🔌
MCP (Model Context Protocol)
AI와 외부 도구를 연결하는 표준 프로토콜
MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델과 외부 도구/데이터 소스 간의 연결을 표준화하는 오픈 프로토콜입니다. 기존에는 각 AI와 각 도구를 개별적으로 통합해야 했지만(N×M 문제), MCP는 이를 하나의 표준으로 해결합니다. Host(AI 서비스) → Client(연결 관리자) → Server(도구 제공자)의 3계층 구조이며, Server는 Tools(실행 함수), Resources(참조 데이터), Prompts(가이드라인)를 제공합니다. stdio(로컬)와 Streamable HTTP(원격)의 두 가지 transport를 지원하며, Smithery에 4,000+개의 MCP 서버가 등록되어 있습니다.
핵심 개념
1
MCP Server 개발: 외부 시스템(DB, API 등)을 MCP Tools/Resources로 래핑
2
MCP Client가 Server에 연결 (stdio 또는 Streamable HTTP)
3
Server가 제공 가능한 Tools, Resources, Prompts 목록을 Client에 전달
4
AI 모델이 사용자 요청을 분석하고 필요한 MCP Tool 선택
5
Client가 Server의 Tool 실행 → 결과를 AI 모델에 반환
6
AI 모델이 도구 실행 결과를 활용하여 최종 응답 생성
장점
- ✓ N×M 통합 문제 해결 (표준화)
- ✓ 도구 개발자와 AI 개발자가 독립적으로 개발 가능
- ✓ 오픈소스 + 다양한 SDK
- ✓ Streamable HTTP로 SaaS 배포 가능
단점
- ✗ 초기 단계 생태계
- ✗ Server 보안 관리 필요
- ✗ AI 모델별 MCP 지원 수준 상이
- ✗ 네트워크 의존 (Server 다운 시 도구 사용 불가)
사용 사례
Claude Desktop + MCP Servers
Claude Code (파일 시스템, Git, Bash 도구)
GitHub MCP Server
PostgreSQL / Slack / Google Drive 연동
AI 기반 데이터 분석 파이프라인