[MCP] LLM의 만능 커넥터

 

이번 단계는 앤스로픽(Anthropic)이 제시한 새로운 인공지능 연결 표준이자, 모델이 파편화된 데이터와 도구들에 즉각적으로 접근할 수 있게 해주는 [17단계: MCP] LLM의 만능 커넥터입니다. 에이전트가 활동할 수 있는 '표준 인터페이스'를 구축하는 핵심 내용을 정리해 드립니다.

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[LLM 컨셉] MCP: 모델과 데이터를 잇는 표준 고속도로

**MCP (Model Context Protocol)**는 LLM 애플리케이션이 외부 데이터 소스나 도구(Tool)와 상호작용할 수 있도록 돕는 개방형 표준 프로토콜입니다. 과거에는 서비스마다 제각각이었던 연결 방식을 하나로 통일하여, 한 번의 구축으로 다양한 모델과 클라이언트에서 재사용할 수 있게 만든 것이 핵심입니다.

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1. 왜 MCP가 필요한가? (연결의 파편화 해결)

기존에는 모델에 내 컴퓨터의 파일이나 특정 API를 연결하려면 각 모델(GPT, Claude, Gemini 등)이나 프레임워크마다 복잡한 커스텀 코드를 짜야 했습니다.

• 과거: 모델 A를 위해 만든 도구를 모델 B에서 쓰려면 다시 코딩해야 함 (N:M의 복잡도).
• MCP 도입: 모든 모델과 도구가 MCP라는 공통 언어로 대화함 (1:1의 단순함).
• 이점: 개발자는 도구(MCP 서버)만 한 번 만들면, 이를 지원하는 모든 AI 클라이언트(Claude Desktop, IDE, 커스텀 앱 등)에서 즉시 사용할 수 있습니다.

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2. MCP의 핵심 아키텍처 (Server-Client 구조)

MCP는 크게 세 가지 구성 요소로 작동합니다.

1. MCP Host (클라이언트): 모델을 사용하는 애플리케이션입니다. (예: Claude Desktop, IDE, 혹은 직접 만든 에이전트 앱)
2. MCP Server: 실제 데이터나 기능을 제공하는 경량 프로그램입니다. (예: 구글 드라이브 읽기, 로컬 파일 탐색, SQL 쿼리 실행기 등)
3. Local/Remote Resources: 서버가 접근하는 실제 데이터 소스입니다.

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3. MCP가 제공하는 3가지 핵심 기능

MCP 서버는 모델에게 다음과 같은 세 가지 능력을 부여합니다.

• Resources (자원): 모델이 읽을 수 있는 데이터입니다. (예: 로컬 텍스트 파일, API 응답 값)
• Prompts (프롬프트 템플릿): 특정 작업을 수행하기 위해 미리 정의된 프롬프트 양식입니다.
• Tools (도구): 모델이 실제로 실행할 수 있는 기능입니다. (예: "파일 삭제", "이메일 전송", "코드 컴파일")

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4. MCP의 실무적 가치: "에이전트의 확장성"

에이전트를 설계할 때 MCP를 도입하면 다음과 같은 변화가 생깁니다.

• 보안 강화: 모델이 내 전체 시스템에 접근하는 대신, 정해진 MCP 서버를 통해서만 필요한 자원에 안전하게 접근합니다.
• 생태계 활용: 이미 GitHub에 공개된 수많은 MCP 서버(Google Maps, Slack, Postgres 등)를 가져와서 내 에이전트에 바로 장착할 수 있습니다.
• IDE와의 결합: Cursor나 VS Code 같은 개발 도구에 MCP를 연결하면, 모델이 내 프로젝트 구조를 완벽히 이해하고 코드를 수정하는 능력이 비약적으로 향상됩니다.

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5. [선생님의 심화 보충] MCP와 RAG의 시너지

많은 분이 "RAG가 있는데 왜 MCP가 필요한가?"라고 묻습니다.

• RAG는 방대한 문서 뭉치에서 **'지식'**을 찾아오는 데 집중합니다.
• MCP는 지금 당장 내 컴퓨터에 있는 파일, 실시간 API, 혹은 시스템 **'제어'**에 집중합니다. 결국, **과거의 지식(RAG)과 현재의 상태(MCP)**를 결합할 때 가장 강력한 자율 에이전트가 완성되는 것입니다.

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✍️ 공부를 마치며

MCP는 LLM이 우리 실생활의 운영체제(OS)와 직접 소통하기 위한 '범용 단자'와 같습니다. 이제 우리는 연결 표준을 확보했습니다. 이제 이 통로를 통해 지능적으로 행동하는 **[18단계: Agent]**를 완성해 볼 시간입니다!