AI가 툴을 '직접 실행'하는 시대: MCP가 바꿔놓은 연결 방식

MCP? 어디서 많이 들어봤는데... 이번에 조금 더 제대로 알아봤어요

요즘 IT 업계에서 자주 보이는 단어 중 하나가 바로 MCP, Model Context Protocol이에요. AI랑 툴이랑 연결하는 다리 같은 개념이라는 건 얼핏 들어서 알고 있었는데요, 이번에 기사를 읽고 나니까, 단순한 ‘연결 도구’ 그 이상이라는 걸 알게 됐습니다.

# 요약: MCP를 한 문단으로 정리하면?

MCP(Model Context Protocol)는 생성형 AI가 외부의 데이터나 도구와 표준 방식으로 통신할 수 있게 도와주는 오픈소스 프로토콜이에요. AI가 그냥 똑똑하게 말하는 걸 넘어서, 실제 서비스나 데이터베이스랑 연결되어 뭔가 ‘실행’까지 할 수 있게 만드는 역할이라고 보면 됩니다.

이전에는 이런 연결을 하려면 다 따로 커넥터를 짜야 했고, 툴이 바뀌면 코드도 다시 짜야 했는데… MCP는 그런 복잡함을 줄여주는 표준화된 다리 역할을 해주는 거죠.

# 들어본 적은 있지만… 이제 좀 감이 잡히는 느낌

MCP라는 말은 AI 관련 커뮤니티나 기술 뉴스에서 종종 보긴 했지만, 솔직히 "그냥 연결해주는 무언가인가 보다~" 정도로만 알고 있었거든요. 근데 이번에 좀 자세히 읽어보니, 이게 단순한 API 커넥터가 아니라 AI 에이전트가 외부 세계와 스스로 상호작용하게 만드는 구조적인 틀이라는 걸 알게 됐어요.

예를 들어, LLM이 "LA 날씨 어때?"라고 묻는 사용자 질문을 받으면, 기존엔 그냥 학습된 데이터를 토대로 답을 하거나 별도 툴 연결이 필요했어요. 근데 MCP 구조에서는 그 날씨 툴이 get-weather처럼 정의되어 있고, LLM은 그걸 직접 호출할 수 있게 구성돼 있어요. 마치 실제 사람이 "날씨 앱 켜서 확인해볼게" 하는 것처럼, AI가 알아서 툴을 '실행'하는 거예요. 이거 좀 신기하죠?

# LLM, RAG, Function Calling이랑 뭐가 다를까?

기존에도 RAG나 Function Calling 같은 방식으로 LLM이 외부 정보를 활용할 수 있었어요. 하지만 그건 벡터 DB나 함수 호출을 전제로 한 구조였고, 매번 커스텀 작업이 필요했죠.

MCP는 이걸 더 범용적으로 풀어낸 거예요. 각 LLM이 툴 이름만 인식하고 실제 실행은 에이전트 루프가 MCP 서버를 통해 처리하는 구조라서, 확장성이나 재사용성 측면에서 훨씬 효율적이더라고요.

# 이걸 읽고 나서 떠오른 생각

처음엔 “왜 이렇게 복잡하게 툴-클라이언트-서버 구조를 만들어야 하지?” 싶었는데, 생각해보면 AI 에이전트가 진짜 사람처럼 작동하려면 툴을 직접 고르고 실행하는 기능이 필수인 것 같아요.

그리고 깃허브에 올라온 MCP 서버들을 보면 정말 별게 다 있더라고요. 데이터베이스 조회는 물론이고, 기상 정보, 파일 시스템 조작까지... 솔직히 이 정도 되면 웬만한 업무는 AI가 다 알아서 처리할 수 있는 시대가 온 게 아닐까 싶었습니다. 아직은 보안 문제도 많지만요.

# 개발자로서 참고할만한 포인트

• GPT 같은 LLM에 툴을 연결하고 싶다면, 이제는 직접 호출 코드를 짜기보단 MCP를 고려해보는 게 훨씬 나아 보입니다.
• MCP 클라이언트는 각 LLM에 맞게 설정해야 하지만, 서버는 재사용 가능하다는 점이 인상 깊었어요.
• 서버/클라이언트는 JSON-RPC 기반으로 통신하고, HTTP 스트리밍도 지원하니 구조적으로도 납득이 됐습니다.

# 마무리하며

저는 MCP라는 개념을 들어보기만 했는데, 이번에 정리하면서 “아, 이래서 요즘 툴 호출이 쉬워졌다고 하는구나” 싶었습니다.
실제로 요즘 에이전트 AI 관련 기능들을 보다 보면, 이런 표준이 없으면 연결이 너무 복잡했겠다는 생각도 들었어요.
저처럼 ‘툴이랑 어떻게 연결되는지’ 궁금했던 분들께 MCP 구조를 한 번쯤 살펴보는 걸 추천드립니다.

 

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