API vs MCP: 개발자 도구에서 AI 에이전트로의 전환 이해

Source: Dev.to

API가 최적화된 대상

API는 미리 정의된 계약입니다. 개발자는 문서를 읽고, 엔드포인트를 이해한 뒤, 이를 호출하는 코드를 작성합니다.

전형적인 API‑주도 흐름은 다음과 같습니다:

모든 것이 명시적입니다. 개발자는 무엇을 언제 호출해야 하는지 이미 알고 있습니다. 지능은 애플리케이션 로직에 존재하며, API 자체에는 없습니다.

API는 호출자가 시스템을 이미 이해하고 있다고 가정합니다.

AI 에이전트와 API가 마주하는 문제

이제 호출자가 개발자가 아니라 AI 에이전트라고 상상해 보세요.

에이전트는 자연스럽게 알지 못합니다:

• 어떤 엔드포인트가 존재하는지
• 어떤 매개변수가 필요한지
• 어떤 시스템을 먼저 호출해야 하는지

이 지식을 프롬프트나 글루 코드에 하드코딩할 수 있지만, 그 접근 방식은 금방 깨지기 쉽습니다.

• 새로운 통합마다 맞춤 로직이 필요함
• API가 바뀔 때마다 에이전트가 깨질 위험이 있음
• 모든 워크플로우를 미리 정의해야 함

이것이 MCP가 메우려는 격차입니다.

MCP가 가져오는 것

MCP는 Model Context Protocol의 약자입니다.

원시 엔드포인트를 노출하는 대신, MCP는 기능을 구조화되고 기계가 읽을 수 있는 방식으로 노출합니다. AI 모델은 다음과 같이 물어볼 수 있습니다:

• 어떤 도구가 사용 가능한가?
• 어떤 입력을 기대하는가?
• 어떤 출력을 얻을 수 있는가?

핵심 차이는 간단합니다.

• API는 어떻게 호출할지를 알려줍니다.
• MCP는 모델에게 무엇이 가능한지를 알려줍니다.

이를 통해 AI 시스템은 경직된 지시를 따르는 대신 도구에 대해 추론할 수 있습니다.

실용적인 예시

AI 여행 비서를 만든다고 가정해 보세요. 사용자가 말합니다:

다음 주에 여행하고 싶은데 날씨가 안 좋으면 안 돼요.

API 사용 시

워크플로우는 개발자가 미리 정의합니다.

User Request
   ↓
Hardcoded Logic
   ↓
Weather API
   ↓
Flight API
   ↓
Hotel API
   ↓
Response

AI는 스크립트를 따라갑니다. 나중에 새로운 서비스를 추가하려면 흐름을 다시 작성해야 합니다.

MCP 사용 시

MCP 서버는 다음과 같은 도구를 노출합니다:

• 항공편 검색
• 호텔 예약
• 날씨 확인
• 캘린더 이벤트 생성

AI는 순서를 동적으로 결정합니다.

User Request
   ↓
AI Reasoning
   ↓
Tool Discovery
   ↓
Check Weather
   ↓
Search Flights
   ↓
Suggest Hotels
   ↓
Response

하드코딩된 것이 없습니다. AI는 의도와 상황에 따라 경로를 선택합니다.

MCP가 중요한 이유

• API는 확실성을 전제로 합니다.
• AI는 탐색과 의사결정에 가장 잘 맞습니다.

MCP는 AI 추론과 실제 시스템 사이의 다리 역할을 합니다. API를 대체하는 것이 아니라, AI가 API를 활용할 수 있게 합니다.

API는 블록처럼 생각하고,
MCP는 기계용 설명서처럼 생각하세요.

언제 무엇을 사용할까

API를 사용할 때

• 성능과 예측 가능성이 중요할 때
• 워크플로우가 고정돼 있을 때
• 비즈니스 로직을 사람이 제어할 때

MCP를 사용할 때

• AI 에이전트를 구축할 때
• 워크플로우가 동적으로 변해야 할 때
• 도구가 자주 바뀔 때

마무리 생각

이것은 API와 MCP의 대결이 아닙니다. API 와 MCP가 함께 작동하는 것입니다.

API는 여전히 기반을 이루고, MCP는 그 기반을 AI가 지능적으로 사용할 수 있게 하는 층을 추가합니다.

AI 에이전트가 보편화됨에 따라, 이 구분을 이해하는 것이 중요해집니다—MCP가 트렌드이기 때문이 아니라, AI가 실제로 작동하는 방식을 반영하기 때문입니다.