MCP는 Model Context Protocol의 약자로, 대형 언어 모델(LLM)이 외부 데이터 소스나 도구와 원활하게 상호작용할 수 있도록 돕는 개방형 표준 프로토콜입니다. 쉽게 말해, AI 모델이 필요한 정보를 외부에서 가져오거나 특정 작업을 수행하기 위해 다른 프로그램과 협력할 수 있게 해주는 통역사 역할을 합니다.
기존의 AI 모델은 훈련된 데이터에 기반하여 작동하기 때문에, 최신 정보나 특정한 외부 데이터에 접근하는 데 한계가 있었습니다. 예를 들어, AI에게 "현재 서울의 날씨는 어때?"라고 물어보면, 모델이 최신 날씨 정보를 직접 가져올 수 없었죠. 이러한 문제를 해결하기 위해 MCP가 등장했습니다. MCP를 통해 AI 모델은 외부의 다양한 도구와 데이터를 활용하여 더 정확하고 풍부한 답변을 제공할 수 있습니다.
<MCP의 구조와 작동 방식>
MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 기반으로 하며, 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:
- MCP 서버: 외부 도구나 데이터 소스에 대한 접근 권한을 제공하는 프로그램입니다. 예를 들어, 파일 시스템, 데이터베이스, 웹 API 등에 연결할 수 있습니다.
- MCP 클라이언트: LLM이 MCP 서버와 통신하여 필요한 데이터를 요청하고 받아오는 역할을 합니다.
- MCP 호스트: Claude Desktop과 같은 애플리케이션으로, LLM과 MCP 클라이언트를 통합하여 전체 시스템이 원활하게 작동하도록 지원합니다.
이러한 구조를 통해 AI 모델은 외부 도구와 데이터를 효율적으로 활용할 수 있습니다.
<MCP의 장점>
- 통합의 간소화: 한 번의 MCP 통합으로 여러 도구와 데이터를 연결할 수 있어 개발 시간이 단축됩니다.
- 유연성: 다양한 외부 도구와 데이터를 손쉽게 추가하거나 제거할 수 있어 시스템 확장이 용이합니다.
- 보안성: MCP를 통해 AI 모델이 외부 도구와 안전하게 상호작용할 수 있도록 설계되어 있습니다.
MCP의 도입으로 AI 모델이 외부 데이터 소스와 도구에 접근할 수 있게 되면서, 보안과 프라이버시 이슈가 중요해졌습니다. 각 단계에서 발생할 수 있는 잠재적 위협을 분석하고, 이를 완화하기 위한 전략을 수립하는 것이 필요합니다.