MCP가 무엇일까? : AI 에이전트 시대의 핵심 기술

요즘은 학생, 직장인 할 것 없이 누구나 ChatGPT 혹은 Claude 같은 AI 챗봇을 다양한 용도로 활용하고 있습니다.
예를 들어 따로 여러 인터넷 쇼핑몰을 돌아다니며 가격 비교를 할 필요 없이, 하나의 AI 챗봇으로 최저가 사이트를 곧바로 찾아볼 수 있죠.
그런데 이 AI 챗봇에 명령만 하면 내가 원하는 제품을 곧바로 장바구니에 담고 결제까지 할 수 있게 된다면 어떨까요?

단순히 하나의 채팅창 안에만 머물던 AI가 이제는 MCP라는 기술을 통해 여러 시스템과 연결될 수 있는 가능성이 보이기 시작했습니다.

MCP는 2024년 11월 처음 공개되었을 당시만 해도 별로 주목받지 못했지만, 2025년 3월 OpenAI가 챗GPT 전반에 MCP 기술을 적용할 계획이라고 밝히면서 폭발적인 관심을 받기 시작했습니다.

그렇다면 주요 AI 기업과 각종 개발 커뮤니티에서 열띤 논의가 이루어지고 있는 MCP는 도대체 무엇이고, 이토록 주목받는 이유는 무엇일까요?

▲ 샘 알트만, OpenAI

MCP, AI 에이전트를 똑똑하게 만드는 기술

“아무리 정교한 모델이라 해도 데이터와 단절되어 있다면—정보 사일로와 레거시 시스템에 갇혀 있다면—그 능력은 제한될 수밖에 없다.”
-Anthropic

요즘 대규모 언어모델(LLM)은 학습된 데이터 내에서는 매우 똑똑하지만 학습된 시점 이후의 최신 정보나 외부 시스템과 연결되는 데에는 큰 제약을 가지고 있습니다. 따라서 적시에 올바른 데이터베이스에 접근하고, 문서를 수정하거나 이메일을 보내는 등 실제 행동까지 수행할 수 있는 진정한 AI 에이전트로 거듭나기에는 어려움이 존재했죠.
이 문제를 해결하고자 Claude의 개발사인 Anthropic은 MCP(Model Context Protocol)를 고안했습니다.

MCP란 무엇인가요?

먼저 요즘 자주 들리는 그 이름, MCP란 무엇인지 알아보겠습니다.

MCP(Model Context Protocol)는 AI가 도구를 쓰고 맥락을 기억하며, 일을 진행하도록 만드는 표준 연결 언어입니다.
예전에는 챗봇이 외부 도구나 데이터소스, 시스템에 실제로 연결되지 못했기 때문에 내일 일정을 계획해 줄 수는 있어도 “내일 일정을 실제로 캘린더에 등록”해 줄 수는 없었습니다. 사용자는 결국 본인이 직접 일정을 써넣어야 했죠.
이때 MCP가 있으면 AI 생태계 내에서 서로 다른 요소들이 손쉽게 연결되어 AI가 단순히 답변만 하는 게 아니라, 실제 툴과 데이터를 호출해 사용자가 입력한 요구를 수행할 수 있게 됩니다.

조금 더 쉽게 설명해 볼까요?
예전에는 핸드폰 충전기가 제조사마다 달라서 매번 다른 충전기를 써야 했습니다. 하지만 요즘은 대부분 C타입 USB 하나로 통일되면서 기기 간 연결이 훨씬 편해졌습니다. MCP는 바로 AI와 다양한 시스템을 연결해 주는 C타입 USB 역할을 합니다.

AI가 우리 회사의 캘린더, CRM, 슬랙, 이메일 등을 이해하려면 예전에는 각각 따로 연동 코드를 짜야 해서 개발 공수가 많이 들었지만, MCP 덕분에 한 번의 표준화된 방식으로 모두 연결할 수 있게 된 것이죠.

MCP가 갑자기 주목받는 이유는?

1. AI 에이전트의 등장

최근 2년간 AI 에이전트가 급부상하였고, 이런 AI 에이전트들이 제대로 작동하기 위해서는 AI가 각 도구들과 연결되어 문맥을 이해할 수 있어야 합니다. AI 에이전트가 도구를 사용할 수 있도록 사용 설명서 역할을 해주는 것이 바로 MCP이기 때문에 AI 에이전트와 함께 주목을 받게 되었습니다.

2. 주요 AI 기업의 MCP 도입

• 2025년 2월, Cursor의 MCP 도입
  인공지능 기반 코딩 도구인 Cursor는 2025년 2월, 자사 플랫폼 내에서 Claude LLM을 기반으로 한 MCP 연동 기능을 도입 했습니다. 개발자는 MCP 포맷으로 툴을 정의해 두기만 하면 Claude가 툴을 자동으로 인식해 필요에 따라 호출할 수 있게 되었습니다. 이에 따라 이전까지는 그저 기술 문서에 불과했던 MCP가 처음으로 현실에서 LLM과 툴을 연결하는 실질적인 표준으로 작동하게 됩니다.

• 2025년 3월 말, OpenAI의 MCP 도입
  MCP의 검색량이 폭발적으로 늘어나게 된 결정적인 계기가 바로 OpenAI의 MCP 지원 공식 발표입니다.
  이 시기부터 개발자, 엔지니어, 기업 실무자들 사이에서 MCP가 AI 통합의 핵심 표준으로 인식되기 시작했습니다.

▲ 구글 ‘MCP’ 키워드 검색량 추이

• 다양한 툴로의 확장
  최근 들어 Cursor 외에도 Blender 외에도 다양한 개발 도구와 플랫폼에서 MCP를 핵심 연결 규약으로 받아들이자는 논의가 이루어지고 있습니다.
  3D 모델링 툴인 블렌더(Blender)는 MCP 서버를 도입하여 몇 줄의 프롬프트만으로 3D 모델링 작업이 가능하게 되었고,
  노션 또한 Claude를 통해 명령만 하면 노션 페이지에 데이터베이스 생성, 여행 일정표 작성 등의 작업을 실행할 수 있도록 하였습니다.

3. 한국 기업 환경에 용이함

국내에서도 많이 사용하고 있는 Zapier, 노션, 구글 드라이브, 슬랙 같은 도구들이 이미 MCP와 연동 가능한 구조를 갖추고 있기 때문에 추가 개발 없이도 바로 실험해 볼 수 있는 환경이 마련되어 있습니다.
특히 사내 개발 시스템을 갖춘 조직 단위에서 PoC 형태부터 도입하여 추후 개발 리소스 절감, 업무 자동화를 이룰 수 있습니다.

MCP는 어떻게 작동할까요?

MCP의 작동 원리를 아래 도식으로 보면 언뜻 어려워 보이지만 사실 아주 간단합니다.

▲ 출처: MCP Introduction

• 호스트(Host): 사용자가 작업하는 환경. 예) VS Code, IntelliJ, 노션, Google Docs, JupyterLab 등

• MCP 클라이언트(Client): 호스트에 설치되는 확장 프로그램 또는 플러그인으로, 문맥 정보를 수집해 MCP 서버에 전달

• MCP 서버(Server): 여러 클라이언트에서 수집된 문맥 정보를 정제하여 AI 모델에게 전달. 예) Claude Desktop

• AI 모델: Claude, GPT 등 AI가 전달받은 문맥을 바탕으로 코드 작성, 문서 생성, 요약 등 다양한 정보 수행

예를 들어 AI 모델이 “이 작업 좀 해주세요”라고 요청하면, 호스트는 이 요청을 알맞은 클라이언트에게 넘깁니다. 클라이언트는 서버로부터 결과를 받아 호스트에 전달하고, 호스트는 이 결과를 AI 모델에게 제공합니다.

MCP가 앞으로 업계 표준이 될까요?

모든 기술이 그렇듯, MCP 역시 기대와 한계가 공존합니다.
AI 업계가 MCP에 거는 기대는 무엇이고, 현실의 벽은 무엇일까요?

MCP의 현실적인 한계

1. 보안 취약점: 연결이 많을수록 노출도 많다

MCP는 AI와 다양한 도구, 데이터 소스를 연결하는 개방형 구조이기 때문에 필연적으로 위협에 노출되기도 쉽습니다.
MCP 생태계가 분산되어 있고, 중앙 통제가 어렵기 때문에 해커의 공격을 탐지하기가 어렵습니다. 기존의 인증/인가 체계로는 완벽한 방어가 어렵다는 점 또한 위험으로 자리 잡고 있습니다.

2. 도구 연결 ≠ 실질적 활용

MCP는 많은 도구와 연결될 수 있지만 그 연결이 반드시 ‘효율적인 사용’으로 이어지진 않습니다.
AI가 어떤 도구를 쓸지 잘못 판단하거나, 연결은 됐지만 실제로는 적절한 결과를 못 뽑아내는 경우가 많습니다.
즉, 연결 이후의 풀어야 할 과제가 여전히 존재합니다.

MCP의 미래 : 한계를 넘어서는 가능성

1. AI 통합 표준으로의 성장 가능성

MCP는 C타입 USB가 기기 연결의 표준이 된 것처럼 아직은 불안정할 지라도 얼마 후에는 AI와 외부 도구, 데이터 소스 연결의 표준 프로토콜로 자리 잡을 가능성이 높다는 평가가 많습니다.
OpenAI, Zapier, HuggingFace 같은 주요 AI 기업들도 MCP와 유사한 구조를 채택하고 있으며, 실제 서비스에 활용되기 시작한 만큼 표준화의 가능성은 점점 높아지고 있습니다.

2. 오픈소스 생태계의 확장

오픈소스 기반 도구들이 늘고, 다양한 산업에서 AI 도입이 확대되면서 MCP의 활용은 단순 ‘도구 호출’에서 ‘업무 자동화의 인프라’로 진화할 가능성이 큽니다.

✔︎ 헬스케어 - 의료기록 시스템과의 연동
✔︎ 금융 - 리스크 평가 시스템 호출
✔︎ 마케팅 - 실시간 고객 데이터 기반 자동 이메일 작성

3. 멀티 에이전트 협업 구조로의 발전

현재의 AI 시스템은 보통 하나의 에이전트가 단일 작업을 처리하는 구조이지만, 향후 AI 시스템은 여러 AI가 각자 역할을 나눠 분업하고 상호작용하며 하나의 복잡한 작업을 완수하는 구조로 진화할 것입니다.

예) 고객이 상담 챗봇에 “배송이 안 왔어요” 라고 문의
✔︎ 기존 방식 - 단일 LLM이 주문 정보 조회 → 응답 작성 → 이메일 전송까지 전담 (하나의 AI가 모든 도구를 순차적으로 호출)
✔︎ 멀티 에이전트 기반 방식 - CX 분류 에이전트 → 정보 조회 에이전트 → 답변 작성 에이전트 (에이전트 간의 정보 전달 및 도구 호출을 MCP가 담당)

마무리

요약하자면 MCP는 AI 에이전트 생태계를 누구나 조립하고 연결할 수 있게 만드는 공통 언어라고 풀이할 수 있습니다. 지금은 언어가 막 통용되기 시작하고 문법이 만들어지는 초기 시장인 만큼, AI 스타트업에는 빠르게 실험하고 도전해 볼 수 있는 기회가 될 수 있습니다.

엘리스 또한 지난 5월 31일, ‘AI와 업무 자동화를 위한 MCP 원데이 부트캠프’를 진행했는데요. 신청이 조기마감 될 정도로 높은 관심을 받았습니다.
이외에도 생성형 AI, 최신 AI 기술 트렌드 등 실무자를 위한 기업교육도 활발히 진행 중입니다.

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