MCP의 성공과 그 의미: 자유로운 컨텍스트 활용은 LLM 능력 확보만큼 중요하다.

AI 엔지니어 쪽에서 최근 몇 달간 타임라인을 가득 채우는 MCP(Model Context Protocol) 이야기에 주목하게 됩니다. 2024년 말에 시작된 이 프로토콜이 왜 이렇게 빠르게 AI 개발 생태계의 표준으로 자리잡았는지, 그리고 이것이 우리 AI 개발 방식에 어떤 변화를 가져올지 살펴보겠습니다.

MCP의 성공 요인: 컨텍스트의 핵심 가치를 이해하다

MCP에 대해서 리서치 하며 급하게 정리한 한문장

Anthropic이 MCP를 개발할 때 가장 중요시한 철학은 “모델은 제공되는 컨텍스트만큼만 좋을 뿐(Models are only as good as the context provided to them)”이라는 것이었습니다. 이 간단한 가정이 AI 개발의 방향을 바꾸고 있는데, 실상 MCP가 많은 사람들의 시행착오를 하길 미리 가서 기다린 느낌입니다. 흡사 “그래 내가 했던 말이 맞지?” 하구요.

1년 전까지만 해도 대부분의 AI 챗봇은 사용자가 직접 복사-붙여넣기로 컨텍스트를 제공해야 했습니다. 하지만 점차 모델이 외부 데이터와 도구에 직접 접근할 수 있는 시스템으로 진화해왔고, MCP는 이러한 진화의 중심에 서 있습니다.

Claude와 함께한 도구 사용 여정

Anthropic의 Claude는 SWE-Bench에서 최고 성능을 보여주며 도구 사용 능력에서 뛰어난 역량을 증명했습니다. 이러한 경험이 MCP의 설계에 깊이 반영되었습니다. Anthropic의 “Building Effective Agents” 블로그에서 설명했듯이, MCP는 LLM이 단순한 텍스트 생성 도구를 넘어 실제로 세상과 상호작용할 수 있는 방법을 표준화합니다.

Claude의 도구 사용에 대한 철저한 고민은 MCP의 설계에서도 드러납니다

Model-controlled Tools: LLM이 적절한 시점에 도구를 호출해 데이터를 가져오거나 작업을 수행
Application-controlled Resources: 서버가 데이터를 클라이언트에 제공하고 클라이언트가 이를 활용하는 방식
User-controlled Prompts: 사용자가 직접 실행할 수 있는 템플릿화된 상호작용

왜 MCP가 성공했는가?

AI 개발 생태계에서 MCP가 OpenAPI나 LangChain과 같은 대안들을 제치고 표준으로 자리잡은 이유를 살펴보면 다음과 같습니다.

1. “AI-Native” 접근 방식

MCP는 기존 API 표준들과 기술적으로 유사한 부분이 있지만, AI 개발의 특성을 고려한 설계가 강점입니다. 특히 콘텍스트를 핵심으로 놓는 방식은 “AI-Native”한 접근으로, 모델이 외부 세계와 상호작용하는 방식을 최적화합니다. LLM이 아무리 도구 사용 능력이 좋다고 한들 사용할 수 있는 도구가 제대로 제공될 수 있는 환경이 없다면 무용지물일 것입니다.

2. 강력한 지원 기관과 명확한 스펙

Anthropic이라는 큰 기업의 지원을 받으면서도 개방형 표준으로 발전하고 있습니다. 잘 정의된 스펙이 있어 개발자들이 쉽게 이해하고 구현할 수 있습니다.

3. 개발자 친화적 브랜드

Claude가 가장 사랑받는 AI 모델 중 하나가 되면서, Anthropic은 개발자 생태계에 강한 영향력을 갖게 되었습니다. SWE-Bench와 같은 벤치마크에서의 성공이 이를 뒷받침하고 있습니다.

4. 검증된 프로토콜 기반

MCP는 Microsoft의 성공적인 Language Server Protocol(LSP)을 기반으로 설계되었습니다. 이는 이미 검증된 아키텍처에 AI 기능을 확장한 형태로, 안정성과 신뢰성을 제공합니다. MCP와 LSP는 모두 특정 기능을 서버로 분리하고 표준화된 프로토콜을 통해 클라이언트와 통신한다는 근본적인 아이디어를 공유합니다. 그러나 LSP가 개발 도구에서 프로그래밍 언어 기능을 지원하는 데 중점을 둔다면, MCP는 AI 모델이 다양한 데이터 소스에 안전하게 접근하고 맥락을 이해할 수 있게 하는 데 중점을 둡니다. 두 프로토콜 모두 각자의 도메인에서 반복적인 구현 작업을 줄이고 표준화된 방식으로 기능을 제공하는 것을 목표로 하고 있죠.

구분	LSP	MCP
공통점
프로토콜 기반 통신	클라이언트-서버 아키텍처, JSON 기반 메시지 교환	클라이언트-서버 아키텍처, JSON 기반 메시지 교환
기능 분리	언어별 기능을 서버로 분리해 재사용	데이터 소스 연결 기능을 서버로 분리해 재사용
확장성	기능(capabilities) 개념으로 서버 지원 기능 알림	기능(capabilities) 개념으로 서버 지원 기능 알림
표준화 목표	언어 도구 영역의 반복 작업 감소	AI 데이터 접근 영역의 반복 작업 감소
차이점
주요 목적	프로그래밍 언어 관련 기능 제공 (자동 완성, 정의 이동, 오류 진단)	AI 모델의 다양한 데이터 소스 접근 및 컨텍스트 활용
데이터 흐름	텍스트 문서 중심, 편집기-언어 서버 간 문서 동기화	다양한 데이터 소스의 데이터를 AI 모델에 제공
도구 실행 방식	주로 언어 분석 관련 요청에 응답	데이터 접근 및 서버에서 직접 도구 실행 기능 포함
컨텍스트 관리	파일 단위의 컨텍스트(열린 문서) 관리	다양한 데이터 소스의 컨텍스트 관리 및 통합
응용 분야	개발 도구와 IDE에서 코드 작성 지원	AI 모델이 사용자 데이터와 시스템에 접근해 관련성 높은 응답 생성

5. 완전한 에코시스템 제공

클라이언트, 서버, 도구, SDK 등 필요한 모든 구성 요소를 처음부터 제공했으며, Anthropic 자체적으로 사용하며 지속적으로 개선해왔습니다. 이는 MCP는 Anthropic 모델 기반으로 아주 잘 동작할 거라는 예측을 하기 쉽게 합니다.

MCP와 에이전트의 미래

MCP는 단순한 도구 연결 프로토콜을 넘어 AI 에이전트의 기반 프로토콜로 진화하고 있습니다. 몇 가지 주목할 기능들은 다음과 같습니다.

샘플링(Sampling): 서버가 클라이언트에 LLM 추론을 요청할 수 있어, 서버 자체가 LLM을 호스팅하지 않아도 됩니다.
구성 가능성(Composability): 클라이언트와 서버의 논리적 분리로, 하나의 애플리케이션이 클라이언트이면서 동시에 서버가 될 수 있습니다. 이로써 복잡한 에이전트 시스템을 구축할 수 있습니다.
원격 서버와 인증: 최근 추가된 기능으로, 원격 호스팅된 서버와 OAuth 인증을 지원합니다. 이는 MCP의 접근성을 크게 향상시키는 요소입니다.

나아갈 방향: MCP 레지스트리

MCP 생태계가 빠르게 성장하면서 서버 발견과 관리를 위한 중앙 레지스트리의 필요성이 대두되었습니다. Anthropic은 MCP 레지스트리 API를 개발 중이며, 이는 서버 검색, 신뢰성 확인, 버전 관리 등의 기능을 제공할 예정입니다. MCP 레지스트리에 세상의 모든 도구가 관리되고 있다면 어떠한 도구든 자연어로 실행할 수 있는 오라클 LLM도 만들어 낼 수 있는 날이 멀지 않았을거란 생각도 해봅니다.

결론

MCP의 성공은 단순한 기술적 우위보다는 AI 개발 생태계의 진화 방향을 정확히 예측하고 그에 맞는 솔루션을 제공했기 때문입니다. “모델은 제공되는 컨텍스트만큼만 좋다”는 철학에서 출발한 MCP는 AI 애플리케이션이 외부 세계와 상호작용하는 방식을 표준화함으로써, 개발자들이 더 강력하고 맥락 인식이 뛰어난 AI 시스템을 구축할 수 있게 했습니다.

클로드와 같은 모델이 도구 사용에 깊이 고민한 경험이 반영된 MCP는 이제 AI 개발의 기반 프로토콜로 자리잡고 있으며, 앞으로 더 많은 혁신을 이끌어낼 것으로 기대됩니다.

우리가 컨텍스트의 가치를 이해하고 활용할수록, AI 시스템은 더욱 강력해지고 인간의 의도에 더 가까워질 것입니다. MCP는 그 여정의 중요한 이정표가 되었습니다.