오늘만 10번째로 AI 에이전트 파이프라인을 재구성하는 중입니다. 또 다른 취약한 API 통합, 또 다른 수동 컨텍스트 전달 등 문제가 발생하지 않도록 하기 위해 또 다른 작업을 반복하고 있습니다. 인증 플로우를 하드코딩하고, API 응답을 정규화하고, 엔드포인트를 서로 연결하는 것은 AI 개발이 아니라 통합의 지옥입니다.
여러 소스에서 데이터를 원활하게 가져오는 AI 에이전트를 구축하는 것은 쉬워야 하지만, 오늘날의 현실은 파편화되고 반복적이며 확장하기 어렵습니다. 모든 도구가 각자의 언어를 사용하기 때문에 실제 자동화를 구축하는 대신 임시방편으로 해결책을 찾아야 합니다.
Anthropic 끝없는 통합의 악몽 없이 AI 에이전트가 외부 데이터를 검색하고 사용할 수 있는 표준화된 방식인 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)을 통해 이를 바꾸려고 합니다. 하지만 이 솔루션이 문제를 해결할 수 있을까요? 자세히 살펴보겠습니다.
프로토콜이란 무엇인가요?
프로토콜은 시스템이 통신하고 데이터를 교환하는 방법을 정의하는 일련의 규칙과 규칙입니다. 구현별 인터페이스인 API와 달리 프로토콜은 상호 작용에 대한 보편적인 표준을 설정합니다. 잘 알려진 몇 가지 예는 다음과 같습니다:
- HTTP(하이퍼텍스트 전송 프로토콜 ) - 웹 브라우저와 서버가 통신하는 방식을 정의합니다.
- OAuth(개방형 인증 프로토콜 ) - 다양한 플랫폼에서 보안 인증을 위한 표준입니다.
프로토콜은 상호 운용성을 보장합니다. 프로토콜은 모든 시스템이 데이터 교환 방식을 재창조하는 대신 프로세스를 표준화하여 복잡성을 줄이고 통합을 더욱 확장할 수 있도록 합니다.
프로토콜이 의무적이거나 강제적인 것은 아니지만, 시간이 지남에 따라 프로토콜의 채택은 시스템이 글로벌 규모로 상호 작용하는 방식의 토대를 형성할 수 있으며, HTTP가 보다 안전하고 널리 수용되는 HTTPS로 진화하면서 인터넷에서 데이터가 전송되는 방식이 근본적으로 바뀌는 것을 목격했습니다.
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이란 무엇인가요?
MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)는 AI 모델이 외부 데이터 소스에 액세스하고 상호 작용하는 방식을 간소화하기 위해 Anthropic 개발한 개방형 표준입니다.
AI 시스템이 사용자 지정 API 통합, 수동으로 구조화된 요청, 서비스별 인증에 의존할 필요 없이 MCP는 AI 에이전트가 표준화된 방식으로 구조화된 데이터를 검색, 처리 및 조치할 수 있도록 통합된 프레임워크를 제공합니다.
간단히 말해, MCP는 개발자가 각 소스에 대해 API별 로직을 하드코딩할 필요 없이 데이터베이스, API, 클라우드 스토리지, 엔터프라이즈 애플리케이션 등 외부 데이터를 AI 모델이 어떻게 요청하고 소비해야 하는지를 정의합니다.
MCP는 왜 만들어졌나요?
AI 모델, 특히 LLMs (대규모 언어 모델)과 자율 에이전트는 상황에 맞는 정확한 응답을 생성하기 위해 외부 도구와 데이터베이스에 액세스해야 합니다. 하지만 현재의 AI와 API 간의 상호 작용은 비효율적이며 개발자에게 상당한 오버헤드를 유발합니다.
오늘날 AI 에이전트를 외부 시스템과 통합하려면 다음이 필요합니다:
- 각 도구(CRM, 클라우드 스토리지, 티켓팅 시스템 등)에 대한 사용자 지정 API 통합.
- API별 인증 설정(OAuth, API 키, 세션 토큰).
- AI 모델에 사용할 수 있는 API 응답을 만들기 위한 수동 데이터 서식 지정.
- 여러 서비스에서 요금 한도 관리 및 오류 처리.
이러한 접근 방식은 확장성이 떨어집니다. 모든 새로운 통합에는 사용자 지정 로직, 디버깅 및 유지 관리가 필요하므로 AI 기반 자동화는 느리고, 비용이 많이 들고, 취약할 수 있습니다.
MCP는 공통 프로토콜을 정의함으로써 개발자가 상호 작용하는 모든 시스템에 대해 맞춤형 API 브리지를 구축할 필요 없이 AI 모델이 데이터를 더 잘 인식할 수 있도록 합니다.
MCP는 어떻게 작동하나요?
오늘날 AI 에이전트는 사용자 지정 API 호출, 서비스별 인증, 수동 응답 구문 분석에 의존하고 있어 확장하기 어려운 취약한 통합 웹을 만들고 있습니다.
MCP는 AI 에이전트가 API와 개별적으로 상호 작용하도록 강제하는 대신 인증, 요청 실행 및 데이터 형식의 복잡성을 추상화하는 통합 프로토콜을 설정하여 AI 시스템이 낮은 수준의 통합 로직이 아닌 추론에 집중할 수 있도록 합니다.
MCP의 클라이언트-서버 아키텍처
MCP는 AI 모델이 외부 데이터 소스를 검색하고 상호 작용하는 방식을 구조화하는 클라이언트-서버 모델을 기반으로 구축됩니다.
- MCP 클라이언트는 AI 에이전트, 애플리케이션 또는 구조화된 데이터를 요청하는 모든 시스템입니다.
- MCP 서버는 다양한 API, 데이터베이스 또는 엔터프라이즈 시스템에서 데이터를 가져와서 일관된 형식으로 반환하는 중개자 역할을 합니다.
AI 모델이 직접 API 요청을 하는 대신 MCP 서버가 복잡한 인증, 데이터 검색, 응답 정규화를 처리합니다. 즉, AI 에이전트는 더 이상 여러 API 자격 증명, 다양한 요청 형식 또는 일관되지 않은 응답 구조를 관리할 필요가 없습니다.
예를 들어 AI 모델이 Google 드라이브, Slack, 데이터베이스와 같은 여러 서비스에서 정보를 가져와야 하는 경우 각 API를 개별적으로 쿼리하지 않습니다. 하나의 구조화된 요청을 MCP 서버로 보내면, 서버는 요청을 처리하고 필요한 소스에서 데이터를 수집한 후 잘 정리된 응답을 반환합니다.
MCP 요청-응답 수명 주기
일반적인 MCP 상호 작용은 구조화된 요청-응답 주기를 따르기 때문에 중복 API 호출을 없애고 데이터 검색을 표준화합니다.
1. AI 에이전트가 구조화된 요청을 MCP 서버로 전송합니다. 에이전트는 개별 API 요청을 작성하는 대신 필요한 데이터를 통일된 형식으로 정의합니다.
{
"request_id": "xyz-987",
"queries": [
{
"source": "github",
"action": "get_recent_commits",
"repo": "company/project"
},
{
"source": "slack",
"action": "fetch_unread_messages",
"channel": "engineering"
}
]
}
2. MCP 서버는 인증 유효성 검사, 권한 확인, 쿼리할 외부 시스템 결정 등을 통해 요청을 처리합니다.
3. 쿼리가 병렬로 실행되므로 여러 서비스의 데이터가 순차적으로 검색되지 않고 동시에 검색되므로 전체 지연 시간이 줄어듭니다.
4. 다양한 소스의 응답을 AI 모델이 쉽게 처리할 수 있는 구조화된 형식으로 표준화합니다.
{
"github": {
"recent_commits": [
{
"author": "Alice",
"message": "Refactored AI pipeline",
"timestamp": "2024-03-12T10:15:00Z"
}
]
},
"slack": {
"unread_messages": [
{
"user": "Bob",
"text": "Hey, can you review the PR?",
"timestamp": "2024-03-12T09:45:00Z"
}
]
}
}
수동 구문 분석이 필요한 원시 API 응답과 달리 MCP는 검색된 모든 데이터가 예측 가능하고 구조화된 형식을 따르기 때문에 AI 모델이 더 쉽게 이해하고 활용할 수 있습니다.
쿼리 실행 및 응답 집계
MCP는 구조화된 실행 프로세스를 도입하여 AI 모델이 외부 시스템과 상호 작용하는 방식을 최적화하도록 설계되었습니다.
- 요청 유효성 검사는 데이터를 검색하기 전에 AI 모델에 필요한 권한이 있는지 확인합니다.
- 쿼리 라우팅은 어떤 외부 서비스에 액세스해야 하는지 결정합니다.
- 병렬 실행은 여러 소스에서 동시에 데이터를 검색하여 순차적인 API 요청으로 인한 지연을 줄여줍니다.
- 응답 집계는 구조화된 데이터를 단일 응답으로 통합하여 AI 모델이 여러 개의 원시 API 출력을 수동으로 처리할 필요가 없도록 합니다.
중복 요청을 줄이고, 응답을 정규화하고, 인증을 중앙에서 처리함으로써 MCP는 불필요한 API 오버헤드를 없애고 AI 기반 자동화를 더욱 확장할 수 있도록 지원합니다.
MCP의 한계
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 모델이 구조화되고 확장 가능한 방식으로 외부 시스템과 상호 작용할 수 있도록 하기 위한 중요한 단계입니다. 하지만 다른 신기술과 마찬가지로 널리 채택되기 전에 해결해야 할 한계가 있습니다.
인증 과제
MCP의 가장 큰 약속 중 하나는 AI 에이전트가 API별 통합에 덜 의존하도록 만드는 것입니다. 하지만 인증(AuthN)은 여전히 주요 과제로 남아 있습니다.
오늘날 API 인증은 파편화된 프로세스로 일부 서비스는 OAuth를 사용하고, 다른 서비스는 API 키에 의존하며, 세션 기반 인증이 필요한 서비스도 있습니다. 이러한 불일치로 인해 새로운 API를 온보딩하는 데 많은 시간이 소요되며, 현재 MCP에는 이러한 복잡성을 처리할 수 있는 인증 프레임워크가 내장되어 있지 않습니다.
MCP는 여전히 API 요청을 인증하기 위해 일부 외부 메커니즘이 필요하며, 이는 MCP를 사용하는 AI 에이전트가 API 자격 증명을 관리하기 위해 Composio와 같은 추가 솔루션에 의존해야 함을 의미합니다. 인증은 MCP의 로드맵에 포함되어 있지만 완전히 구현될 때까지는 개발자가 여러 시스템에서 인증을 처리하기 위한 해결 방법이 필요합니다.
불명확한 신원 관리
또 다른 해결되지 않은 문제는 신원 관리로, AI 에이전트가 MCP를 통해 요청을 할 때 외부 시스템에서 누구를 볼 수 있을까요?
예를 들어, AI 어시스턴트가 MCP를 통해 Slack 문의하는 경우 Slack 해당 요청을 수신한 것으로 인식해야 합니다:
- 최종 사용자? (AI가 인간을 대신하여 행동한다는 의미입니다.)
- AI 에이전트 자체? (이 경우 Slack AI 기반 상호 작용을 별도로 처리해야 합니다.)
- 공유 시스템 계정? (보안 및 액세스 제어 문제가 발생할 수 있습니다.)
액세스 제어 정책에 따라 누가 어떤 데이터를 검색할 수 있는지 결정되는 엔터프라이즈 환경에서는 이 문제가 훨씬 더 복잡해집니다. 명확한 ID 매핑이 없으면 MCP 통합은 여러 플랫폼에서 제한된 액세스, 보안 위험 또는 불일치에 직면할 수 있습니다.
신원 처리를 명확히 하는 데 도움이 될 수 있는 OAuth 지원이 MCP에 계획되어 있지만, 완전히 구현될 때까지는 AI 모델이 타사 서비스에 대한 권한 기반 액세스에 어려움을 겪을 수 있습니다.
공급업체 종속 및 생태계 파편화
MCP는 현재 Anthropic 이니셔티브이기 때문에 장기적인 표준화에 대한 의문이 제기되고 있습니다. AI 생태계가 발전함에 따라 OpenAI DeepSeek와 같은 다른 주요 업체들이 AI와 시스템 간의 상호 작용을 위한 자체 프로토콜을 개발할 가능성이 높습니다.
여러 경쟁 표준이 등장하면 업계가 분열되어 개발자가 서로 호환되지 않는 여러 접근 방식 중 하나를 선택해야 할 수도 있습니다. MCP가 여전히 지배적인 접근 방식으로 남을지 아니면 단순히 여러 경쟁 옵션 중 하나가 될지는 아직 지켜봐야 합니다.
AI 제공업체가 MCP를 중심으로 표준화될까요?
MCP는 현재 각 연결마다 복잡성을 증가시키는 맞춤형 솔루션이 필요한 AI 통합에서 파편화를 줄이기 위한 범용 프레임워크를 제공합니다.
MCP가 널리 인정받는 표준이 되려면 주요 AI 제공업체가 이를 채택해야 합니다. OpenAI, 구글 딥마인드, 메타 같은 기업들은 아직 채택하지 않아 장기적인 실행 가능성은 불확실합니다. 업계 전반의 협력 없이는 여러 경쟁 프로토콜의 위험이 여전히 높습니다.
일부 기업에서는 이미 MCP를 사용하기 시작했습니다. Replit, Codeium, Sourcegraph는 이를 통합하여 AI 에이전트가 구조화된 데이터와 상호 작용하는 방식을 간소화했습니다. 하지만 MCP가 초기 실험 단계를 넘어서려면 더 광범위한 도입이 필요합니다.
AI 기업을 넘어 글로벌 표준화 노력은 MCP의 미래에도 영향을 미칠 수 있습니다. ISO/IEC JTC 1/SC 42와 같은 조직은 AI 통합 프레임워크를 정의하기 위해 노력하고 있습니다. 중국의 AI 표준 위원회와 같은 국가 이니셔티브는 차세대 AI 프로토콜을 만들기 위한 경쟁을 강조합니다.
MCP는 여전히 진화하고 있습니다. 업계가 이를 중심으로 조율한다면 AI 통합의 상호 운용성과 확장성이 더욱 향상될 수 있습니다. 그러나 경쟁 표준이 등장하면 개발자는 통합된 솔루션이 아닌 파편화된 생태계에 직면할 수 있습니다.
API와 통합되는 AI 에이전트 구축하기
MCP는 AI 상호 작용을 간소화하지만 인증 및 구조화된 API 액세스는 여전히 주요 과제로 남아 있습니다. Botpress OAuth 및 JWT를 지원하여 AI 에이전트가 안전하게 인증하고 Slack, Google Calendar, Notion 등과 상호 작용할 수 있도록 합니다.
자율 노드를 사용하면 AI 에이전트가 LLM 의사 결정을 내리고 작업을 동적으로 실행할 수 있습니다. Botpress 여러 시스템에 걸쳐 연결되는 AI 에이전트를 구축할 수 있는 구조화된 방법을 제공합니다.
지금 바로 시작하세요 -무료입니다.
자주 묻는 질문
1. MCP를 SOC 2, HIPAA 또는 GDPR 표준을 준수하도록 구성할 수 있나요?
예, 하지만 구현 및 호스팅 방법에 따라 다릅니다. MCP는 프로토콜일 뿐이므로 규정 준수 요건을 충족하려면 암호화, 액세스 제어 및 감사 로깅을 통해 MCP 서버가 데이터를 안전하게 처리하는지 확인해야 합니다.
2. AI 에이전트는 내부 메모리에 의존할 때와 MCP를 트리거할 때를 어떻게 결정하나요?
일반적으로 정보가 오래되었거나 내부적으로 사용할 수 없는지 확인하는 등 프롬프트 로직이나 사용자 지정 규칙에 의존합니다. 질문에 새로운 데이터나 외부 데이터가 필요한 경우 AI 에이전트가 MCP를 호출하여 데이터를 가져옵니다.
3. MCP는 기존 RAG(검색 증강 세대) 아키텍처와 호환되나요?
예. MCP는 구조화된 데이터 검색기 역할을 함으로써 RAG 설정에 바로 연결하여 수동 API 호출을 보다 일관되고 간소화된 접근 방식으로 대체할 수 있습니다.
4. 어떤 유형의 비즈니스 워크플로우가 MCP 통합을 통해 가장 큰 이점을 얻을 수 있나요?
고객 지원, 내부 IT 운영, 영업 지원, 지식 관리 등 많은 도구나 데이터 사일로와 관련된 모든 업무는 AI 에이전트가 필요한 정보를 얻는 방법을 간소화하는 MCP를 통해 큰 이점을 얻을 수 있습니다.
5. 스타트업이 전체 데이터 아키텍처를 전면 개편하지 않고 MCP를 도입하려면 어떻게 해야 할까요?
작게 시작하세요. Slack CRM과 같은 한두 가지 주요 통합에만 MCP를 먼저 사용한 다음 필요에 따라 확장할 수 있습니다. 복잡한 API 작업의 대부분을 추상화하므로 시작하기에는 매우 가볍습니다.
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