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
에이전트는 계획을 세우고 도구를 호출하며 목표를 달성해 나가는데, "어떤 도구를 어떻게 호출할지"를 매번 개별 설계해야 한다면 새 에이전트를 만들 때마다 연동 작업이 반복된다. MCP는 도구 호출 인터페이스를 표준화함으로써 에이전트가 다양한 외부 자원을 일관된 방식으로 다룰 수 있게 해준다.
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.