Alliance DAO 연구원: 최근 AI 분야에서 뜨거운 이슈인 MCP 개념을 쉽게 이해하기

2025.04.18

Alliance DAO 연구원: 최근 AI 분야에서 뜨거운 이슈인 MCP 개념을 쉽게 이해하기

AI 애플리케이션에서 MCP는 하드웨어의 USB-C와 같다.

2025.04.18 - 02:11:31

MCP

Web3 심층 보도에 집중하고 흐름을 통찰

AI 애플리케이션에서 MCP는 하드웨어의 USB-C와 같다.

작자: Mohamed ElSeidy

번역: TechFlow

서론

어제, 솔라나 기반 AI 관련 토큰 $Dark가 Binance Alpha에 상장되었으며, 현재 시가총액은 약 4000만 달러 수준에 도달했다.

최근의 암호화 및 AI 스토리텔링에서 $Dark는 "MCP"(모델 컨텍스트 프로토콜)와 밀접하게 연결되어 있으며, 이는 최근 구글 등 Web2 기술 기업들이 주목하고 탐색 중인 분야이기도 하다.

하지만 현재로서는 MCP라는 개념과 그 스토리텔링 영향을 명확히 설명하는 글은 많지 않다.

아래는 Alliance DAO 연구원 Mohamed ElSeidy가 쓴 MCP 프로토콜에 대한 쉽고도 심도 있는 해설 글로, MCP의 원리와 위치를 매우 평이한 언어로 설명하고 있어 최신 스토리텔링을 빠르게 이해하는 데 도움이 될 수 있다.

TechFlow는 본문 전체를 번역했다.

저는 Alliance에서 일한 수년간 수많은 창업자들이 자신들만의 전용 도구와 데이터 통합 환경을 만들어 AI 에이전트와 워크플로우에 내장시키는 것을 지켜보았다. 그러나 이러한 알고리즘, 형식화된 로직, 고유한 데이터셋들은 맞춤형 통합 뒤에 갇혀 있어 거의 사용되지 않았다.

모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)의 등장으로 이러한 상황이 급속도로 변화하고 있다. MCP는 애플리케이션이 대규모 언어 모델(LLM)과 어떻게 커뮤니케이션하고 컨텍스트를 제공할지를 표준화하는 개방형 프로토콜로 정의된다. 제가 좋아하는 비유 중 하나는 “AI 애플리케이션에게 MCP는 하드웨어의 USB-C와 같다”는 것이다. 즉, 표준화되어 있고 플러그 앤 플레이 방식이며 다기능적이며 혁신적이라는 의미이다.

MCP를 선택해야 하는 이유

Claude, OpenAI, LLAMA 등의 대규모 언어 모델(LLM)은 매우 강력하지만 현재 접근 가능한 정보에 한계가 있다. 이는 일반적으로 지식의 만료 시점이 존재하며, 독립적으로 인터넷을 탐색하거나 개인 파일이나 전용 도구에 직접 접근할 수 없다는 것을 의미한다. 어떤 형태의 통합 없이는 말이다.

특히 이전까지 개발자들은 LLM을 외부 데이터 및 도구에 연결하려 할 때 세 가지 주요 과제에 직면했다.

통합의 복잡성: 각 플랫폼(Claude, ChatGPT 등)마다 별도의 통합을 구축하려면 반복적인 노력과 여러 코드베이스 관리가 필요하다.
도구의 단편화: 각각의 도구 기능(예: 파일 접근, API 연결 등)마다 전용 통합 코드와 권한 모델이 필요하다.
배포 제약: 전용 도구는 특정 플랫폼에 국한되어 있어 적용 범위와 영향력이 제한된다.

MCP는 모든 LLM이 공통 프로토콜을 통해 외부 도구와 데이터 소스에 안전하게 접근할 수 있도록 하는 표준화된 방법을 제공함으로써 이러한 문제들을 해결한다. 이제 MCP가 어떤 역할을 하는지 이해했으므로, 사람들이 실제로 무엇을 만들고 있는지 살펴보자.

사람들이 MCP로 무엇을 만들고 있는가?

MCP 생태계는 현재 혁신이 폭발적으로 일어나는 단계에 있다. 아래는 제가 트위터에서 발견한 개발자들이 최신 작업 사례를 소개한 예시들이다.

AI 기반 스토리보드 생성: Claude가 ChatGPT-4o를 제어하여 아무런 수동 개입 없이 지브릴 스타일의 완전한 스토리보드를 자동 생성하는 MCP 통합.
ElevenLabs 음성 통합: 간단한 텍스트 프롬프트만으로 Claude와 Cursor가 전체 AI 오디오 플랫폼에 접근할 수 있게 하는 MCP 서버. 이 통합은 발신 전화를 수행할 수 있는 음성 에이전트를 만드는 데 충분할 정도로 강력하며, MCP가 현재의 AI 도구를 오디오 영역까지 확장할 수 있음을 보여준다.
Playwright를 활용한 브라우저 자동화: 스크린샷이나 시각 모델 없이도 AI 에이전트가 웹 브라우저를 제어할 수 있게 하는 MCP 서버. 이는 LLM이 브라우저 상호작용을 직접 제어할 수 있는 표준화된 방식을 통해 웹 자동화의 새로운 가능성을 창출한다.
개인 WhatsApp 통합: 개인 WhatsApp 계정에 연결되는 서버로, Claude가 메시지와 연락처를 검색하고 새 메시지를 보낼 수 있게 한다.
Airbnb 검색 도구: Airbnb 아파트 검색 도구로, MCP의 간편성과 웹 서비스와 상호작용하는 실용적인 앱을 만드는 능력을 보여준다.
로봇 제어 시스템: 로봇을 위한 MCP 컨트롤러. 이 사례는 LLM과 물리적 하드웨어 사이의 격차를 메우며, IoT 응용 및 로보틱스 분야에서의 MCP의 가능성을 입증한다.
Google Maps 및 지역 검색: Claude를 Google Maps 데이터에 연결하여 카페 같은 지역 사업체를 찾아 추천할 수 있는 시스템을 만든다. 이를 통해 AI 어시스턴트가 위치 기반 서비스를 제공할 수 있게 된다.
블록체인 통합: Lyra MCP 프로젝트는 MCP 기능을 StoryProtocol 및 기타 web3 플랫폼으로 확장한다. 이를 통해 블록체인 데이터 및 스마트 계약과 상호작용할 수 있으며, AI로 강화된 탈중앙화 애플리케이션의 새로운 가능성이 열린다.

이러한 사례들이 특히 인상적인 점은 다양성에 있다. MCP 출시 이후 짧은 시간 동안 개발자들은 창의적 미디어 제작, 커뮤니케이션 플랫폼, 하드웨어 제어, 위치 기반 서비스, 블록체인 기술에 이르는 다양한 통합을 만들어냈다. 이처럼 다양한 응용들이 동일한 표준화된 프로토콜을 따르고 있다는 사실은 MCP의 다기능성과 AI 도구 통합의 일반 표준이 될 수 있는 잠재력을 잘 보여준다.

MCP 서버의 포괄적인 목록을 확인하고 싶다면 GitHub의 공식 MCP 서버 저장소를 방문할 수 있다. 어떤 MCP 서버를 사용하기 전에는 반드시 책임 부인문을 주의 깊게 읽고, 실행 및 권한 부여하는 내용을 신중하게 처리해야 한다.

기대감과 과장

새로운 기술을 마주할 때 항상 묻는 질문이 있다. MCP는 진정으로 혁신적인가, 아니면 또 하나의 지나친 과장 끝에 사라질 도구일까?

수많은 스타트업을 지켜본 결과, 저는 MCP가 AI 발전의 진정한 전환점임을 믿는다. 혁명을 약속하면서도 점진적인 변화만 가져오는 많은 트렌드와 달리, MCP는 전체 생태계의 발전을 가로막는 인프라 문제를 해결하는 생산성 향상 도구다.

그 핵심은 기존 AI 모델을 대체하거나 경쟁하려 하지 않는다는 점에 있다. 대신 필요한 외부 도구와 데이터에 연결함으로써 모델을 더욱 유용하게 만든다.

그럼에도 불구하고 보안과 표준화에 관한 합리적인 우려는 여전히 존재한다. 초기 단계의 어떤 프로토콜과 마찬가지로, 커뮤니티가 감사, 권한, 인증, 서버 검증 등의 최선의 방법을 모색하면서 성장의 고통을 겪을 수 있다. 개발자들은 MCP 서버의 기능을 맹목적으로 신뢰해서는 안 되며, 특히 서버가 다양해질수록 더욱 조심해야 한다. 이 글에서는 면밀한 검토 없이 MCP 서버를 무분별하게 사용함으로써 노출된 최근의 취약점을 논의하고 있는데, 로컬에서 실행하더라도 발생할 수 있다.

AI의 미래는 컨텍스트에 있다

가장 강력한 AI 애플리케이션은 더 이상 독립된 모델이 아니라, MCP와 같은 표준화된 프로토콜로 연결된 전문화된 기능들의 생태계가 될 것이다. 스타트업에게 MCP는 성장하는 생태계에 적합한 전문화된 구성 요소를 구축할 수 있는 기회를 제공한다. 이는 기초 모델에 대한 막대한 투자로부터 혜택을 받으면서 동시에 자신의 고유한 지식과 역량을 활용할 수 있는 기회다.

앞으로의 전망에서, 우리는 MCP가 HTTP가 웹에 그랬던 것처럼 AI 인프라의 기본 구성 요소가 될 것으로 예상할 수 있다. 프로토콜이 성숙하고 채택이 확대됨에 따라, 거의 모든 상상 가능한 기능이나 데이터 소스를 활용할 수 있는 전문 MCP 서버 시장이 등장할 가능성이 크다.

귀하의 스타트업은 이미 MCP를 구현해 보았는가? 댓글로 경험을 듣고 싶다. 이 분야에서 흥미로운 무언가를 만들고 있다면 @alliancedao를 통해 저희에게 연락하고 지원해주기 바란다.

부록

MCP가 실제로 어떻게 작동하는지 궁금한 분들을 위해 아래 부록에서는 아키텍처, 워크플로우, 구현 방법에 대한 기술적 세부사항을 제공한다.

MCP의 내부 구조

HTTP가 웹이 외부 데이터 소스와 정보에 접근하는 방식을 표준화한 것처럼, MCP는 AI 프레임워크에 대해 같은 일을 하며 서로 다른 AI 시스템이 매끄럽게 소통할 수 있는 공용 언어를 창출한다. 그 작동 방식을 살펴보자.

MCP 아키텍처 및 프로세스

주요 아키텍처는 클라이언트-서버 모델을 따르며, 네 가지 핵심 구성 요소가 협력하여 작동한다.

MCP 호스트: Claude 또는 ChatGPT와 같은 데스크톱 AI 애플리케이션, cursorAI 또는 VSCode와 같은 IDE, 혹은 외부 데이터와 기능에 접근이 필요한 기타 AI 도구를 포함한다.
MCP 클라이언트: 호스트에 내장된 프로토콜 프로세서로, MCP 서버와의 일대일 연결을 유지한다.
MCP 서버: 표준화된 프로토콜을 통해 특정 기능을 노출하는 경량 프로그램.
데이터 소스: 파일, 데이터베이스, API 및 서비스로, MCP 서버가 안전하게 접근할 수 있다.

이제 이러한 구성 요소들을 살펴봤으므로, 일반적인 워크플로에서 이들이 어떻게 상호작용하는지 알아보자.

사용자 상호작용: 사용자가 MCP 호스트(예: Claude Desktop)에서 질문하거나 요청을 한다.
LLM 분석: LLM이 요청을 분석하고 완전한 응답을 제공하기 위해 외부 정보나 도구가 필요함을 판단한다.
도구 탐색: MCP 클라이언트가 연결된 MCP 서버를 조회하여 사용 가능한 도구를 파악한다.
도구 선택: LLM이 요청 내용과 이용 가능한 기능을 기반으로 어떤 도구를 사용할지 결정한다.
권한 요청: 투명성과 보안을 보장하기 위해 호스트가 사용자에게 선택된 도구 실행에 대한 권한을 요청한다.
도구 실행: 승인이 완료되면 MCP 클라이언트가 해당 MCP 서버로 요청을 보내고, 서버는 데이터 소스에 대한 전문적인 접근 권한을 활용해 작업을 수행한다.
결과 처리: 서버가 결과를 클라이언트로 반환하고, 클라이언트는 이를 LLM이 사용할 수 있도록 형식화한다.
응답 생성: LLM이 외부 정보를 통합하여 종합적인 응답을 생성한다.
사용자 제공: 결국 응답이 최종 사용자에게 전달된다.

이 아키텍처의 강점은 각 MCP 서버가 특정 분야에 집중하면서도 표준화된 통신 프로토콜을 사용한다는 점이다. 따라서 개발자는 각 플랫폼마다 통합을 재구축할 필요 없이, 도구를 한 번 개발하면 전체 AI 생태계에서 사용할 수 있게 된다.

첫 번째 MCP 서버 만들기

이제 MCP SDK를 사용해 몇 줄의 코드로 간단한 MCP 서버를 구현하는 방법을 살펴보자.

이 간단한 예제에서, 우리는 Claude Desktop의 기능을 확장하여 "센트럴파크 근처에 어떤 카페들이 있나요?"와 같은 질문에 답변할 수 있게 하고자 한다. 정보는 구글 맵스에서 가져온다. 이 기능은 리뷰나 평점 조회 기능으로 쉽게 확장할 수 있다. 하지만 지금은 MCP 도구인 find_nearby_places에 초점을 맞추며, 이를 통해 Claude가 구글 맵스에서 직접 정보를 가져와 대화 형식으로 결과를 제공할 수 있게 한다.