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AI를 위한 ‘USB‑C 순간’: Model Context Protocol (MCP)에 대한 심층 탐구

발행: (2025년 12월 24일 오후 12:55 GMT+9)
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원문: Dev.to

Source: Dev.to

Introduction

최근 AI‑기반 애플리케이션을 구축하거나 AI 코딩 어시스턴트를 사용해 왔다면, 아마도 Context Wall을 경험했을 것입니다. 이는 대형 언어 모델(LLM)이 Jira 티켓에 접근하거나 로컬 데이터베이스를 쿼리하거나 Google Calendar를 확인해야 하는 상황을 의미하며, 보통 각 모델이나 플랫폼마다 무한한 맞춤형 “접착 코드”가 필요합니다.

Anthropic이 도입한 **Model Context Protocol (MCP)**가 등장했습니다. MCP는 AI 모델을 데이터 소스와 도구에 연결하기 위한 보편적인 표준으로 빠르게 자리 잡고 있으며, 이를 AI용 USB‑C에 비유할 수 있습니다.

모델 컨텍스트 프로토콜 개요

MCP는 세 가지 주요 구성 요소로 구성된 범용 어댑터 역할을 합니다:

  • Host – AI가 존재하는 곳(예: Claude Desktop, Cursor, IDEs).
  • Client – 프로토콜과 통신하는 호스트의 부분.
  • Server – 데이터와 도구를 노출하는 작은 스크립트 또는 서비스.

데이터 소스에 대해 하나의 MCP 서버를 작성하면, 모든 MCP‑호환 AI가 즉시 사용할 수 있습니다.

MCP 이전

  • 5개의 AI 에이전트 × 10개의 데이터 소스 = 50개의 개별 통합.
  • 새로운 모델은 통합 로직을 다시 작성해야 했습니다.
  • 이 접근 방식은 취약하고, 시간 소모가 크며, 유지 관리가 어려웠습니다.

MCP 이후

  • 데이터 소스당 하나의 서버로, 모델 간 재사용 가능.
  • 유지 관리가 간소화되고 새로운 모델 도입이 빨라졌습니다.

프리미티브

PrimitiveDescriptionExamples
Resources읽기 전용 데이터 세트 (AI 세계의 “GET” 요청에 해당).로컬 로그 파일, 데이터베이스 스키마, README 파일, 문서
ToolsAI가 호출하여 작업을 수행할 수 있는 실행 가능한 함수.GitHub 이슈 생성, Slack 메시지 전송, Vercel에 배포, 데이터베이스 쿼리
Prompts특정 데이터 소스를 사용할 때 AI의 행동을 안내하는 사전 정의된 템플릿.도구 사용에 대한 상황별 지침

보안 고려사항

보안은 기업 환경에서 AI 도입의 가장 큰 장벽입니다. MCP를 사용하면:

  • 서버가 로컬에서 실행됩니다.
  • 민감한 자격 증명(예: SQL 데이터베이스 비밀번호)은 호스트를 떠나지 않습니다.
  • AI는 필요한 특정 데이터만 받으며, API 키나 기타 비밀이 실수로 유출되는 것을 방지합니다.

예제 MCP 서버 (FastMCP)

FastMCP 프레임워크를 사용하면 시작이 놀라울 정도로 쉽습니다. 다음 파이썬 스크립트는 로컬 서비스의 상태를 AI가 확인할 수 있는 간단한 서버를 생성합니다.

# Install with: pip install fastmcp
from fastmcp import FastMCP
import requests

# Create the server
mcp = FastMCP("SystemHealth")

@mcp.tool()
def check_service_status(url: str) -> str:
    """Checks if a local service is running."""
    try:
        response = requests.get(url, timeout=5)
        return f"✅ Service at {url} is UP (Status: {response.status_code})"
    except Exception as e:
        return f"❌ Service at {url} is DOWN. Error: {str(e)}"

if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

스크립트를 실행한 뒤 서버를 Claude Desktop, Cursor 또는 MCP‑호환 호스트에 연결하세요. 이제 AI 비서가 여러분을 대신해 웹사이트나 내부 서비스에 핑을 보낼 수 있습니다.

시작하기 / 로드맵

  1. 기존 서버 탐색 – 커뮤니티가 이미 만든 것을 보려면 MCP Server GitHub Repository를 방문하세요.
  2. 호스트 구성 – Claude Desktop의 경우 claude_desktop_config.json을 편집하여 새 서버를 추가합니다. 다른 호스트에도 유사한 구성 파일이 있습니다.
  3. 직접 구축 – Python 또는 TypeScript SDK를 사용하여 내부 API, 도구 또는 데이터 소스를 AI 도구에 노출하세요.

커뮤니티‑구축 MCP 서버

  • Postgres/MySQL – 데이터베이스를 직접 쿼리합니다.
  • GitHub/GitLab – 저장소와 풀 리퀘스트를 관리합니다.
  • Puppeteer – AI가 실시간으로 웹을 탐색하도록 합니다.
  • Google Drive / Notion – 지식 베이스에 접근합니다.

결론

Model Context Protocol은 AI를 단순 챗봇에서 당신을 위해 일하는 에이전트로 전환하고 있습니다. 모델이 컨텍스트에 접근하는 방식을 표준화함으로써, MCP는 AI 통합을 클라우드에서 로컬 워크플로우로 이동시키면서 보안과 프라이버시를 유지합니다. 이것은 AI에 대한 진정한 “USB‑C 순간”이며, 전례 없는 통합 가능성을 여는 보편적 표준입니다.

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