MCP(Model Context Protocol) : LLM과 애플리케이션의 스마트한 연결고리
최근 AI 시장에 뜨거운 감자가 등장했다. 바로 MCP(Model Context Protocol). 처음엔 또 하나의 통신 프로토콜 정도로 가볍게 넘겼는데, 조금 알아보니 LLM(Large Language Model)을 단순한 텍스트 생성기에서 실세계와 연결된 실행 엔진으로 탈바꿈시키는 흥미로운 기술이었다.
1. MCP란 무엇인가?
MCP는 LLM이 외부 도구나 데이터 소스와 표준화된 방식으로 상호작용할 수 있게 해주는 오픈 프로토콜이다. Anthropic에서 시작된 이 기술은 이제 오픈 소스로 커뮤니티에서 발전 중인데, 쉽게 말해 LLM과 애플리케이션 사이의 "중재자" 역할을 한다. REST API나 gRPC처럼 개별 통합을 직접 짜는 대신, MCP는 JSON-RPC 기반으로 실시간 통신을 표준화해서 개발 복잡성을 줄여준다. 예를 들어, LLM이 파일을 읽거나 API를 호출할 때 세부 구현을 몰라도 MCP를 통해 간단히 요청하고 결과를 받을 수 있다. 실무에서 통합 작업에 골머리 앓던 나로선 꽤 매력적인 아이디어로 다가왔다.
2. MCP의 주요 특징과 구조
MCP의 주요 특징은 세 가지로 요약된다:
- 표준화: LLM과 도구 간 통신을 일관된 프로토콜로 통일한다. JSON-RPC를 기반으로 STDIO(로컬)나 SSE(원격)를 활용해 유연성이 높다.
- 실시간성: 정적 데이터에 의존하지 않고 실시간으로 외부 데이터를 가져오거나 작업을 실행할 수 있다.
- 양방향성: 단순히 데이터를 가져오는 데 그치지 않고, LLM이 외부 시스템에 명령을 내릴 수도 있다(예: 파일 쓰기, 메시지 전송).
구조적으로는 세 컴포넌트로 나뉜다:
- 호스트(Host): LLM이 포함된 애플리케이션 프론트엔드. 요청을 MCP로 전달한다.
- 클라이언트(Client): 호스트와 서버 간 연결을 관리하며 중계 역할.
- 서버(Server): 실제 작업을 수행하는 엔드포인트로, 로컬 파일 시스템이나 원격 API에 연결된다.
예를 들어, LLM이 "readFile(path: '/log.txt')"를 요청하면 MCP 서버가 파일을 읽어 "content: 'Log data'"를 반환하는 식이다. 단순하면서도 확장 가능성이 돋보이는 구조다.
3. MCP의 핵심: 인터페이스 추상화와 캡슐화
MCP의 핵심 개념을 살펴보면 객체 지향 프로그래밍(OOP)의 추상화(Abstraction), 캡슐화(Encapsulation) 와 비슷하다.
- 추상화: LLM은 애플리케이션의 내부 로직을 몰라도 MCP라는 인터페이스를 통해 작업을 요청할 수 있다. 마치 ITool 인터페이스를 정의하고 구현체를 주입하는 것처럼, LLM은 "어떻게"가 아닌 "무엇을"에만 집중한다.
- 캡슐화: 애플리케이션의 복잡한 구현(예: 네트워크 요청, 데이터 파싱)은 MCP 서버 안에 숨겨진다. LLM은 결과를 받는 데만 신경 쓰면 된다. 이건 private 필드를 public 메서드로만 노출하는 OOP 패턴과 딱 맞아떨어진다.
실무에서 API 통합할 때마다 반복되던 보일러플레이트 코드를 생각하면, MCP의 이런 설계는 유지보수성과 재사용성을 크게 높여줄 수 있을 것 같다. 새로운 도구를 추가할 때도 MCP 서버만 붙이면 끝이니, 확장성도 훌륭하다.
4. MCP의 예시
예시1) 자동차
- LLM (운전자 두뇌): "고속도로로 가고 싶어"라고 명령을 내립니다.
- MCP (자동차의 제어 모듈): 이 명령을 받아서 표준화된 방식으로 각 부품에 전달합니다.
- 엔진에: "속도를 100km/h로 올려."
- 내비게이션에: "고속도로 경로 찾아줘."
- 바퀴에: "오른쪽으로 방향 틀어."
- 애플리케이션 (자동차 부품): 각각의 부품이 MCP를 통해 받은 명령을 실행하고, 결과를 다시 MCP로 돌려줍니다(예: "속도 100km/h 달성했어요", "고속도로 경로 설정 완료").
MCP의 역할: 운전자(LLM)가 엔진의 연료 분사 방식이나 바퀴의 회전 메커니즘을 몰라도, MCP라는 중간 모듈이 표준화된 언어로 "무엇을 해야 할지"를 전달하고 결과를 받아온다. 만약 새로운 부품(예: 자율주행 센서)을 추가한다면, MCP 서버만 업데이트하면 운전자가 바로 활용할 수 있다.
예시2) 마법사
상황:
- 마법사 (LLM): 캐릭터의 "두뇌" 역할. "파이어볼을 쓰고 싶어"라는 목표를 설정한다.
- 주문 (MCP): 마법사가 외우는 주문이 바로 MCP인데
이 주문은 복잡한 마법 발동 과정을 표준화된 방식으로 연결해주는 인터페이스다, - 마법 시스템 (애플리케이션): 파이어볼을 실제로 구현하는 요소들(마나, 수식 계산, 불꽃 생성 등)
동작 과정:
- 마법사: "파이어볼!"이라고 주문을 외침 (LLM이 명령을 내림)
- 주문 (MCP): 이 주문이 마법사의 의도를 이해하고, 필요한 과정을 표준화된 방식으로 마법 시스템에 전달
- 마나 소모량 계산: "50 마나 필요."
- 수식 연산: "불꽃 크기 3m, 속도 10m/s로 설정."
- 발사 명령: "목표를 향해 발사."
- 마법 시스템: 주문(MCP)의 지시에 따라 마나를 소모하고, 수식을 계산해서 파이어볼을 생성한 뒤 발사
- 결과: 마법사가 "성공했어!"라는 피드백을 받는다
이 비유들이 적합할지는 모르겠지만 이렇게 생각해보니 이해하기 쉬웠다.
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| "악몽왕의 한 그림자여. 하늘의 징계를 풀어 놓는 얼어 붙은 검의 허무의 칼날이여. 내 힘 내몸이 되어 함께 멸망의 길을 걸을 지니. 신들의 영혼 조차도 파괴하는 라그나 블레이드." 리나가 외치는 위와 같은 주문도 '라그나 블레이드' 한번만 외치면 된다는 얘기. |
5. MCP에서 주목할 점: 프로그래밍 없이 LLM과 애플리케이션을 연결
MCP의 가장 큰 매력은 프로그래밍 없이도 LLM과 애플리케이션을 연결할 수 있는 연결자 역할이라는 점이다. 기존엔 LLM이 외부 시스템과 통합하려면 API 호출, 인증, 데이터 파싱 등 복잡한 코드를 직접 짜야 했다. 하지만 MCP는 이런 작업을 표준화된 서버로 위임해서, 개발자가 아닌 사람도 설정 파일이나 간단한 스크립트로 통합을 구성할 수 있다.
예를 들어, 팀에서 LLM 기반 Slack 봇을 만든다고 치면:
- MCP 서버 하나로 Slack API를 감싸 "sendMessage(channel: #general, text: '안녕')" 같은 명령을 처리하게 한다.
- LLM은 코드 한 줄 없이 MCP를 통해 메시지를 보낸다.
이건 특히 비개발자(프로덕트 매니저나 디자이너)와 협업할 때 빛을 발할 수 있다. MCP 서버만 잘 만들어 놓으면, LLM의 활용 범위가 코딩 지식과 상관없이 확장되니까.
마무리
MCP를 공부하면서 느낀 건, 이 프로토콜이 LLM의 잠재력을 극대화하는 실용적인 도구라는 점이다. 추상화와 캡슐화를 기반으로 한 설계는 OOP에 익숙한 개발자라면 금방 적응할 수 있고, 실시간 통신과 모듈화는 프로덕션 환경에서도 충분히 쓸 만하다. 다만, MCP 서버의 안정성과 초기 설정 비용은 실무에서 테스트해봐야 할 부분으로 보인다. MCP 의 등장은 LLM을 단순히 똑똑한 챗봇에서 실제 생활에 영향을 미칠 수 있는 Agent 로 진화 시키는 과정으로 볼 수 있겠다.
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| 자비스가 등장할 날도 머지 않았다. |