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MCP

AI 모델이나 에이전트가 외부 도구·파일·데이터베이스 같은 자원에 연결되는 방식을 표준화한 개방형 프로토콜이다. 도구 연동 코드를 매번 새로 짜지 않아도 되게 해준다.

최종 수정

개념

MCP(Model Context Protocol, 모델 컨텍스트 프로토콜)는 AI 모델이나 AI 에이전트가 외부 도구, 파일, 데이터베이스 같은 자원에 연결되는 방식을 표준화하려는 개방형 프로토콜이다. AI 애플리케이션마다 각기 다른 방식으로 외부 도구를 연동해야 한다면 도구를 만드는 쪽도 쓰는 쪽도 매번 새로운 연동 코드를 짜야 하는데, MCP는 이 연결 방식을 공통 규격으로 통일해 한 번 만든 서버를 여러 애플리케이션에서 재사용할 수 있게 하는 것을 목표로 한다.

기본 구조는 호스트(사용자가 쓰는 AI 애플리케이션), MCP 서버(도구·데이터 접근 기능을 노출하는 프로그램), MCP 클라이언트(호스트 내부에서 서버와 통신을 담당하는 부분)로 나뉜다. 세부 스펙과 지원 범위는 도입 시점 기준으로 계속 바뀔 수 있으므로, 특정 기능의 지원 여부는 실제 적용 전에 확인하는 것이 안전하다.

쓰임새

이 말은 주로 세 자리에서 만난다. AI 애플리케이션이 "MCP 서버를 지원한다"고 밝힐 때, 도구를 만드는 쪽이 자기 기능을 MCP 서버로 공개할 때, 그리고 에이전트에 새 도구를 붙이는 설계를 논의할 때다. 셋 다 "연동 방식을 각자 정하지 말고 같은 규격을 쓰자"는 한 가지 뜻이다.

도입 시에는 MCP 서버가 접근할 수 있는 범위를 명확히 제한하는 권한 관리와, 출처가 검증된 서버만 연결하는 것이 중요하다. MCP의 구조와 도입 시 고려사항은 MCP란 무엇인가 가이드에서 더 자세히 다룬다.

관련 용어

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용어

에이전틱 워크플로

모델이 한 번에 답하는 대신 계획·실행·점검을 여러 차례 반복하며 작업을 진행하도록 짜 놓은 구성이다. 도구 호출과 자기 점검을 루프로 묶어 한 번의 응답으로는 어려운 일을 해낸다.

용어

함수 호출(툴 유즈)

모델이 답변 대신 어떤 함수를 어떤 인자로 호출할지를 구조화된 형태로 내놓게 하는 기능이다. 실제 실행은 애플리케이션이 맡고, 모델은 그 결과를 받아 답을 이어 간다.

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