MCP(Model Context Protocol) 완벽 가이드

MCP란 무엇인가?

Model Context Protocol(MCP)은 Anthropic이 2024년 11월에 발표한 오픈 표준으로, AI 시스템(LLM)이 외부 도구, 시스템, 데이터 소스와 통합하고 데이터를 공유하는 방식을 표준화합니다.

"MCP는 AI 애플리케이션의 USB-C 포트와 같습니다. USB-C가 전자기기 연결을 표준화한 것처럼, MCP는 AI 애플리케이션과 외부 시스템의 연결을 표준화합니다."

주요 이점

1. 표준화된 AI 통합

MCP는 AI 모델과 도구를 연결하는 구조화된 방법을 제공합니다.

2. 유연성

다양한 AI 모델과 벤더 간 쉬운 전환이 가능합니다.

3. 보안

데이터가 자체 인프라 내에서 유지되면서 AI와 상호작용합니다.

4. 확장성

stdio, WebSockets, HTTP SSE, UNIX 소켓 등 다양한 전송 방식을 지원합니다.

산업 채택 현황 (2025년)

OpenAI

2025년 3월, OpenAI가 공식적으로 MCP를 채택했습니다:

• ChatGPT 데스크톱 앱
• OpenAI Agents SDK
• Responses API

Google DeepMind

2025년 4월, Demis Hassabis CEO가 Gemini 모델과 관련 인프라에서 MCP 지원을 확인했습니다.

MCP 아키텍처

┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐
│   MCP Client    │────▶│   MCP Server    │────▶│  External Tools │
│ (Claude, GPT)   │◀────│   (Your App)    │◀────│   (APIs, DBs)   │
└─────────────────┘     └─────────────────┘     └─────────────────┘

MCP Client

AI 애플리케이션 (예: Claude Desktop, IDE 플러그인)

MCP Server

개발자가 구현하는 서버로, 외부 도구와 데이터를 AI에 노출

핵심 구성요소

• Resources: AI가 읽을 수 있는 데이터
• Tools: AI가 호출할 수 있는 기능
• Prompts: 미리 정의된 프롬프트 템플릿

구현 예제 (Python)

from mcp import Server, Resource, Tool

# MCP 서버 초기화
server = Server("my-mcp-server")

# Resource 정의 - AI가 읽을 수 있는 데이터
@server.resource("user/{user_id}")
async def get_user(user_id: str):
    user = await database.get_user(user_id)
    return Resource(
        uri=f"user/{user_id}",
        name=user.name,
        content=user.to_json()
    )

# Tool 정의 - AI가 호출할 수 있는 기능
@server.tool("send_email")
async def send_email(to: str, subject: str, body: str):
    """이메일을 전송합니다."""
    result = await email_service.send(to, subject, body)
    return {"success": True, "message_id": result.id}

# 서버 실행
server.run(transport="stdio")

TypeScript SDK 예제

import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server";

const server = new Server({
  name: "my-mcp-server",
  version: "1.0.0"
});

// Tool 등록
server.setRequestHandler("tools/call", async (request) => {
  if (request.params.name === "get_weather") {
    const { city } = request.params.arguments;
    const weather = await fetchWeather(city);
    return { content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(weather) }] };
  }
});

server.connect(transport);

지원 SDK

보안 고려사항

2025년 4월 보안 연구자들이 MCP의 여러 보안 이슈를 분석했습니다:

주요 취약점

1. 프롬프트 인젝션: 악의적 입력으로 AI 동작 조작
2. 도구 권한 문제: 도구 조합으로 파일 유출 가능성
3. 유사 도구 공격: 신뢰된 도구를 가장한 악성 도구

권장 보안 조치

1. 도구별 최소 권한 원칙 적용
2. 입력 검증 및 새니타이징
3. 민감한 작업에 대한 사용자 확인
4. 도구 화이트리스트 관리
5. 감사 로깅 구현

실제 활용 사례

1. PR 리뷰 자동화

MCP Server → GitHub API → Claude Desktop
- PR 코드 변경사항 조회
- 자동 코드 리뷰 생성
- 개선 제안 코멘트 작성

2. 데이터베이스 질의

MCP Server → PostgreSQL → AI Agent
- 자연어 질문을 SQL로 변환
- 쿼리 실행 및 결과 해석
- 비즈니스 인사이트 제공

3. 문서 관리

MCP Server → Notion/Confluence → AI Assistant
- 문서 검색 및 요약
- 새 문서 생성
- 기존 문서 업데이트

MCP의 미래

MCP는 AI 에이전트 생태계의 핵심 인프라로 자리잡고 있습니다:

1. 2024년: Anthropic 발표, 초기 채택
2. 2025년 Q1: OpenAI 채택
3. 2025년 Q2: Google 채택 확인
4. 2025년 하반기: 산업 표준화 진행 예상

결론

MCP는 AI와 외부 시스템 간의 연결을 표준화하는 중요한 프로토콜입니다. 주요 AI 기업들의 채택으로 사실상의 표준이 되어가고 있으며, AI 에이전트 개발자라면 반드시 이해하고 있어야 할 기술입니다.