개발자를 위한 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 설명: AI 에이전트가 필요로 하는 이유
발행: (2026년 1월 19일 오후 01:52 GMT+9)
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원문: Dev.to
Source: Dev.to
핵심 문제: 무상태 AI
오늘날 대부분의 AI 시스템은 근본적으로 무상태입니다.
- 모든 프롬프트가 새로운 요청처럼 처리됩니다
- 컨텍스트를 계속해서 다시 보내야 합니다
- 다단계 워크플로우가 취약합니다
- 도구 사용을 조정하기 어렵습니다
간단한 Q&A에는 괜찮지만, AI 에이전트에게는 치명적인 문제입니다.
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이란?
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 시스템에 다음을 제공하는 구조화된 방법입니다.
- 지속적인 컨텍스트
- 도구와 환경에 대한 접근
- 다단계 작업을 관리하는 능력
- 일관된 실행 상태
쉽게 말해, MCP는 AI 모델과 실제 시스템 사이의 다리 역할을 합니다. 모델이 세션 전체에 걸쳐 기억하고, 추론하고, 행동할 수 있게 해줍니다.
MCP가 AI 에이전트 행동을 바꾸는 방식
| MCP 없이 | MCP와 함께 |
|---|---|
| 모델이 반응만 함 | 모델이 상태를 유지함 |
| 사용자가 모든 단계를 직접 제어 | 작업이 단계별로 나뉨 |
| 컨텍스트가 지속적으로 초기화됨 | 도구를 안정적으로 호출 가능 |
| 진행 상황이 추적됨 |
이를 통해 텍스트 생성에 그치지 않고 에이전트와 같은 행동을 할 수 있습니다.
실용적인 예시
AI 에이전트에게 다음과 같이 요청한다고 가정해 보세요:
“백엔드 서비스를 설정하고, 데이터베이스를 연결한 뒤, 배포해 주세요.”
MCP 없이
- 각 단계마다 수동으로 프롬프트를 입력해야 함
- 이전 작업에 대한 기억이 없음
- 일관성 부족 가능성이 높음
MCP와 함께
- 에이전트가 이미 수행한 작업을 인식함
- 컨텍스트가 단계 간에 지속됨
- 도구(API, CLI, 서비스)를 조정할 수 있음
- 워크플로우가 결정론적으로 진행됨
이는 챗봇과 에이전트 플랫폼의 차이입니다.
2025년에 MCP가 중요한 이유
AI 시스템이 다음 방향으로 나아가면서:
- 자율 워크플로우
- 도구 기반 실행
- 장기 실행 작업
- 현실 세계와의 통합
컨텍스트 관리가 기능이 아니라 인프라가 됩니다.
MCP는 다음과 유사한 역할을 합니다:
- HTTP – 통신을 위한 표준
- SQL – 구조화된 데이터 접근을 위한 표준
에이전트 기반 시스템을 위한 기본 레이어입니다.
누가 MCP에 관심을 가져야 할까?
다음에 해당한다면 관심을 가져야 합니다:
- AI 에이전트를 구축하고 있는 경우
- LLM을 도구나 API와 통합하는 경우
- 개발자 도구를 작업하고 있는 경우
- 자율 워크플로우를 설계하는 경우
- 프롬프트‑응답 앱을 넘어 AI를 확장하려는 경우
AI가 무언가를 수행해야 한다면, MCP는 필수입니다.
마무리 생각
AI 에이전트가 실패하는 이유는 모델이 약해서가 아니라, 메모리·도구·실행 관리가 부족하기 때문입니다.
모델 컨텍스트 프로토콜은 이러한 문제를 해결하기 위한 한 단계이며, AI 시스템에서 메모리, 도구, 실행을 일급 시민으로 만들고자 합니다.
아키텍처, 실제 사용 사례, 그리고 MCP가 현대 에이전트 플랫폼에 어떻게 적용되는지 자세히 알고 싶다면 전체 가이드를 참고하세요: