MCP(Model Context Protocol)

MCP(Model Context Protocol)은 Anthropic에서 개발한 개방형 표준 프로토콜로, 대형 언어 모델(LLM)이 외부의 데이터 소스, 도구, 시스템과 안전하고 효율적으로 상호작용할 수 있도록 설계되었습니다. ​Wikipedia, l'enciclopedia libera+3Learn R, Python & Data Science Online+3维基百科，自由的百科全书+3

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MCP의 주요 목적

기존에는 AI 모델이 다양한 외부 시스템과 통합하려면 각 시스템마다 별도의 커넥터를 개발해야 했습니다. 이로 인해 복잡성과 유지 관리 비용이 증가했습니다. MCP는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장했으며, AI 모델이 다양한 외부 리소스와 도구에 표준화된 방식으로 접근할 수 있도록 지원합니다.​

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MCP의 구성 요소

• 호스트(Host): AI 어시스턴트나 데스크톱 앱과 같은 주체로, MCP 클라이언트를 통해 외부 시스템과의 연결을 관리합니다.​
• MCP 클라이언트(Client): 호스트 내에서 실행되며, MCP 서버와의 통신을 담당합니다.​
• MCP 서버(Server): 외부 데이터나 도구를 제공하며, 클라이언트의 요청에 따라 필요한 정보를 전달합니다.​

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MCP의 핵심 기능

• 리소스(Resources): 문서, 이메일, 데이터베이스 등 정적 또는 쿼리 가능한 데이터 세트입니다.​
• 도구(Tools): "작업 생성", "데이터 조회"와 같은 함수나 API로, AI 모델이 직접 호출하여 작업을 수행할 수 있습니다.​维基百科，自由的百科全书+1Wikipedia+1
• 프롬프트(Prompts): 특정 작업이나 상황에 맞게 설계된 텍스트 템플릿으로, AI 모델의 응답을 유도합니다.​

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기술적 특징

• 통신 방식: MCP는 JSON-RPC 2.0 기반의 메시지 형식을 사용하며, 표준 입력/출력(stdio) 또는 HTTP 스트림을 통해 통신합니다.​Wikipedia+1OpenCV+1
• 보안 및 인증: 호스트를 통한 권한 관리, 샌드박싱, HTTPS 연결, OAuth 또는 API 키 기반 인증을 지원하여 안전한 통신을 보장합니다.​

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활용 사례

• 개발 도구 통합: Replit, Sourcegraph 등은 MCP를 통해 코드베이스와 AI 어시스턴트를 연동하여 실시간 코드 분석 및 추천 기능을 제공합니다.​Wikipedia+1The Verge+1
• 엔터프라이즈 어시스턴트: Block, Apollo와 같은 기업은 내부 문서, CRM 시스템 등과 AI 어시스턴트를 연결하여 업무 효율을 향상시킵니다.​Wikipedia
• 자연어 데이터 접근: AI2SQL과 같은 애플리케이션은 MCP를 활용하여 자연어로 데이터베이스를 질의할 수 있는 기능을 구현합니다.​

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MCP는 AI 모델이 외부 시스템과의 통합을 보다 간편하고 표준화된 방식으로 수행할 수 있도록 지원하여, 다양한 분야에서의 AI 활용도를 높이고 있습니다. 더 자세한 정보는 공식 웹사이트 modelcontextprotocol.io에서 확인하실 수 있습니다.​모델 컨텍스트 프로토콜