MCP(Model Context Protocol) 소개

인공지능

MCP(Model Context Protocol) 소개

인간世 2025. 3. 30. 15:28

MCP(Model Context Protocol)는 AI 에이전트(LLM)가 외부 데이터와 도구에 접속하기 위한 표준화된 프로토콜입니다. 최근 많은 개발자와 기업이 MCP 클라이언트/서버를 도입하여 실시간 데이터와 다양한 서비스를 AI 모델과 연동하고 있습니다.

본 포스팅에서는 MCP의 개념과 필요성, 그리고 서버 개발과 연동 방법을 상세히 살펴봅니다.

1. MCP가 필요한 이유

1.1 LLM의 기존 한계

학습된 데이터에 의존해 최신 정보나 외부 리소스를 실시간 활용하기 어려웠습니다.
각 서비스/API별로 다른 방식으로 연동해야 하는 비효율이 발생했습니다.

1.2 에이전트로 변화하는 LLM

최근 LLM들은 에이전트 형태로 발전하며, 외부 데이터·도구·서비스와 자유롭게 결합해 실시간 상호 작용이 가능해졌습니다.
하지만 이 과정에서 통신 규격이 표준화되어 있지 않아 매번 개별 개발이 필요했습니다.

1.3 표준 프로토콜 MCP

엔트로픽에서 개발한 MCP(Model Context Protocol)는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장했습니다.
MCP는 단일 규격을 통해 여러 LLM 클라이언트가 하나의 MCP 서버에 쉽게 연결할 수 있도록 돕습니다.

2. MCP의 구조 및 특징

2.1 MCP 구성 요소

클라이언트(AI 앱): 예) Claude, Cursor, Windsurf
서버: MCP 프로토콜을 구현하고, 다양한 기능(툴)을 제공합니다.
로컬 데이터 소스: 내부 데이터베이스 또는 파일 시스템 등
리모트 서비스: 외부 API, 인터넷 서비스 등

2.2 MCP 서버의 장점

표준화: 프로토콜이 정해져 있어 도구/서비스의 확장과 유지보수가 수월합니다.
보안: 인증/인가 체계를 지원해 안전한 데이터 교환을 지원합니다.
호환성: 한 번 구축한 MCP 서버를 여러 LLM 클라이언트가 재사용 가능합니다.

3. MCP 활용 예시

3.1 GitHub MCP 서버

GitHub 레포지토리에 이슈 생성, 커밋, PR 생성 등을 자동화할 수 있습니다.
IDE(예: Cursor) 안에서 자연어 명령만으로 GitHub 작업이 가능해집니다.

3.2 데이터베이스 MCP 서버

Supabase, Neon DB, PostgreSQL 등을 MCP 서버로 연동해 SQL 조회와 CRUD를 수행합니다.
LLM이 “해당 테이블에서 특정 조건 데이터를 보여줘”라고 말하면, MCP 서버가 DB 조회 결과를 전달합니다.

3.3 생산성·디자인·디버깅 툴

Obsidian(메모), 21st.dev(디자인) 등에서도 MCP 서버로 구현되어, AI가 컴포넌트 생성/문서 편집을 대신해줍니다.
Browser Tools를 사용해 브라우저 콘솔 로그나 네트워크 트래픽을 AI가 자동으로 검사·디버깅할 수도 있습니다.

4. MCP 서버 개발 방법

4.1 Python SDK 예시

설치
```
pip install mcp
```

툴(도구) 작성

from mcp import tool, start_mcp_server
@tool
def calculate_bmi(weight: float, height: float):
 bmi = weight / ((height/100) ** 2)
 return f"Your BMI is {bmi:.2f}"
if __name__ == "__main__":
 start_mcp_server()

서버 등록

Cursor(또는 다른 IDE)에서 위 server.py 경로를 추가해 MCP 서버로 인식시킵니다.
이후 LLM이 “키 175cm, 체중 70kg BMI?”라고 물으면 MCP 서버를 통해 계산 결과를 받게 됩니다.

4.2 TypeScript SDK 예시

프로젝트 초기화

npm init -y
npm install @modelcontextprotocol/mcp

MCP 서버 코드 간단 예시

// index.ts
import { createMcpServer, tool } from "@modelcontextprotocol/mcp";
@tool
function generateMockData(count: number) {
return Array.from({ length: count }, (_, i) => ({
 id: i + 1,
 name: `User${i + 1}`
}));
}
const server = createMcpServer({ port: 3000 });
server.start();

실행
```
ts-node index.ts
```
IDE에서 MCP 등록

명령어와 서버 주소를 등록해두면, LLM이 자연어 명령을 통해 generateMockData 같은 함수를 호출합니다.

5. LLM을 통한 MCP 서버 자동 개발

MCP 관련 문서와 SDK 레퍼런스를 LLM(예: ChatGPT, Claude)에 제공하고, 원하는 기능을 설명하면 초안 코드를 생성해줍니다.
라이브러리 버전, 의존성 문제 등을 검토 및 수동 수정해야 할 수 있습니다.
완성 후 Cursor 등에 서버를 등록해 테스트 및 사용이 가능합니다.

6. 결론

MCP(Model Context Protocol)는 AI 에이전트 시대에 필수적인 표준 프로토콜로 자리매김하고 있습니다.
한 번 MCP 서버를 구축해두면, 다양한 LLM 클라이언트가 동일 규격으로 활용 가능해 효율성과 확장성이 뛰어납니다.
GitHub, DB, 디자인 툴, 디버깅 툴 등 이미 폭넓게 지원되고 있으며, 원하는 기능이 없다면 직접 서버를 개발할 수도 있습니다.
LLM을 활용해 자동 개발 프로세스를 시도해보고, 자신만의 MCP 에코시스템을 구축해보시기 바랍니다.

이상으로 MCP를 활용한 AI 에이전트 시대의 표준 프로토콜 개요와 서버 개발·연동 방법을 간단히 소개해드렸습니다. AI 에이전트를 제대로 활용하고 싶다면 MCP를 꼭 살펴보시길 추천합니다!