**모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)**은 인공지능(AI) 어시스턴트와 콘텐츠 저장소, 비즈니스 도구, 개발 환경 등 다양한 데이터 소스 간의 안전한 양방향 연결을 용이하게 하도록 설계된 개방형 표준입니다. 주요 목적은 대규모 언어 모델(LLM)이 실제 데이터에 액세스하고, 작업을 실행하며, 데이터 통합을 표준화하여 더욱 관련성 높고 맥락을 인식하는 응답을 생성할 수 있도록 하는 것입니다. ^{[1] [2]}

개요

AI 어시스턴트가 널리 채택됨에 따라 정보 사일로 및 레거시 시스템에 저장된 방대한 양의 데이터로부터 격리되는 문제가 심각해졌습니다. 새로운 데이터 소스마다 일반적으로 맞춤형 통합이 필요하므로 AI 시스템을 효과적으로 확장하기가 어렵습니다. 모델 컨텍스트 프로토콜은 단편화된 통합을 단일하고 통합된 프로토콜로 대체하여 AI 시스템의 데이터 액세스 안정성을 단순화하고 향상시키는 보편적인 개방형 표준을 제공함으로써 이러한 문제를 해결합니다.

Anthropic, PBC는 2024년 11월 25일에 모델 컨텍스트 프로토콜을 오픈 소스로 공개하여 최첨단 AI 모델이 더욱 정확하고 관련성 높은 출력을 생성하도록 돕는 것을 목표로 했습니다. 이 프로토콜은 AI 모델을 다양한 데이터 소스 및 도구에 연결하는 표준화된 방법을 제공하는 "AI 애플리케이션용 USB-C 포트"로 구상되어 있으며, USB-C가 장치를 다양한 주변 장치에 연결하는 것과 유사합니다. MCP의 주요 이점으로는 사전 구축된 통합 목록 증가, 개발자가 다양한 LLM 공급자 간에 전환할 수 있는 유연성, 기존 인프라 내에서 데이터를 보호하기 위한 모범 사례 통합 등이 있습니다. MCP를 지원하는 에코시스템에는 9개 이상의 공식 SDK, 1000개 이상의 사용 가능한 서버, 70개 이상의 호환 가능한 클라이언트가 포함됩니다. ^{[1] [2] [3] [4] [5]}

기술 및 아키텍처

모델 컨텍스트 프로토콜은 호스트 애플리케이션이 여러 서버와 연결을 설정할 수 있는 클라이언트-서버 아키텍처에서 작동합니다. 이 아키텍처는 다음과 같은 주요 구성 요소로 구성됩니다.

• MCP 호스트: Claude Desktop 또는 통합 개발 환경(IDE)과 같이 MCP를 통해 데이터에 액세스하려는 AI 도구 또는 애플리케이션입니다.
• MCP 클라이언트: MCP 서버와의 일대일 연결을 유지 관리하는 프로토콜 클라이언트입니다.
• MCP 서버: 표준화된 모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 특정 기능 및 데이터 소스를 노출하도록 설계된 경량 프로그램입니다.
• 로컬 데이터 소스: MCP 서버가 안전하게 액세스할 수 있는 사용자 로컬 컴퓨터에 있는 파일, 데이터베이스 및 서비스입니다.
• 원격 서비스: 일반적으로 API를 통해 인터넷을 통해 액세스할 수 있는 외부 시스템으로, MCP 서버가 연결할 수 있습니다.

Anthropic은 프로토콜 출시 시 개발자를 위해 모델 컨텍스트 프로토콜 사양 및 관련 소프트웨어 개발 키트(SDK), Claude Desktop 애플리케이션에 통합된 로컬 MCP 서버 지원, 다양한 MCP 서버를 포함하는 오픈 소스 저장소의 세 가지 주요 구성 요소를 도입했습니다. 이 프로토콜은 개발을 용이하게 하기 위해 TypeScript, Python, Java, Kotlin, C#, Ruby를 포함한 여러 프로그래밍 언어로 SDK를 제공합니다.

MCP 내의 핵심 개념은 AI와 데이터 간의 포괄적인 상호 작용을 가능하게 합니다.

• 리소스: 서버가 LLM에 데이터 및 콘텐츠를 노출할 수 있도록 합니다.
• 프롬프트: 재사용 가능한 프롬프트 템플릿 및 워크플로 생성을 용이하게 합니다.
• 도구: LLM이 연결된 서버를 통해 특정 작업을 수행할 수 있도록 합니다.
• 샘플링: 서버가 LLM에서 완료를 요청할 수 있도록 합니다.
• 전송: MCP에서 사용하는 통신 메커니즘을 정의합니다. ^{[1] [2] [3] [4]}

사용 사례 및 채택

모델 컨텍스트 프로토콜은 AI 시스템을 광범위한 실제 데이터에 연결하여 더욱 복잡하고 정보에 입각한 작업을 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 콘텐츠 저장소, 비즈니스 도구 및 개발 환경과의 통합을 지원합니다. Anthropic의 Claude 3.5 Sonnet 모델은 특히 MCP 서버 구현을 구축하는 데 능숙하여 조직과 개인이 데이터 세트를 AI 기반 도구에 연결하는 프로세스를 단순화합니다.

Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres 및 Puppeteer를 포함한 널리 사용되는 엔터프라이즈 시스템에 사용할 수 있는 사전 구축된 MCP 서버가 있습니다. Block 및 Apollo와 같은 초기 도입자는 MCP를 시스템에 통합했습니다. Zed, Replit, Codeium 및 Sourcegraph와 같은 개발 도구 회사도 MCP를 활용하여 플랫폼을 개선하고 있습니다. 이러한 통합을 통해 AI 에이전트는 더욱 관련성 높은 정보를 검색하고, 코딩 작업의 컨텍스트를 더 잘 이해하고, 반복 횟수를 줄여 더욱 미묘하고 기능적인 코드를 생성할 수 있습니다.

Block의 최고 기술 책임자인 Dhanji R. Prasanna는 MCP와 같은 오픈 소스 이니셔티브의 중요성에 대해 다음과 같이 언급했습니다. "Block에서 오픈 소스는 개발 모델 그 이상입니다. 이는 우리 작업의 기초이자 의미 있는 변화를 주도하고 모든 사람을 위한 공공재 역할을 하는 기술을 만들겠다는 약속입니다. 모델 컨텍스트 프로토콜과 같은 개방형 기술은 AI를 실제 애플리케이션에 연결하는 다리 역할을 하여 혁신이 접근 가능하고 투명하며 협업에 뿌리를 두고 있는지 확인합니다. 우리는 프로토콜에 협력하고 이를 사용하여 에이전트 시스템을 구축하게 되어 기쁩니다. 이를 통해 사람들은 기계적인 부담을 덜고 창의적인 데 집중할 수 있습니다.". ^[1]

오픈 소스 특성 및 커뮤니티

Anthropic은 MCP를 협업적인 오픈 소스 프로젝트 및 에코시스템으로 육성하기 위해 노력하고 있습니다. 개발자는 즉시 MCP 커넥터를 구축하고 테스트할 수 있습니다. 모든 Claude.ai 요금제는 MCP 서버를 Claude Desktop 애플리케이션에 연결하는 것을 지원합니다. Claude for Work 고객의 경우 내부 시스템 및 데이터 세트를 사용하여 MCP 서버의 로컬 테스트가 지원되며, 향후 전체 조직을 위한 원격 프로덕션 MCP 서버를 배포하기 위한 툴킷을 제공할 계획입니다.

이 프로젝트는 AI 도구 개발자, 기존 데이터를 활용하려는 기업 및 초기 도입자의 기여를 장려합니다. 커뮤니티 지원 및 피드백 메커니즘에는 MCP 사양, SDK 및 문서와 관련된 버그 보고서 및 기능 요청을 위한 GitHub 문제와 사양 및 기타 오픈 소스 구성 요소에 대한 전용 토론 포럼이 포함됩니다. ^{[2] [4] [1]}