MCP
한 줄 정의
AI가 바깥 프로그램과 연결되기 위해 정해놓은 공통 약속
1. 비유로 이해하기
예전 휴대폰 충전기를 떠올려 보면 된다. 기기마다 단자 모양이 달라서 서랍이 케이블로 가득했다. 그런데 USB-C가 나오면서 하나로 다 되기 시작했다.
MCP는 AI 세계의 USB-C다.
MCP가 없던 시절에는 이랬다.
- Claude에 구글 드라이브를 붙이려면 → Claude용 연결 코드를 따로 만들고
- ChatGPT에 구글 드라이브를 붙이려면 → 또 처음부터 만들고
- Claude에 슬랙을 붙이려면 → 또 새로 만들고
AI가 3개, 붙일 서비스가 4개면 만들어야 할 연결이 12개다. 이걸 N×M 문제라고 부른다.
MCP가 생기고 나서는 이렇게 바뀐다. 구글 드라이브가 MCP 서버를 딱 하나 만들어 두면, MCP를 이해하는 AI는 전부 그걸 쓸 수 있다. 만들 게 12개에서 7개(3+4)로 줄어든다.
2. 왜 필요한가
에이전트의 능력은 결국 어떤 도구를 갖고 있느냐로 결정된다. 아무리 똑똑해도 손발이 없으면 아무것도 못 하기 때문이다.
MCP는 그 손발을 레고 블록처럼 갈아 끼울 수 있게 만들어 준다. 에이전트 코드를 한 줄도 고치지 않고, 서버만 추가하면 새 능력이 생긴다.
구조는 세 부분이다.
| 이름 | 역할 | 비유 |
|---|---|---|
| 호스트(Host) | AI가 들어 있는 앱 | 노트북 본체 |
| 클라이언트(Client) | 호스트 안에서 서버와의 연결을 담당 | USB-C 포트 |
| 서버(Server) | 실제 기능을 제공하는 프로그램 | 꽂는 기기 (마우스, 모니터) |
MCP 서버가 AI에게 줄 수 있는 것은 크게 세 종류다.
- Tools (도구) — AI가 실행할 수 있는 동작. “이슈 만들기”, “메일 보내기”
- Resources (자원) — AI가 읽을 수 있는 데이터. 파일 내용, 문서
- Prompts (프롬프트) — 미리 준비된 명령 템플릿
노션 MCP 서버를 연결했다면 실제 흐름은 이렇게 흘러간다.
① 연결 시작
AI ──"너 뭐 할 수 있어?"──▶ 노션 MCP 서버
② 서버가 도구 목록 + 사용법을 알려준다
AI ◀──"search_pages, create_page 가능.
create_page는 title(글자), content(글자) 필요"── 서버
③ 사용자: "노션에 오늘 회의록 정리해줘"
④ AI가 알려준 형식에 맞춰 호출
AI ──{"title": "회의록", "content": "..."}──▶ 서버
⑤ 서버가 실제로 노션에 페이지를 만들고 결과 반환
AI ◀──"완료. 페이지 URL: ..."── 서버
②에서 서버가 알려주는 도구 사용설명서가 스키마다. 그리고 MCP 서버는 대부분 명령어 한 줄로 실행된다.
npx @modelcontextprotocol/server-filesystem ~/docs
MCP는 Anthropic이 2024년에 공개한 열린 표준이다. 특정 회사만 쓰는 규격이 아니라 누구나 구현할 수 있게 공개돼 있다.
3. 어디서 만났나
7회차에서 만났다. “범용 AI를 내 전용 조수로 만든다”는 게 그날의 주제였는데, 그 핵심 장치가 MCP였다. 내 데이터와 내 계정에 AI를 꽂는 방법이라는 맥락으로 배웠다.
7회차 — 에이전트, MCP, 스킬 — 범용 AI를 내 전용 조수로
4. 헷갈리는 개념
| 이 용어 | 비슷하지만 다른 것 | 차이 |
|---|---|---|
| MCP | API | API는 서비스마다 제각각인 창구다. MCP는 그 창구들을 같은 모양으로 감싸는 규격이다. MCP 서버 속에는 대개 그 서비스의 API가 들어 있다 |
| MCP | 스킬 | MCP는 없던 능력을 새로 꽂는 것(바깥 세상과 연결). 스킬은 이미 있는 능력을 쓰는 절차를 외워 두는 것(반복 작업 정리) |
| MCP | 플러그인 | 플러그인은 보통 특정 앱 전용이다. MCP는 그 앱이 무엇이든 통하게 만든 공용 규격이라는 점이 다르다 |
| MCP | Master Control Program / MS 자격증 | 같은 약자를 쓰는 옛 용어들. 요즘 AI 문맥에서 MCP라고 하면 거의 100% Model Context Protocol이다 |
5. 많이들 오해하는 지점
ㄱ. “MCP를 붙이면 AI가 똑똑해진다”
머리가 좋아지는 게 아니라 손발이 늘어나는 것이다. MCP를 붙여도 모델의 추론 능력은 그대로다. 다만 전에는 “그건 제가 볼 수 없습니다”라고 답하던 일을 이제는 실제로 해낼 수 있게 된다. 능력이 아니라 접근 범위가 바뀐다.
ㄴ. “MCP 서버는 클라우드 어딘가에 있는 서버다”
‘서버’라는 단어 때문에 생기는 오해다. 대부분의 MCP 서버는 내 컴퓨터에서 도는 작은 프로그램이다. 위의 npx ... 한 줄이 바로 그 서버를 내 노트북에서 켜는 명령이다. 여기서 ‘서버’는 “요청을 받아 응답하는 쪽”이라는 역할 이름일 뿐, 물리적인 위치와는 관계가 없다.
ㄷ. “많이 붙일수록 좋다”
두 가지 대가가 따른다. 첫째, 연결된 서버의 도구 설명이 전부 토큰으로 들어간다. 서버를 열 개 붙이면 대화를 시작하기도 전에 컨텍스트가 상당히 차 있다. 둘째, MCP 서버는 내 파일이나 계정에 실제로 접근하는 프로그램이다. 낯선 사람이 준 USB를 컴퓨터에 함부로 꽂지 않는 것과 같은 주의가 필요하다.