MCP – Model Context Protocol이 시사하는 점

불과 일 주일 전 바이브 코딩(Vibe Coding)이 시사하는 점이라는 글을 쓴 이후, 소위 시중에 뜨고 있는 기술 주제인 Model Context Protocol (MCP)에 대해 또 한번 이야기하게 될 줄은 몰랐습니다. 그만큼 생성형 AI 기술 시장이 빠르게 변하고, 많은 사람들이 관심을 가지고 있다는 것을 방증하는 것이겠죠.

작년 11월 Anthrophic에서 처음 소개한 MCP는 Claude 모델에 로컬 혹은 원격의 데이터 소스 및 도구를 연결하여 컨텍스트를 제공하는 표준화된 프로토콜입니다. 마치 AI를 위한 USB-C 포트라는 메타포를 가져와서 사람들에게 친근하게 설명하고 있어서, 대충 어떤 기능을 하는지 감을 잡을 수 있습니다.

현재 smithery.ai라는 사설 MCP 서버 리포지터리에는 벌써 3천여개 가까운 MCP 서버가 등록되어 있습니다. 로컬 데이터 처리, 명령어 실행 모드, 지식 메모리 관리, 웹 브라우저 자동화 같은 로컬 머신 기능에다가 웹 검색, 외부 API 연동 같은 다양한 MCP 서버가 만들어져 있습니다. 다들 눈치채셨겠지만, 과거 야후의 웹 사이트 디렉토리, 프로그래머블의 OpenAPI, 애플 앱스토어 등 인기 있었던 앱 생태계로 진입하는 전초 단계로 보여집니다. (물론 개인들이 올린것도 많기 때문에 아무거나 설치하거나 사용하면 안되고, 꼼꼼히 따져 보고 보안에 문제가 없는지 잘 살펴보아야 합니다.)

이 글에서는 MCP에 대한 자세한 기술 사양이나 MCP 서버 구현 방법을 다루지는 않고, AI 기술 생태계에서 어떤 의미를 담고 있는지 몇 가지를 살펴보고자 합니다.

◼ MCP는 개방형 표준이다?
MCP의 기술 명세를 보면, JSON-RPC 2.0 프로토콜을 이용하여 Server-Sent Events (SSE)를 통해 서버에서 클라이언트로 단방향 통신을 제공합니다. 이를 통해 MCP 서버가 Claude Desktop이나 Cursor AI와 같은 MCP 클라이언트를 가진 MCP 호스트에게 수행된 명령 결과 혹은 데이터를 전달할 수 있습니다. MCP 서버에서 받은 데이터는 간단한 JSON 사양으로 정의되어, Claude 모델에서 실행할 프롬프트에 들어가는 정보가 됩니다.

물론 표준 기술 명세를 사용한다고, 개방형 표준이라고 부르기는 어렵습니다. 실제로 OpenAI는 2023년 초에 ChatGPT Plug-in을 출시한 바 있는데, MCP와 유사하게 LLM 모델에 외부 데이터를 연동하는 데 사용할 수 있습니다. 그런게 있었느냐라고 기억하지 못하는 분들이 있을 텐데요. 크게 성공했다고 보기는 어렵죠. ChatGPT 플러그인은 ChatGPT에서만 쓸 수 있는 독점 표준이고, MCP 역시 작년 11월에 처음 나왔을 때 Claude 모델에서만 사용할 수 있었던 독점 표준이었습니다. MCP가 조금 달랐던 것은 서버-클라이언트 방식의 소프트웨어 아키텍처를 차용했다는 점입니다.

MCP가 빠르게 부상하게 된 것은 Cursor AI가 지원하기 시작했기 때문입니다. 현재, CursorAI는 기존 통합 개발 도구(IDE)를 통한 SW 개발 방식을 AI를 통해 획기적으로 바꾸었습니다. 바이브코딩이라는 용어가 뜨게 된 것도 사실상 CursorAI의 덕분이기도 합니다. 여기서 그치지 않고, 어제 OpenAI가 MCP를 자사의 OpenAI Agents SDK에 포함시켰으며, 이것은 매우 큰 변화입니다. 원래 한 회사가 쓰면, 독점 표준이고, 두 회사가 쓰면, 산업 표준이 되고, 세 회사가 쓰면, 개방형 표준이 될 수 있습니다. 웹 표준이 웹 브라우저에 채택될 때, 비슷한 과정을 거치게 됩니다. 따라서, 좋든 싫든 MCP는 AI 생태계에서 개방형 표준의 위치로 가게 되었습니다.

◼ MCP는 범용적인 아키텍처이다?
많은 분들이 MCP가 서버-클라이언트 아키텍처가 되었는지 의아해 하는 분들이 많습니다. 이미 훌륭한 개방형 API 사양과 REST 방식의 프로토콜이 있는데도, 약간 고전적인(?) RPC 방식을 쓰는가 하는 점입니다. MCP 붐에 편승해서 새로 MCP 서버를 만드는 대부분이 기존 API를 래핑하는 과정에서 복잡하다고 느끼는 것 같습니다. 그래서, 현재 MCP 아키텍처가 기존에 앱 생태계에서 사용하는 범용적인 API 방식과 부합하지 않습니다.

어떤 기술도 태동하게 된 동기가 있습니다. MCP는 Claude Desktop에서 모델 작업에 외부 데이터와 연동할 목적으로 만들어졌고, 그 데이터 소스 대부분은 로컬 머신에서 나오는 것입니다. 예를 들어, 모델로 이미지를 생성했을 때, 데스크톱에 이미지 파일을 생성한다던가, 텍스트 파일이나 PDF 파일을 읽어서 모델의 프롬프트 컨텍스트에 추가한다던가 하는 케이스이죠. 그러기 위해서는 독립적인 기능을 수행할 로컬 MCP 서버와 클라이언트 방식이 유리하고, 로컬 통신에서 좀 더 가벼운 RPC를 이용하게 된 것입니다.

MCP가 뜨면서 많은 기업들이 자사의 API를 MCP 서버로 만들어 제공하려는 욕구가 생기고 있습니다. 기존 WebAPI를 제공하려면, 원격 MCP 서버를 만들어 다시 감싸는 과정이 있어야 합니다. 아무래도 기존 REST 방식 보다 복잡하기 때문에 범용적이지 않다고 느끼는 분들이 많습니다. 앞에서 이야기한 대로, 이것은 MCP의 주효한 사용 사례는 아니었습니다. 이것은 일시적인 현상이고, 원격 MCP 서버와 API 연동하는 방법을 손쉽게 하는 방법들이 쏟아져 나올 것이라고 예상합니다. 예를 들어, Cloudflware Worker를 이용해서 MCP 서버를 배포하는 방법이나 Amazon Bedrock에서 MCP 서버를 연동하는 방법도 소개되었습니다.

◼ MCP는 AI 앱 생태계가 될 것이다?
앞서 언급한 대로, 시장 지배력을 가지고 있었던 ChatGPT 플러그인은 실패했습니다. 표준적인 REST API를 지원하고 있었기 때문에 기술 사양의 문제도 아닙니다. 다만, 2년 전에는 ChatGPT 데스크톱도 없었고, 기업들도 생성형 AI에 대해 아직 확신하지는 못하는 상태였습니다. 몇몇 기업이 빠르게 플러그인 개발을 했지만, 수요가 폭발하지도 않았습니다.

제 생각에는 무엇보다 ChatGPT 플러그인은 개발자들의 지지를 얻는 데 실패했습니다. OpenAI는 시장 지배력만 믿고, 일반 소비자에게만 어필하기 위해, 몇몇 기업들과 독점적인 플러그인 개발에만 매진했습니다. 따라서, 개발자를 위한 도구 지원이나 흔히 말하는 개발자 관계 활동(Developer Relation)이 전무했습니다. 저처럼 새로운 기술에 관심이 많은 사람은 새로운 게 나오면 시도해 보는 편인데, ChatGPT 플러그은 전혀 그렇지 못했습니다.

MCP는 확실히 다른 길을 걷고 있습니다. Anthropic은 처음 시작부터 개발자들에게 친근한 표준 사양과 SW 아키텍처를 선보였고, 결과를 내기 위해 유명한 업체들과 협력해서 뭔가를 만들어내는 게 아니라, 개발자들의 호응을 기다려 왔습니다. 최근의 AI 호사가들이 떠들어 대는 것은 가볍게 무시할 수 있습니다만, 적어도 MCP에 대해 개발자들에게서 오는 피드백은 진짜입니다. 역사적으로 소프트웨어 기술 산업에서 개발자의 목소리와 커뮤니티 반응이 중요한 이유입니다.

Update (2025년 4월 7일) – 개인이나 기업이 MCP 기술을 활용하실때, MCP – Model Context Protocol 보안 위험이라는 글도 꼭 참고하시기 바랍니다.

- Channy Yun (윤석찬);

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