AI 개발의 복잡성을 한 방에 정리하는 기술이 있습니다. 바로 MCP(Model Context Protocol) 입니다.
이 프로토콜은 Anthropic이 2024년 말 공식 발표한 개방형 표준으로, LLM이 외부 데이터와 도구를 ‘일관된 방식으로’ 연결할 수 있게 합니다.
기존에는 각 모델이 각기 다른 API를 사용해야 했지만, MCP는 통합된 인터페이스를 통해 한 번의 규약으로 모든 연결을 처리하도록 설계되었습니다.
예를 들어 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 모델이 모두 같은 MCP 서버를 통해 파일, 데이터베이스, API를 공유한다면?
개발자는 더 이상 각각의 모델에 맞춘 연동 코드를 작성할 필요가 없습니다.
즉, MCP는 AI 생태계에 ‘호환성’이라는 질서를 부여하며, 모델 간 벽을 허무는 혁신의 중심에 서 있습니다.
이 글에서는 MCP의 핵심 원리, 기술 구조, 실제 활용 예시까지 단계별로 해부해보며, 왜 이 프로토콜이 “AI 통합의 끝판왕”이라 불리는지 명확히 보여드릴 겁니다.
1️⃣ MCP란 무엇인가 — AI 생태계의 “공용 언어”
MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 외부 시스템과 통신할 수 있도록 설계된 개방형 표준 프로토콜입니다.
기존에는 LLM이 어떤 데이터베이스나 API에 접근하려면 각 플랫폼마다 다른 코드, 인증 방식, 데이터 구조를 사용해야 했습니다.
그러나 MCP는 이 문제를 “하나의 표준 언어”로 해결합니다.
이 기술은 Anthropic이 주도해 2024년 말 발표했으며, 현재 OpenAI·AWS·Hugging Face 등 주요 생태계에서도 실험적으로 도입 중입니다.
대규모 트래픽 환경에서의 성능 최적화 이슈도 남아 있습니다.
하지만 이미 AWS, Anthropic, Microsoft 등 주요 클라우드 사업자들이 MCP 확장 컨소시엄을 구성 중입니다.
향후에는 MCP가 단순한 통신 프로토콜을 넘어,
“AI 모델이 인간처럼 환경을 인식하고, 도구를 자율적으로 사용하는”
**‘에이전트 생태계의 기반 인프라’**가 될 가능성이 높습니다.
MCP(Model Context Protocol)는 LLM이 외부 도구와 데이터를 표준화된 방식으로 통합할 수 있게 하는 새로운 인프라 규약입니다.
이 기술은 AI의 확장성과 협업 능력을 획기적으로 높여주며, “AI 생태계의 USB-C”라 불릴 만큼 강력한 호환성을 제공합니다.
3줄 요약
1️⃣ MCP는 Anthropic이 만든 LLM 통합 표준 프로토콜이다.
2️⃣ JSON-RPC 기반 구조로, 모든 모델과 도구를 하나의 방식으로 연결한다.
3️⃣ AI의 활용 범위를 폭발적으로 확장하는 핵심 기술이다.