🧠 Model Context Protocol (MCP) 분석

📌 개요

**Model Context Protocol (MCP)**는 **대형 언어 모델(LLM)**이 외부 도구, 데이터, 기능과 안전하게 상호작용할 수 있도록 설계된 **개방형 프로토콜(Open Protocol)**이다.
LLM의 “폐쇄된 컨텍스트” 문제를 해결하기 위한 방법으로, LLM을 확장 가능한 플랫폼으로 진화시키는 핵심 기술로 주목받고 있다.

• 발표 시기: 2024년 11월
• 개발 주체: 커뮤니티 기반 개방형 생태계 (대표적으로 Logto 팀이 개념화)
• 목표: LLM이 외부 시스템과 보다 정교하게 통합되고 상호작용할 수 있도록 지원

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🔍 등장 배경

🤖 기존 LLM의 한계

• LLM은 기본적으로 고립된 환경에서 작동하며, 외부 실시간 데이터, 업데이트된 시스템 정보, 툴 사용에 제약이 있음
• 이를 극복하기 위해 Tool Calling, Function Calling, Plugins 등 다양한 방법이 도입되었지만, 표준화된 인터페이스 부재가 문제로 대두됨

🌐 MCP의 필요성

• LLM이 "진짜 어플리케이션"이 되기 위해서는 외부 시스템과 안전하고 구조적인 연결이 필수
• **MCP는 이런 연결을 위한 "웹의 HTTP와 같은 통신 언어"**가 되기 위한 프로토콜

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🧩 핵심 구성 요소

1️⃣ 컨텍스트(Context)

• LLM이 요청할 수 있는 정보의 범위를 정의
• 예: 사용자 프로필, 현재 위치, 시스템 상태 등

2️⃣ 역할(Role)

• LLM이 특정 맥락에서 수행할 수 있는 작업
• 예: 캘린더에 일정 추가, 이메일 전송, DB 쿼리 실행 등

3️⃣ 도구(Tools)

• LLM이 사용할 수 있는 실제 기능들로, 외부 API 또는 내부 함수일 수 있음
• 각 도구는 매개변수, 출력값, 허용 조건 등을 MCP 형식으로 기술

4️⃣ 권한 및 보안

• LLM이 무제한 접근을 하지 않도록 제어
• 각 요청은 사용자 동의, 범위 제한, 감사 가능성을 내포

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⚙️ 작동 방식 (예시 시나리오)

1. 사용자가 LLM에게 “다음 주 화요일 회의 잡아줘”라고 요청
2. LLM은 calendar.createEvent라는 MCP 정의된 툴을 호출할 수 있음
3. 시스템은 MCP 명세에 따라 캘린더 API와 연동
4. 사용자의 권한, 데이터, 응답을 받아 처리한 뒤, LLM이 자연어로 결과를 응답

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🔐 MCP의 보안 및 개인정보 보호

• OAuth, Role-based access control (RBAC) 등과 결합하여 사용자 프라이버시 보호
• LLM이 요청할 수 있는 도구, 정보, 액션은 제한적으로 통제 가능
• 로그 및 감사 기능 내장 가능 → 기업 환경에서 중요

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📈 기대 효과

분야변화

LLM 애플리케이션 개발	표준 프로토콜 도입으로 생태계 확장 및 통합 쉬워짐
사용자 경험	더 실용적이고 안전한 LLM 활용 가능
기업 도입	내부 시스템과 LLM 간 정교한 연결 구현 가능
보안 및 통제	권한 기반 액세스 제어 가능, 민감 정보 보호 용이

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⚠️ 고려 사항 및 한계

• 아직 표준이 초기 단계로 범용화까지는 시간 필요
• 기업마다 MCP 구현 방식이 상이할 수 있음 (보안, 아키텍처 등)
• LLM의 오용/남용을 막기 위한 철저한 정책 설계 필요

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🔮 향후 전망

• MCP는 향후 LLM 기반 앱의 "표준 인터페이스"가 될 가능성이 매우 높음
• Google, Microsoft, OpenAI 등도 유사한 개념을 구현 중 (Function calling, plugins 등)
• 앱처럼 작동하는 LLM 서비스 개발이 폭발적으로 증가할 것
• SaaS 및 AI 인프라 스타트업들이 MCP 기반 SDK 및 개발툴을 경쟁적으로 출시할 것으로 보임

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❓ Q&A

Q1. MCP는 Function Calling과 뭐가 다른가요?

✅ Function Calling은 API 호출 방식의 기능 정의에 가까운 반면,
✅ MCP는 LLM이 어떤 맥락(Context)에서 어떤 역할(Role)을 수행할 수 있는지 전반적인 구조를 포함한 표준화된 프로토콜입니다.

Q2. MCP는 어디에 쓰이나요?

✅ AI 비서, 자동화 툴, 챗봇, AI 에이전트 플랫폼 등에서 활용되며, 툴 호출 + 맥락 인식 + 권한 관리가 핵심입니다.

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🔗 관련 태그

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