두 네이티브하게 지원하는 시스템입니다:

1. 클라이언트로서의 Langflow:

   • MCP 컴포넌트를 통해 수천 개의 MCP 서버를 Langflow 에이전트에서 도구로 사용 가능
   • 단일 인터페이스로 다양한 외부 서비스에 접근

2. 서버로서의 Langflow:

   • Langflow의 워크플로우를 MCP 도구로 노출
   • 업로드된 파일을 MCP 리소스로 제공
   • Claude Desktop 등의 MCP 클라이언트가 Langflow 워크플로우를 활용 가능

Langflow MCP 컴포넌트(출처: Langflow 블로그)

graph TD
    subgraph "MCP 에코시스템"
    Client1[Claude Desktop] --> |MCP| Langflow
    Client2[기타 MCP 클라이언트] --> |MCP| Langflow
    Langflow --> |MCP| Server1[외부 MCP 서버]
    Langflow --> |MCP| Server2[데이터베이스 MCP 서버]
    Langflow --> |MCP| Server3[검색 MCP 서버]
    end

    style Langflow fill:#ffaa00,stroke:#ff6600
    style Client1 fill:#b3e0ff,stroke:#0066cc
    style Client2 fill:#b3e0ff,stroke:#0066cc
    style Server1 fill:#c6e0b4,stroke:#548235
    style Server2 fill:#c6e0b4,stroke:#548235
    style Server3 fill:#c6e0b4,stroke:#548235

"Model Context Protocol(MCP)은 Microsoft와 VS Code의 언어 서버(LSP)에서 영감을 받은 Anthropic의 오픈 표준입니다. 대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션과 외부 도구, API 또는 데이터 소스 간의 원활한 상호운용성을 설립하도록 설계되었습니다." - Langflow 블로그

7.3 MCP 도입의 주요 목적

이러한 에이전트 도구들이 MCP를 도입하는 주요 이유는 다음과 같습니다:

1. 표준화된 통합: 다양한 외부 시스템과의 연결을 단일 프로토콜로 통합
2. 개발 효율성: 각 도구마다 별도의 커스텀 통합 코드 작성 불필요
3. 확장성과 유연성: 새로운 도구와 데이터 소스를 쉽게 추가 가능
4. 에이전트 역량 강화: AI 에이전트의 기능과 상호작용 능력 향상
5. 생태계 호환성: 다양한 AI 도구와 시스템 간의 원활한 통합

7.4 추가 통합 기업들

다양한 기업들이 자사 제품과 MCP의 통합을 제공하고 있습니다:

• Axiom - 로그, 트레이스, 이벤트 데이터 분석
• Cloudflare - Cloudflare 개발자 플랫폼 리소스 관리
• Neon - Neon 서버리스 PostgreSQL 플랫폼 상호작용
• Stripe - Stripe API 상호작용
• Weaviate - Weaviate를 통한 에이전트 RAG 구현

출처: Model Context Protocol 공식 예제 서버

8. 활용 사례 및 장점

8.1 지식 기반 챗봇

MCP 기반 지식 챗봇 구조(출처: Medium)

graph TD
    User[사용자] --> Chatbot[챗봇 인터페이스]
    Chatbot --> MCP[MCP 클라이언트]
    MCP --> LLM[LLM API]

    MCP <--> Server[MCP 서버]
    Server --> DB[지식 데이터베이스]
    Server --> Search[검색 엔진]
    Server --> RAG[RAG 시스템]

    style User fill:#d9d9d9,stroke:#666666
    style Chatbot fill:#b3e0ff,stroke:#0066cc
    style MCP fill:#b3e0ff,stroke:#0066cc
    style LLM fill:#b3e0ff,stroke:#0066cc
    style Server fill:#c6e0b4,stroke:#548235
    style DB fill:#c6e0b4,stroke:#548235
    style Search fill:#c6e0b4,stroke:#548235
    style RAG fill:#c6e0b4,stroke:#548235

• 회사 내부 문서, FAQ, 지식 베이스를 MCP 리소스로 노출
• 검색, 필터링 기능을 MCP 도구로 제공
• 자연어 쿼리를 SQL, 벡터 검색 등으로 변환하는 도구 구현
• 표준화된 응답 형식을 위한 프롬프트 템플릿 제공

실제 사례: Elastic의 MCP 서버

Elastic은 Elasticsearch를 위한 MCP 서버를 구현하여 LLM이 대규모 데이터에 효율적으로 접근할 수 있도록 했습니다.

"MCP 서버는 LLM과 Elasticsearch 사이의 통신 브리지 역할을 하여, 자연어 질문을 구조화된 쿼리로 변환하고 인덱스에서 관련 데이터를 검색합니다." - Elastic 블로그

8.2 데이터 분석 도우미

graph TD
    User[데이터 분석가] --> App[분석 애플리케이션]
    App --> MCP[MCP 클라이언트]
    MCP --> LLM[LLM API]

    MCP <--> Server[MCP 서버]
    Server --> DB[데이터베이스]
    Server --> Viz[시각화 도구]
    Server --> Stats[통계 라이브러리]

    style User fill:#d9d9d9,stroke:#666666
    style App fill:#b3e0ff,stroke:#0066cc
    style MCP fill:#b3e0ff,stroke:#0066cc
    style LLM fill:#b3e0ff,stroke:#0066cc
    style Server fill:#c6e0b4,stroke:#548235
    style DB fill:#c6e0b4,stroke:#548235
    style Viz fill:#c6e0b4,stroke:#548235
    style Stats fill:#c6e0b4,stroke:#548235

• 데이터 조회, 필터링, 집계 기능을 MCP 도구로 제공
• 데이터 시각화 생성 기능을 MCP 도구로 구현
• 통계 분석, 예측 모델링 도구 제공
• 분석 결과 해석 및 보고서 작성을 위한 프롬프트 템플릿

실제 사례: Tinybird MCP 서버

Tinybird는 ClickHouse 기반의 분석 플랫폼을 위한 MCP 서버를 구현해 대규모 데이터셋에 대한 실시간 분석을 가능하게 합니다.

Tinybird MCP 서버 구조(출처: GitHub)

8.3 개발자 도구 통합

graph TD
    User[개발자] --> IDE[통합 개발 환경]
    IDE --> MCP[MCP 클라이언트]
    MCP --> LLM[LLM API]

    MCP <--> Server[MCP 서버]
    Server --> Git[Git 저장소]
    Server --> Docs[API 문서]
    Server --> Issue[이슈 트래커]
    Server --> Test[테스트 도구]

    style User fill:#d9d9d9,stroke:#666666
    style IDE fill:#b3e0ff,stroke:#0066cc
    style MCP fill:#b3e0ff,stroke:#0066cc
    style LLM fill:#b3e0ff,stroke:#0066cc
    style Server fill:#c6e0b4,stroke:#548235
    style Git fill:#c6e0b4,stroke:#548235
    style Docs fill:#c6e0b4,stroke:#548235
    style Issue fill:#c6e0b4,stroke:#548235
    style Test fill:#c6e0b4,stroke:#548235

• 코드베이스, 문서, 이슈 트래커 등을 MCP 리소스로 노출
• 코드 생성, 리팩토링, 버그 수정 도구 제공
• 단위 테스트 생성, 코드 리뷰 자동화 도구 구현
• 코딩 스타일, 문서화 규칙에 맞는 프롬프트 템플릿 제공

실제 사례: Cursor IDE의 MCP 통합

Cursor IDE는 MCP 클라이언트로서 다양한 MCP 서버와 통합되어 AI 코드 지원 기능을 제공합니다.

"Cursor IDE는 MCP를 통해 코드베이스 검색, GitHub 이슈 추적, 문서 생성 등 다양한 개발 작업을 AI로 지원합니다." - Cursor 블로그

8.4 최종 사용자 경험 향상

현재 AI 경험:

사용자: "다음 주 회의 일정을 만들어줘"
AI: "죄송합니다, 저는 귀하의 일정에 접근할 수 없습니다. 
    다음과 같은 일정 형식을 참고하시겠어요?"

MCP를 통한 AI 경험:

사용자: "다음 주 회의 일정을 만들어줘"
AI: "팀원들의 가용 시간을 확인했습니다. 다음 주 화요일 오후 2시에 
    모든 팀원이 참석 가능합니다. 회의실 A도 예약 가능합니다. 
    이 시간으로 회의를 예약할까요?"
사용자: "좋아, 예약해줘"
AI: "화요일 오후 2시 회의실 A에 '팀 주간 미팅'으로 예약했습니다. 
    모든 팀원에게 초대장을 보냈습니다."

MCP 기반 사용자 경험(출처: Descope)

8.5 개발자에게 주는 이점

1. 통합 단순화: 한 번의 MCP 구현으로 다양한 AI 애플리케이션과 연동 가능
2. 표준화된 인터페이스: 일관된 방식으로 도구와 데이터 접근
3. 역할 분리: 클라이언트/서버 개발자가 독립적으로 작업 가능
4. 코드 재사용: 공통 컴포넌트 공유 및 재사용 용이
5. 생태계 접근성: 표준을 준수하는 다양한 도구와 리소스 활용 가능

"MCP는 개발자에게 매우 중요한 이점을 제공합니다. 통합 비용을 낮추고, 통합 설치 공간을 줄이며, 수정이 필요한 코드의 양을 줄여 유지 관리를 단순화합니다." - AWS Community

8.6 MCP와 LangChain 비교

특성	MCP	LangChain
타입	프로토콜	프레임워크
목적	표준화된 통신	애플리케이션 구축
강점	상호운용성	풍부한 컴포넌트
종속성	낮음 (벤더 중립적)	프레임워크에 종속
통합 방식	표준화된 인터페이스	프레임워크 API
확장성	독립적인 구현체 추가	프레임워크 내 확장

MCP와 LangChain은 상호 배타적이지 않으며, LangChain도 MCP를 표준으로 채택할 수 있습니다. 실제로 LangChain은 MCP 지원을 추가하여 두 기술의 장점을 결합하고 있습니다.

MCP와 LangChain(출처: Medium)

. MCP 미래 전망

9.1 산업적 영향

기업 생산성 향상

• 워크플로우 자동화: 부서 간 데이터 흐름 개선 및 반복 작업 감소
• 의사결정 지원: 여러 시스템의 데이터를 통합해 더 나은 비즈니스 인사이트 제공
• 지식 관리 향상: 기업 내 정보 접근성 향상으로 지식 공유 촉진

소프트웨어 생태계 변화

• 플랫폼 연결성: 다양한 소프트웨어 간 원활한 통합 가능
• AI 기능 민주화: 작은 앱 개발자도 강력한 AI 기능 쉽게 구현 가능
• 새로운 앱 카테고리: AI 에이전트와 사용자를 연결하는 새로운 유형의 애플리케이션 등장

9.2 도입 타임라인

MCP는 초기 단계지만 유망한 미래를 제시합니다:

• 현재 (2025): 얼리 어답터 기업이 MCP를 실험적으로 도입
• 단기 (1-2년): 표준화 진전 및 주요 앱과 서비스의 MCP 지원 확대
• 중장기 (3-5년): MCP가 AI 애플리케이션 개발의 표준 방식으로 자리잡을 것으로 예상

9.3 비즈니스 측면의 MCP 가치

경영진 관점

• 투자 효율성: 여러 시스템 간 통합을 위한 커스텀 개발 비용 감소
• 혁신 가속화: 새로운 AI 기능을 더 빠르게 도입할 수 있는 기반 제공
• 사용자 경험 향상: 직원과 고객에게 더 스마트한 디지털 경험 제공

10. Q&A

Q: MCP는 기존 API와 어떻게 다른가요?

A: MCP는 특별히 LLM 애플리케이션을 위해 설계되었으며, 리소스, 도구, 프롬프트라는 LLM 중심 개념을 중심으로 구성됩니다. 또한 URI 템플릿, 메시지 구조, 비동기 통신 등 LLM과의 상호작용에 최적화된 기능을 제공합니다.

MCP와 API 비교(출처: Descope)

Q: MCP 서버 구현의 성능은 어떤가요?

A: MCP TypeScript SDK는 효율적인 비동기 처리를 통해 높은 성능을 제공합니다. 또한 필요에 따라 여러 전송 계층을 선택할 수 있어 다양한 환경에서 최적화가 가능합니다. 벤치마크 테스트에 따르면 MCP를 통한 통합은 기존 API 통합 방식에 비해 동등하거나 더 나은 성능을 보여줍니다.

Q: MCP는 어떤 LLM과 함께 사용할 수 있나요?

A: MCP는 LLM에 독립적이며, OpenAI, Anthropic, Google, 오픈소스 LLM 등 모든 LLM 제공자와 함께 사용할 수 있습니다. 현재 Claude를 탑재한 Anthropic의 애플리케이션들이 가장 적극적으로 MCP를 활용하고 있으나, 다른 LLM 제공자들도 점차 MCP 지원을 추가하고 있습니다.

MCP를 지원하는 여러 LLM 클라이언트들(출처: Merge.dev)

Q: 대규모 시스템에서 MCP를 확장하는 방법은 무엇인가요?

A: MCP는 모듈식 아키텍처를 채택하고 있어 마이크로서비스 구조에 적합합니다. 다음과 같은 확장 방법을 사용할 수 있습니다:

1. 여러 MCP 서버 배포: 각 기능 영역별로 별도의 MCP 서버를 배포
2. 로드 밸런싱: MCP 서버 앞에 로드 밸런서를 두어 트래픽 분산
3. 수평적 확장: 동일한 MCP 서버의 여러 인스턴스 실행
4. 분산 배포: 여러 지역에 MCP 서버를 배포하여 지연 시간 최소화

"MCP는 대규모 분산 시스템에서도 효과적으로 작동합니다. 각 MCP 서버는 독립적으로 작동하면서도 표준화된 인터페이스를 통해 전체 시스템과 통합됩니다." - AWS Community

Q: MCP와 LangChain, LlamaIndex 등의 프레임워크와의 통합은 어떻게 되나요?

A: MCP는 이러한 프레임워크와 함께 사용할 수 있습니다. 이미 LangChain은 MCP 도구 지원을 추가했으며, LlamaIndex도 MCP 통합을 진행 중입니다. 이러한 통합을 통해 프레임워크의 풍부한 기능과 MCP의 표준화된 통신 방식을 함께 활용할 수 있습니다.

LangChain MCP 통합(출처: Medium)

Q: MCP는 보안 측면에서 어떤 기능을 제공하나요?

A: MCP는 다음과 같은 보안 기능을 제공합니다:

1. 전송 계층 보안: TLS를 통한 암호화된 통신
2. 인증 메커니즘: Bearer 토큰, API 키 등 다양한 인증 방식 지원
3. 권한 관리: 리소스와 도구에 대한 세밀한 접근 제어
4. 입력 검증: Zod를 사용한 타입 안전성 및 입력 유효성 검사
5. 감사 로깅: 모든 요청과 응답에 대한 추적 가능성

Q: 소규모 회사에서도 MCP를 도입할 만한 가치가 있을까요?

A: 네, 소규모 회사에서도 다음과 같은 이유로 MCP 도입이 가치 있습니다:

1. 개발 시간 단축: 표준화된 방식으로 빠르게 AI 기능 구현 가능
2. 미래 호환성: AI 생태계의 표준을 채택하여 장기적인 호환성 확보
3. 확장성: 비즈니스 성장에 따라 쉽게 확장 가능한a 아키텍처
4. 생태계 활용: 이미 존재하는 다양한 MCP 서버와 도구 활용 가능

"소규모 회사일수록 개발 리소스가 제한적이기 때문에, MCP와 같은 표준화된 접근 방식을 통해 개발 시간을 단축하고 기존 생태계의 도구를 활용하는 것이 더 큰 가치를 가질 수 있습니다." - InfraCloud 블로그

Q: 어떤 종류의 애플리케이션이 MCP 도입에 가장 적합한가요?

A: 다음과 같은 애플리케이션이 MCP 도입에 특히 적합합니다:

1. AI 챗봇 및 어시스턴트: 다양한 데이터 소스와 도구에 접근이 필요한 대화형 AI
2. 지식 관리 시스템: 내부 문서, 데이터베이스 등에 접근하는 AI 기반 시스템
3. 개발자 도구: 코드 리포지토리, 이슈 트래커 등과 통합되는 AI 코딩 도우미
4. 데이터 분석 플랫폼: 다양한 데이터 소스와 분석 도구를 활용하는 AI 기반 분석 시스템
5. 업무 자동화 도구: 여러 시스템과 서비스를 오케스트레이션하는 AI 워크플로우

참고 자료

• Model Context Protocol 공식 문서: https://modelcontextprotocol.io/
• MCP TypeScript SDK: https://github.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk
• MCP 사양 문서: https://spec.modelcontextprotocol.io/
• MCP 예제 서버: https://github.com/modelcontextprotocol/servers
• MCP 인스펙터(테스트 도구): https://github.com/modelcontextprotocol/inspector