출처 : SONOW
AI 에이전트 혁신의 핵심, MCP 기술 등장
AI가 단순히 채팅창 안에서 대화만 하던 시대가 끝나고 있다. 이제 AI는 MCP(Model Context Protocol)라는 혁신적인 기술을 통해 외부 시스템과 연결되어 실제 업무를 수행할 수 있게 됐다. 사용자가 "내일 일정을 캘린더에 등록해줘"라고 요청하면, AI가 직접 캘린더 앱을 호출해 일정을 추가하는 것이 현실이 되고 있다.
MCP는 2024년 11월 Claude 개발사인 Anthropic이 처음 공개했을 당시만 해도 큰 주목을 받지 못했다. 하지만 2025년 3월 OpenAI가 ChatGPT 전반에 MCP 기술을 적용할 계획을 발표하면서 상황이 완전히 바뀌었다. 구글 검색량 데이터에 따르면 OpenAI 발표 이후 'MCP' 키워드 검색량이 폭발적으로 증가했다.
Anthropic은 MCP 개발 배경에 대해 "아무리 정교한 모델이라 해도 데이터와 단절되어 있다면, 정보 사일로와 레거시 시스템에 갇혀 있다면 그 능력은 제한될 수밖에 없다"고 설명했다. 기존 AI는 학습된 데이터 내에서는 뛰어난 성능을 보이지만, 실시간 정보 접근이나 외부 시스템과의 연동에는 한계가 있었다.
MCP는 이러한 문제를 해결하는 표준 연결 언어 역할을 한다. 마치 과거 제조사별로 다르던 핸드폰 충전기가 C타입 USB로 통일된 것처럼, MCP는 AI와 다양한 시스템을 연결하는 범용 표준을 제공한다.
주요 기업들의 연쇄적 MCP 도입
MCP의 실용성이 입증되면서 주요 기업들의 도입이 가속화되고 있다. 2025년 2월 AI 기반 코딩 도구 Cursor가 Claude LLM 기반의 MCP 연동 기능을 도입한 것이 시발점이었다. 개발자들은 MCP 포맷으로 도구를 정의하기만 하면 Claude가 자동으로 인식해 필요에 따라 호출할 수 있게 됐다.
이는 MCP가 단순한 기술 문서를 넘어 현실에서 작동하는 실질적인 표준임을 보여준 첫 사례였다. Cursor의 성공적 적용 사례는 다른 기업들에게도 큰 영향을 미쳤다.
OpenAI의 MCP 지원 공식 발표는 결정적 전환점이었다. 이 시기부터 개발자, 엔지니어, 기업 실무자들 사이에서 MCP가 AI 통합의 핵심 표준으로 인식되기 시작했다. 업계 최대 플레이어인 OpenAI의 참여는 MCP 생태계 확산에 강력한 추진력을 제공했다.
3D 모델링 도구 블렌더(Blender)도 MCP 서버를 도입해 몇 줄의 프롬프트만으로 3D 모델링 작업이 가능하게 됐다. 노션 역시 Claude를 통한 명령만으로 노션 페이지에 데이터베이스 생성, 여행 일정표 작성 등의 작업을 실행할 수 있도록 했다.
국내에서 많이 사용되는 Zapier, 구글 드라이브, 슬랙 같은 도구들도 이미 MCP와 연동 가능한 구조를 갖추고 있어, 추가 개발 없이도 바로 활용할 수 있는 환경이 조성됐다.
MCP 작동 원리와 구조적 혁신
MCP의 작동 구조는 복잡해 보이지만 실제로는 매우 직관적이다. 호스트(Host)는 사용자가 작업하는 환경으로 VS Code, 노션, Google Docs 등이 해당된다. MCP 클라이언트(Client)는 호스트에 설치되는 확장 프로그램으로 문맥 정보를 수집해 MCP 서버에 전달한다.
MCP 서버(Server)는 여러 클라이언트에서 수집된 문맥 정보를 정제해 AI 모델에게 전달하는 역할을 한다. Claude Desktop이 대표적인 예다. 마지막으로 Claude, GPT 등 AI 모델이 전달받은 문맥을 바탕으로 코드 작성, 문서 생성, 요약 등 다양한 작업을 수행한다.
예를 들어 AI 모델이 특정 작업을 요청하면, 호스트는 이를 알맞은 클라이언트에게 전달한다. 클라이언트는 서버로부터 결과를 받아 호스트에 전달하고, 호스트는 이 결과를 AI 모델에게 제공하는 순환 구조다.
이러한 구조적 혁신을 통해 AI는 단순한 정보 제공을 넘어 실제 업무 자동화의 핵심 역할을 수행할 수 있게 됐다. 기존에는 각 시스템별로 별도의 연동 코드를 개발해야 했지만, MCP를 통해 표준화된 방식으로 통합 연결이 가능해진 것이다.
현실적 한계와 미래 발전 방향
MCP의 급속한 확산에도 불구하고 해결해야 할 과제들이 존재한다. 가장 큰 우려는 보안 취약점이다. AI와 다양한 도구, 데이터 소스를 연결하는 개방형 구조 특성상 위협에 노출되기 쉽다. MCP 생태계가 분산되어 있고 중앙 통제가 어렵기 때문에 해커 공격 탐지가 어렵다는 점도 위험 요소다.
또한 도구 연결과 실질적 활용 간의 괴리도 문제다. MCP를 통해 많은 도구와 연결될 수 있지만, 그 연결이 반드시 효율적인 사용으로 이어지지는 않는다. AI가 어떤 도구를 사용할지 잘못 판단하거나, 연결은 됐지만 적절한 결과를 도출하지 못하는 경우가 빈번하다.
하지만 전문가들은 MCP가 AI 통합 표준으로 자리 잡을 가능성이 높다고 평가한다. C타입 USB가 기기 연결의 표준이 된 것처럼, MCP도 AI와 외부 도구 연결의 표준 프로토콜로 발전할 것이라는 전망이다. OpenAI, Zapier, HuggingFace 같은 주요 AI 기업들이 MCP와 유사한 구조를 채택하고 있어 표준화 가능성이 높아지고 있다.
멀티 에이전트 협업 구조로의 진화도 주목할 만하다. 현재는 하나의 AI가 단일 작업을 처리하지만, 향후에는 여러 AI가 역할을 분담해 복잡한 작업을 협력해서 완수하는 구조로 발전할 전망이다. 예를 들어 고객 문의 처리 시 CX 분류 에이전트, 정보 조회 에이전트, 답변 작성 에이전트가 각각 역할을 나눠 처리하고, MCP가 에이전트 간 정보 전달과 도구 호출을 담당하는 방식이다.