Model Context Protocol은 일반적으로 MCP로 약칭되며, Large language model 애플리케이션을 외부 도구, 데이터 소스 및 기타 시스템에 연결하기 위한 공통 인터페이스를 정의하는 개방형 표준이다. MCP 이전에는 모델에 파일 시스템, 데이터베이스 또는 타사 API와 같은 도구에 대한 접근 권한을 부여하려는 각 애플리케이션이 일반적으로 해당 모델 제공업체의 자체 Tool use (function calling) 형식에 특화된 맞춤형 통합 코드를 작성해야 했으며, 이는 모델과 도구의 모든 조합에 대해 동일한 통합 작업을 반복해야 함을 의미했다. MCP는 모든 도구 제공업체가 한 번 구현하면 호환되는 모든 모델 클라이언트가 연결할 수 있는 단일 프로토콜을 지정하여 이 문제를 해결하며, 이는 종종 범용 어댑터에 비유되거나 Anthropic의 표현에 따르면 AI 애플리케이션을 위한 "USB-C 포트"로 설명된다.
기원과 채택
Anthropic은 2024년 11월 MCP를 오픈소스 사양으로 도입했으며, 프로토콜 자체와 함께 참조 서버 및 클라이언트 구현을 출시했다. 이는 독점적인 Anthropic 기능이 아닌 명시적으로 개방형 표준으로 자리매김되었으며, 모든 개발자가 일부 도구나 데이터 세트를 노출하는 MCP 서버 또는 모델 기반 애플리케이션에 MCP 지원을 내장하는 MCP 클라이언트를 구축할 수 있도록 설계된 문서와 SDK와 함께 게시되었다. 이 프로토콜은 2025년을 통해 빠르게 채택되었으며, 경쟁 AI 연구소와 주요 소프트웨어 기업들이 자사 제품에 대한 MCP 지원을 구축하거나 발표했고, 버전 관리 시스템, 프로젝트 관리 소프트웨어, 데이터베이스 및 커뮤니케이션 플랫폼과 같은 일반적인 도구에 모델을 연결하는 커뮤니티 구축 MCP 서버의 생태계가 성장했다.
설계
MCP는 범용 메시지 전달 전송 계층 위에 구축된 클라이언트-서버 아키텍처를 기반으로 한다. MCP 서버는 연결된 클라이언트에 세 가지 주요 기능을 노출한다: 도구는 모델이 작업을 수행하거나 데이터를 검색하기 위해 호출할 수 있는 함수로, 기존의 Tool use (function calling) 함수 호출과 유사하다; 리소스는 클라이언트 애플리케이션이 읽고 모델에 제공할 수 있는 데이터 또는 콘텐츠 조각으로, 파일 내용이나 쿼리 결과와 같은 것이다; 프롬프트는 서버가 일반적인 작업을 위해 제공할 수 있는 사전 정의된 재사용 가능한 프롬프트 템플릿이다. 클라이언트는 일반적으로 AI 애플리케이션이나 AI agent 프레임워크로, 주어진 서버가 제공하는 것을 발견하고 표준화된 프로토콜을 통해 도구 호출이나 리소스 읽기를 요청할 수 있으며, 기본 모델은 다른 도구 사용 인터페이스와 마찬가지로 호출할 도구를 선택한다.
중요성
MCP는 AI agent 시대에 특화된 확장 문제를 해결했다: 단일 에이전트가 많은 다양한 도구와 데이터 소스에 접근해야 하고, 단일 도구 제공업체가 많은 다양한 AI 애플리케이션을 지원하려는 것이 일반화되면서, 공유 표준 없이 필요한 맞춤형 지점 간 통합의 수가 관리하기 어려울 정도로 증가했다. MCP는 양쪽의 인터페이스를 표준화함으로써 도구 구축자가 MCP 호환 클라이언트와 작동하는 하나의 통합을 작성할 수 있게 하고, 애플리케이션 구축자가 각 도구에 대한 맞춤형 코드 없이 MCP 호환 도구를 지원할 수 있게 했다. 이는 소프트웨어의 초기 표준화 노력과 역할에서 비교할 수 있지만 연륜에서는 비교할 수 없는 인프라 조각이 되었으며, 2025년을 통해 업계 논평에서 모델과 많은 외부 기능을 결합한 에이전트형 AI 시스템으로의 광범위한 전환을 위한 기반 계층으로 널리 논의되었다.
한계
초기 단계의 표준으로서 MCP의 첫 해 생태계는 보안 도구, 인증 규칙 및 신뢰할 수 있는 서버를 찾기 위한 검색 메커니즘에 여전히 공백이 있었으며, 신뢰할 수 없는 제3자가 작성한 MCP 서버에 에이전트를 연결하는 것은 악의적인 도구 출력을 통한 Prompt injection 가능성을 포함하여 외부 Tool use (function calling) 통합과 관련된 동일한 위험을 수반한다. 그럼에도 불구하고 비교적 짧은 기간 동안의 빠른 산업 전반의 채택은 단일 연구소에서 시작된 표준으로는 이례적인 것으로 간주되었으며, 이는 많은 동시 도구 연결을 가진 에이전트형 사용 사례가 일반화되면서 상호 운용성에 대한 광범위한 산업적 필요성을 반영한다.