MCP란? AI 에이전트가 도구와 대화하는 새로운 방식

LLM이 똑똑해지면서 자연스럽게 따라온 질문이 있다. "이 친구한테 내 데이터를 어떻게 보여주지?"

처음엔 프롬프트에 통째로 복붙했다. 그다음엔 RAG를 붙였다. 둘 다 동작은 한다. 문제는 매번 똑같은 통합 코드를 써야 한다는 거다. OpenAI 용으로 짠 커넥터가 Anthropic에선 안 통하고, 새 모델 나올 때마다 어댑터를 다시 짠다.

그래서 나온 게 MCP(Model Context Protocol)다. 쉽게 말해 AI 에이전트와 외부 도구 사이의 USB-C 같은 거다.

MCP가 해결하는 문제

상상해보자. AI 비서한테 "지난달 매출 리포트 뽑아줘"라고 했을 때 벌어지는 일:

MCP 이전: 개발자가 ERP API 분석 → AI 모델용 함수로 래핑 → 프롬프트에 스키마 포함 → 매번 유지보수

MCP 이후: ERP가 MCP 서버를 내장하고 있음 → AI가 자동으로 사용 가능한 도구 목록을 발견 → 바로 질문 가능

핵심은 도구 발견(tool discovery)이다. MCP 서버는 자신이 제공하는 기능을 표준화된 방식으로 광고한다. 클라이언트는 연결하자마자 "이 서버가 뭘 할 수 있는지" 알게 된다. 별도 설정 파일 필요 없다.

실제 구조는 단순하다

MCP는 클라이언트-서버 아키텍처다:

• MCP 서버: 실제 도구(API 호출, DB 쿼리, 파일 처리)를 실행하는 쪽
• MCP 클라이언트: AI 모델 쪽. 서버가 제공하는 도구를 발견하고 호출
• 전송: stdio(로컬 프로세스) 또는 HTTP(원격 서버)

이게 전부다. 복잡한 미들웨어도, 무거운 게이트웨이도 없다.

왜 지금 주목해야 하나

Anthropic이 2024년 말에 스펙을 공개한 이후 Claude Desktop, Cursor, Hermes Agent 등 주요 AI 도구들이 빠르게 MCP를 채택하고 있다. OpenAI도 2025년에 자체 유사 프로토콜 대신 MCP 지원을 발표했다.

표준이 정착되기 전에 먼저 이해한 사람이 유리한 순간이다. 다음 글에서는 실제로 FastMCP로 서버를 만들어본다.