요즘 AI 이야기하면 자꾸 ‘더 큰 모델’만 떠올리게 되죠? 그런데 진짜 혁신은 의외로 조용한 곳에서 일어나고 있다고 합니다. 바로 ‘표준화’인데요. 앤트로픽(Anthropic)이 2024년 11월에 발표한 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)이 그 중심에 있습니다.
MCP는 AI 애플리케이션이 학습 데이터 외의 ‘세상’과 상호작용하는 방식을 표준화합니다. 마치 웹 애플리케이션이 서비스에 연결하는 방식을 HTTP와 REST가 표준화한 것처럼 말이죠. MCP는 AI 모델이 다양한 도구(tool)에 연결하는 방법을 표준화하는 역할을 합니다.
MCP가 무엇인지 설명하는 기사는 많지만, 대부분 놓치는 부분이 있습니다. 바로 MCP가 ‘표준’이라는 점입니다. 표준은 단순히 기술을 정리하는 것을 넘어 성장의 선순환 구조를 만듭니다. 표준을 일찍 도입하면 그 흐름을 타고 앞서 나갈 수 있지만, 무시하면 뒤처지게 됩니다. 이 글에서는 MCP가 왜 지금 중요한지, 어떤 과제를 안고 있는지, 그리고 이미 생태계를 어떻게 변화시키고 있는지 알아보겠습니다.
MCP란 무엇일까요?
클라우드 인프라 회사의 제품 관리자 릴리(Lily)의 이야기를 들어볼까요? 릴리는 Jira, Figma, GitHub, Slack, Gmail, Confluence 등 수많은 도구를 사용하며 업무에 파묻혀 있었습니다. 2024년, 그녀는 LLM이 정보를 종합하는 능력이 뛰어나다는 것을 알게 되었고, 모든 팀 도구를 모델에 연결하면 업무 업데이트 자동화, 커뮤니케이션 초안 작성, 질문 답변 등을 할 수 있을 거라 생각했습니다.
하지만 문제는 각 모델마다 서비스 연결 방식이 제각각이었다는 점입니다. 새로운 도구(예: Gong)를 연결할 때마다 맞춤형 연결을 구축해야 했고, 이는 특정 벤더 플랫폼에 더 깊이 종속되게 만들었습니다. 나중에 더 나은 LLM으로 바꾸고 싶어도 통합 작업을 다시 해야 하는 어려움이 있었습니다.
그때 앤트로픽이 MCP를 출시했습니다. LLM에 맥락(Context)이 흐르는 방식을 표준화하는 개방형 프로토콜이었죠. MCP는 빠르게 OpenAI, AWS, Azure, Microsoft Copilot Studio 등 주요 기업들의 지지를 얻었습니다. 공식 SDK도 Python, TypeScript, Java, C#, Rust, Kotlin, Swift 등으로 다양하게 나왔고, Go 등 커뮤니티 SDK도 뒤따랐습니다. 도입은 매우 빠르게 이루어졌습니다.
오늘날 릴리는 로컬 MCP 서버를 통해 모든 업무 앱을 Claude에 연결하여 사용합니다. 상태 보고서 초안이 자동으로 작성되고, 리더십 업데이트는 프롬프트 하나로 가능해졌습니다. 새로운 모델이 나와도 기존 통합을 그대로 유지한 채 모델만 바꿔 사용할 수 있습니다. 심지어 사이드 프로젝트 코딩 시에는 Cursor와 OpenAI 모델을 사용하는데, 이때도 동일한 MCP 서버를 활용합니다. MCP 덕분에 그녀의 IDE는 이미 그녀가 만드는 제품을 이해하고 있습니다. MCP가 이 모든 것을 가능하게 만들었습니다.
표준이 가져오는 변화와 영향
릴리의 이야기는 간단한 진실을 보여줍니다. 파편화된 도구를 사용하는 것을 좋아하는 사용자도, 특정 벤더에 묶이는 것을 좋아하는 사용자도 없습니다. 그리고 모델을 바꿀 때마다 통합 작업을 다시 해야 하는 회사도 없죠. 사람들은 최고의 도구를 자유롭게 사용하고 싶어 합니다. MCP가 바로 이것을 가능하게 합니다.
이제 표준이 가져오는 영향에 대해 알아보겠습니다.
- SaaS 제공업체의 변화: 강력한 공개 API가 없는 SaaS 제공업체는 도태될 위험이 있습니다. MCP 도구는 이러한 API에 의존하며, 고객들은 AI 애플리케이션 지원을 요구할 것입니다. 사실상의 표준이 등장하면서 더 이상 변명의 여지가 없어졌습니다.
- AI 애플리케이션 개발 가속화: 개발자들은 더 이상 간단한 AI 애플리케이션 테스트를 위해 맞춤형 코드를 작성할 필요가 없습니다. 대신 MCP 서버를 Claude Desktop, Cursor, Windsurf와 같은 MCP 클라이언트와 통합하여 빠르게 개발할 수 있습니다.
- 전환 비용 감소: 통합이 특정 모델과 분리되면서, 조직은 인프라를 다시 구축할 필요 없이 Claude에서 OpenAI, Gemini로 마이그레이션하거나 여러 모델을 혼합하여 사용할 수 있습니다. 미래의 LLM 제공업체들은 기존의 MCP 생태계 덕분에 더 나은 가격 대비 성능에 집중할 수 있게 될 것입니다.
MCP 사용 시 주의할 점
모든 표준이 그렇듯, MCP도 새로운 마찰 지점을 만들거나 기존 문제를 해결하지 못하는 경우가 있습니다. MCP도 예외는 아닙니다.
- 신뢰의 중요성: 수십 개의 MCP 레지스트리가 등장했고, 수천 개의 커뮤니티 유지 서버가 제공되고 있습니다. 하지만 서버를 직접 제어하거나 해당 당사자를 신뢰하지 않으면 알 수 없는 제3자에게 비밀 정보가 유출될 위험이 있습니다. SaaS 기업이라면 공식 서버를 제공하고, 개발자라면 공식 서버를 찾는 것이 중요합니다.
- 가변적인 품질: API는 계속 발전하며, 제대로 관리되지 않는 MCP 서버는 쉽게 동기화가 어긋날 수 있습니다. LLM은 어떤 도구를 사용할지 결정하기 위해 고품질 메타데이터에 의존합니다. 아직 권위 있는 MCP 레지스트리가 없으므로, 신뢰할 수 있는 당사자의 공식 서버가 더욱 중요합니다. SaaS 기업이라면 API가 발전함에 따라 서버를 유지 관리하고, 개발자라면 공식 서버를 찾는 것이 좋습니다.
- 너무 큰 MCP 서버의 문제: 너무 많은 도구를 하나의 서버에 묶으면 토큰 소비로 인해 비용이 증가하고, 모델이 너무 많은 선택지로 인해 압도될 수 있습니다. LLM은 너무 많은 도구에 접근할 수 있으면 쉽게 혼란스러워합니다. 이는 최악의 상황을 초래할 수 있습니다. 작고 특정 작업에 집중된 서버가 중요할 것입니다. 서버를 구축하고 배포할 때 이 점을 염두에 두어야 합니다.
- 권한 및 신원 문제 지속: 이러한 문제는 MCP 이전에도 존재했으며, MCP에서도 여전히 존재합니다. 릴리가 Claude에게 이메일 전송 권한을 주고 “크리스에게 빠르게 상태 업데이트를 보내줘”라고 의도 좋은 지시를 내렸다고 상상해 보세요. LLM은 상사인 크리스에게 이메일을 보내는 대신, 연락처 목록에 있는 ‘크리스’라는 이름을 가진 모든 사람에게 이메일을 보내 메시지가 확실히 전달되도록 할 수도 있습니다. 중요한 판단이 필요한 작업에는 인간의 개입이 계속 필요할 것입니다.
앞으로의 전망
MCP는 단순한 과대광고가 아니라 AI 애플리케이션을 위한 인프라의 근본적인 변화입니다. 그리고 이전의 모든 성공적인 표준처럼, MCP는 스스로 강화되는 선순환 구조를 만들고 있습니다. 새로운 서버, 새로운 통합, 새로운 애플리케이션이 나올 때마다 그 추진력은 더욱 커집니다.
MCP 서버 구축, 테스트, 배포, 발견을 단순화하는 새로운 도구, 플랫폼, 레지스트리가 이미 등장하고 있습니다. 생태계가 발전함에 따라 AI 애플리케이션은 새로운 기능에 쉽게 연결할 수 있는 간단한 인터페이스를 제공할 것입니다. 이 프로토콜을 받아들이는 팀은 더 나은 통합 스토리를 가지고 제품을 더 빠르게 출시할 수 있습니다. 공개 API와 공식 MCP 서버를 제공하는 기업은 이러한 통합 스토리에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 늦게 도입하는 기업은 관련성을 유지하기 위해 고군분투해야 할 것입니다.