최신 AI 트렌드는 바로 ‘엔트로픽’이 개발한 MCP(Model Context Protocol)입니다. AI가 외부 세계와 소통하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있으며, 2025년 3월 경쟁사인 OpenAI가 이를 표준으로 채택하면서 더욱 주목받고 있습니다. 그래서 오늘은 MCP가 왜 주목받게 됐는지 부터 개념과 특징부터 우리가 활용할 수 있는 분야와 미래 인사이트까지 소개하겠습니다.
엔트로픽의 MCP, 왜 갑자기 주목받고 있나?
엔트로픽은 고급 대화형 AI 모델 클로드(Claude)로 유명한 기업으로, 2024년 11월 MCP 기술을 오픈소스로 공개했습니다. 처음에는 큰 주목을 받지 못했습니다. 공개 당시에는 이를 활용할 도구와 사례가 부족했고 초기에는 MCP를 지원하는 서버나 클라이언트가 거의 없었습니다. 그러나 Cursor AI에서공식적으로 MCP를 지원하게 되면서 데이터 연동과 의도를 파악하고 문맥 처리하는 능력을 크게 개선하게 됐습니다. GitHub에서 ‘MCP’ 관련 저장소가 1200% 증가와 함께 관련 토픽이 등장했습니다. 그리고 2025년 3월 기준 경쟁사인 오픈AI가 표준으로 채택하겠다는 말과 함께 구글 트렌드의 MCP 관련 검색량이 470% 급증하면서 함께 관심이 높아졌습니다.
MCP란 무엇인가?
MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 외부 데이터 소스 및 도구와 효과적으로 상호작용할 수 있도록 설계된 표준 통신 규약입니다. 여기서 프로토콜은 ‘어떻게 소통할지 정해놓은 규칙, 절차’라고 이해하시면 됩니다. 이 MCP로 인해 이제 AI가 대화를 이어가고 맥락을 기억하면서 더 자연스럽게 사람처럼 행동할 수 있는거죠. 그러면 기존에는 어떤 방식으로 진행됐을까요?
기존 AI 시스템은 외부와 연동할려면 여러 API를 활용해야했습니다. 이 이미지로 쉽게 말해 각 문에 맞는 열쇠를 하나하나 만들어야 했죠. 개발자는 각 서비스 또는 데이터 소스에 대한 사용자 정의 통합을 해야 했습니다.
| 특징 | 기존 API 기반 AI | MCP 기반 AI |
| 통합 방식 | 개별 API 호출 필요 | 단일, 표준화된 통합 |
| 데이터 흐름 | 단방향 요청-응답 | 실시간 양방향 |
| 보안 | API별로 다름 | 일관성 유지 |
| 확장성 | 도구 추가 시 재개발 필요 | 다채로운 인터랙션 가능 |
기존 API 기반 AI의 개선점은 요청이 개별적으로 처리되어 문맥 유지가 어렵고, 새로운 도구나 데이터를 추가할 때마다 별도의 설정과 개발이 필요합니다. 반면, MCP 기반 AI는 문맥을 기억하며 실시간으로 외부 데이터와 도구를 활용할 수 있는 표준화된 방식을 제공합니다. 이를 통해 개발 효율성을 높이고, 더 자연스럽고 유연한 상호작용을 가능하게 합니다.
MCP는 개발 시간이 단축되고 실시간 데이터를 활용하여 정보를 반영할 수 있다는 장점이 있죠. 확장 가능한 API 구조로 기존 시스템과 호환되며 점진적인 도입이 가능해집니다.
예를 들어볼까요?
기존에는 회사에서 금일 회의 자료 정리할 때 AI는 금일에 대한 자료만 정리해줍니다. 어제에 대한 자료 추가는 어려워합니다. 기존 AI는 처음부터 다시 해야합니다. 그래서 매번 새로 지시하는 경우가 발생하죠.
MCP기술이 반영되면 금일 회의 자료 정리와 더불어 어제 자료까지 추가해서 정리하면서 기억력과 문맥을 파악하는 능력이 있어서 자연스럽게 처리할 수 있습니다. ‘에이전트’와 가까운 역할이 가능해집니다.
MCP 구조 원리
비전공자 입장에서는 복잡할 수 있지만 중요한 포인트는 하나의 호스트에서 여러개 서버와 연결해서 작업이 가능한것입니다. MCP의 구조 원리는 세 가지 핵심 요소는 호스트 / 클라이언트 / 서버만 기억하면 됩니다.
이 이미지와 같이 USB 개념으로 접근해서 이해하면 됩니다.
- MCP 호스트(Host): 사용자가 상호작용하는 AI 애플리케이션 (예: Claude / 챗지피티 / 퍼플렉시티)
- MCP 클라이언트(Client): 요청을 받아 어디로 가야할 지에 대해 서버 연결해주는 비서
- MCP 서버(Server): 실제 데이터/도구가 있는 자료실 (로컬 컴퓨터 / 구글 드라이브 / 슬랙 / 노션)
노트북에 꽂을 수 있는 건 한정적인데 꽂아야하는건 많은 상황입니다. 그렇지만 하나의 USB-C 허브로 다양한 데이터를 컴퓨터에 연결하는 방식을 간소화하는 것이 MCP의 방식이죠. 하나의 표준화된 방식으로 다양한 외부 데이터를 볼 수 있습니다.
예를 들어, 회사에서 매출 보고서를 만들어야 하는 상황을 가정해보겠습니다.
- 호스트: “AI한테 이번달 매출 보고서 만들어줘” 라고 말합니다
- 클라이언트: “매출 데이터 위치는 회계팀 서버에 있네” 라고 하고 연결해줍니다.
- 서버: 회계팀 서버에서 “이번 달 매출은 1,000만원이야” 라는 정보를 가져와서 호스트한테 전달해줍니다.
이런 식으로 업무적인 측면에서 빠르고 효율적인 작업이 가능해질 수 있습니다.
MCP는 또 다시 클라이언트와 서버를 다시 세부적으로 나눠볼 수 있는데요.
클라이언트는 보안 파일 접근과 데이터베이스 쿼리 생성 작업에 대한 AI 도움 요청으로 나눌 수 있고
서버는 3가지로 정리할 수 있습니다.
첫 번째는 리소스입니다. 리소스는 AI 모델들이 참고할 읽기 전용 데이터입니다. 파일의 내용, 데이터베이스,문서 등의 구조화된 정보이고 모델의 지식을 확장시킬 수 있습니다.
두 번째는 도구입니다. 도구는 모델이 호출할 수 있는 기능 혹은 함수입니다. 웹 API 요청, 외부 시스템 동작 등 AI 모델이 작업할 수 있게 도와주는 것입니다.
세 번째는 프롬프트입니다. AI 모델에게 특정 지시를 하는 문구입니다. 반복적으로 쓰이는 지침과 요청을 미리 만들고 필요할 때 활용해서 AI 모델의 응답 형태를 조절합니다.
그래서 어떻게 활용할 수 있을까
그렇다면 MCP는 어떤 식으로 활용될 수 있을까요? 사실 이전에도 대화형 AI 서비스들은 API를 제공해서 이를 활용했지만 처음에 언급했던 것처럼 서비스마다 인증 방식과 API 구조가 달라서 복잡했죠. MCP는 외부 앱에서 특정 기능/동작을 규정화하면서 더 쉽고 빠르게 연동하고 구현하면서 활용성을 높였습니다.
아직 일반 사용자에게는 제한적이지만 엔트로픽은 현재 기업/개인 대상으로 많은 외부 앱, 서비스 데이터를 클로드와 연결하는 실험적 기능을 하고 있는 중입니다.
개인 차원에서는 로컬 파일 시스템/앱과 통합해서 캘린더 일정 기반 작업 제안이 가능하고 또한 ‘피그마’ 같은 디자인 툴에서 일부 작업을 보조 받을 수 있습니다. 예를 들어 피그마에서 Cursor Talk to Figma MCP라는 기능이 있는데요. Cursor라는 에디터와 Figma를 연결해주는 도구인데요. 채팅창에 명령어를 입력하면 Figma에서 디자인이 생성됩니다. ‘로그인 화면을 만들어줘’ 같은 명령어로 자동으로 UI를 만들 수 있습니다. 아직 피그마 로컬 기능만 활용할 수 있는 단계이지만 다양한 플러그인까지 활용한다면 퀄리티 있는 작업을 기대할 수 있습니다.
기업 내부에서의 활용
기업 환경에서도 MCP는 내부 시스템과 AI를 연결해 업무 효율성을 높이는 데 사용됩니다.
MCP를 통해 AI가 회사 데이터베이스에 접근해 실시간 데이터를 조회하고 보고서를 생성할 수 있습니다.
또한 생산성 도구 툴을 MCP 서버를 연결해 AI가 팀 채널의 메시지나 문서를 요약하고, 일정을 조정하는 작업을 수행합니다.
예를 들어 개인이 회사에서 슬랙, 노션 같은 협업툴을 클로드와 연동한다고 가정하겠습니다.
연동 후에 “내일 회의해야 할 내용에 대해 요약해줘”. ” 이틀 전 이메일 첨부파일 가져와서 내용 정리해줘” 등을 요청하면 협업툴에서 요약, 정리 기능을 통해 데이터를 요약하고 정리해서 전달해줄뿐만 아니라 회사 전반적인 업무 맥락을 파악해서 전달하기 때문에 정확도가 높아질 수 있습니다. 이를 통해 AI 활용의 장벽이 대폭 낮아지게 됐습니다.
추후에 기업 차원에서는 단순히 회의 요약, 문서 정리 같은 문서 업무 작업에만 국한되지 않고 더 실용적으로 활용될 수 있습니다.
예를 들어 이전에 챗봇의 경우에는 단순히 물어보는 것에만 대답하고 정보를 찾아줬다면
초개인화 고객 지원 챗봇으로 MCP의 고객의 컨텍스트(구매 이력, 과거 문의) 기반으로 정보를 학습해서 적절하게 대응도 가능하여 실시간으로 빠르게 처리할 수 있습니다.
초기 MCP진입장벽이 있다는 과제
하지만 MCP는 아직 일반인이 사용하기 어려울 수 있습니다. 초기 설정이 복잡해서 서버 구축에는 여전히 개발 지식이 필요하기 때문이죠.
리고 아직 기능이나 연결하는 외부 데이터들은 제한이 있어서 현재는 ‘이렇게 활용할 수 있구나’ 정도의 수준입니다. 물론 점점 MCP 서버 수가 증가하고 있는 추세이고 유즈케이스가 쏟아져 나오면서 그 허들이 점점 낮아질 수 있습니다.
또한 MCP 뿐만 아니라 AI의 정확성과 신뢰성 자체가 완벽하지 않기 때문에 정보 보안과 올바르게 수행하는지에 대한 거는 아직 사람이 많이 신경써야 하는 영역입니다. 교차 검증이 필요합니다. 쏟아져 나오는 LLM 기반 툴이 많아진 만큼 여러 개를 써보면서 본인에게 맞는 AI를 찾아가는 것부터 시작하는 것이 좋습니다.
MCP의 미래 전망과 결론
MCP 기술은 이제 서버가 연동되는 중인 상황이라 비개발자나 일반인들까지 사용할 정도로 대중화되지 않습니다. 이제 127개의 오픈소스 MCP 서버가 공개된 상태이며, 이 기술이 가져올 변화는 단순한 효율 개선을 넘어 AI 에이전트의 역할로서 문서 작업이나 자료 리서치 등의 업무 방식 자체도 더욱 편해질 것입니다. 사무보다 아이디어/창의적인 업무에 더 몰두할 수 있습니다.
앞으로 MCP로 인해 가파르게 성장하는 AI 시장은 이 4가지로 인해 성장하지 않을까 싶습니다.
- 크로스 플랫폼 표준화: 여러 AI 기업들의 MCP 채택 확대로 빠르게 표준화
- 자동 연동 시스템: AI가 필요한 도구를 스스로 탐색하고 배우면서 자동으로 연동
- 양방향 학습 기능: 도구 사용 결과를 모델 개선에 반영
- 산업별 특화 솔루션: 의료, 금융, 법률 등 분야별 MCP 응용 확대로 적절한 솔루션 제공
결론
MCP는 AI가 단순한 API 호출을 넘어 더 자연스럽고 맥락을 이해하는 AI 에이전트로 발전할 수 있도록 돕는 표준 절차 기술입니다. AI가 단순한 챗봇에서 현실 세계와 유기적으로 연결된 ‘디지털 동반자’로 진화하는 과정에서 MCP는 가장 중요한 기술 중 하나로 자리매김할 것으로 보입니다.
개인과 기업 모두에게 큰 영향을 미칠 MCP는 AI의 활용 방식을 근본적으로 변화시키며, 향후 AI 업계의 핵심 트렌드로 자리 잡을 것입니다. 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, 실시간 데이터를 활용하고 도구와 협업하는 진정한 ‘에이전트’로 거듭나고 있습니다.
MCP에 대한 더 많은 인사이트를 보고 싶다면 ‘AI세상의 USB-C? MCP가 노리는 AI의 다음’ 에서 풍부한 내용을 읽으실 수 있습니다.
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