MCP란 무엇일까?

🧐 Summary

1️⃣ Model Context Protocol(MCP)은 AI가 외부 시스템의 데이터를 안전하게 불러올 수 있도록 돕는 오픈소스 표준입니다.

2️⃣ 최근 OpenAI가 MCP를 공식 채택하며 AI 데이터 연결 방식의 표준화 움직임이 본격화되고 있어요.

3️⃣ 제품을 만드는 기획자, 디자이너, 개발자 모두에게 AI의 데이터 흐름을 설계할 수 있는 새로운 기반이 열리고 있습니다.

안녕하세요 구독자님. 요즘 여기저기서 MCP라는 단어가 자주 보이는데 혹시 구독자님도 들어보셨나요? Model Context Protocol의 줄임말인 MCP는 앤트로픽이 작년에 제안한 표준인데요, 최근 openAI가 이를 채택하며 더 이슈가 되고 있어요.

UX 디자인에 직접적인 관련이 있는 내용은 아니라서 저도 이런 이슈들은 놓치게 될 때가 많더라구요. 그래도 AI 관련 업무가 점점 많아지는 만큼 알아두면 좋을 것 같아서 오늘은 MCP가 무엇이며 어떤 의미가 있는지 함께 살펴보려 합니다.

MCP가 뭐에요?

Model Context Protocol (MCP)은 AI 어시스턴트를 콘텐츠 저장소, 비즈니스 도구, 개발 환경을 포함한 데이터가 있는 시스템에 연결하기 위한 새로운 표준입니다[1]. 작년 11월, 클로드(Claude)를 개발한 앤트로픽에서 오픈소스로 공개했는데요, 쉽게 말하면 AI 모델과 외부 데이터 시스템이 안전하게 정보를 주고받기 위한 약속된 방식이라고 할 수 있어요.

AI 어시스턴트가 제대로 동작하기 위해서는 이미 학습한 데이터 뿐 아니라 최신 데이터를 함께 활용해야 하는데요, 이 데이터들이 제대로 연결되지 않는다면 제대로 된 AI 어시스턴트를 구현하는 것은 쉽지 않겠죠. 그렇기에 데이터 모델링 및 AI 시스템 설계에서 표준화 된 프로토콜을 사용하여 서로 잘 연결된 시스템을 구축할 수 있게 하는 것이 이 MCP의 목표입니다.

예를 들어 AI가 어떤 데이터, 예를 들어 구글 드라이브, GitHub, Slack 등에 접근하려고 할 때 데이터는 어떤 형식으로 요청하고, 응답은 어떤 방식으로 전달되고, 보안은 어떻게 보장되는지를 정한 규칙이 MCP라는 거죠. 이 규칙이 표준화되어 많은 사람들이 사용하게 된다면 AI가 보다 쉽게 다양한 시스템과 연결되어 컨텍스트를 더 잘 이해할 수 있게 되는거에요.

MCP가 왜 뜨는거죠?

MCP에 대해 이해하고 나면 중요한 개념이라는 건 이해하시겠죠? 하지만 다양한 프로토콜 중 MCP가 요즘 뜨고 있는 이유는 아무래도 주요 기업들이 이를 표준으로 채택하였기 때문일거에요.

이미 Google Drive, Slack, GitHub와 같은 주요 기업 시스템에 대한 MCP 서버를 사전 구축해서 제공하고 있으며, 올해 2월에는 코딩 특화 AI인 Cursor AI가 MCP를 채택했어요.

하지만 가장 큰 소식은 얼마 전 OpenAI에서 MCP를 지원하기로 한거에요. 경쟁사라고 볼 수 있는 앤트로픽의 MCP를 도입하기로 한거죠. OpenAI CEO인 샘 알트먼은 X를 통해 ‘사람들이 MCP를 정말 좋아한다. 이제 우리 제품 전반에서 MCP 지원을 추가할 예정’이라고 밝혔어요[2].

OpenAI는 Agents SDK에 MCP 지원을 이미 적용했고, 곧 ChatGPT 데스크톱 앱과 Responses API에서도 MCP를 지원할 예정이라고 해요. OpenAI가 MCP를 수용한 건 Anthropic의 기술력과 AI 인프라 설계 리더십을 인정하는 동시에, 자체 생태계도 더 개방적이고 상호운용 가능한 방향으로 발전시키겠다는 신호라고 보여요. OpenAI의 참여는 MCP를 AI 데이터 연동의 핵심 표준으로 굳히는 데 중요한 전환점이라 볼 수 있을 것 같네요.

MCP는 우리에게 어떤 의미가 있을까요?

AI 기반 제품을 만드는 많은 팀들은 이미 다양한 방식으로 모델과 외부 데이터를 연결해 사용하고 있지만, 여전히 데이터 연결 방식이 모델마다, 도구마다 달라 복잡한 통합 작업이 필요한 경우가 많았죠.

MCP는 그런 상황에서 좀 더 일관된 구조로 데이터 접근을 설계할 수 있는 기반을 제공해줍니다. AI가 어떤 데이터를 어떻게 불러오고, 어떤 기준으로 응답을 생성하는지를 예측 가능하고 안정적인 방식으로 다룰 수 있게 해주는 거죠.

이러한 표준이 자리를 잡아가면, 기획자, 디자이너, 개발자 모두가 AI의 맥락 이해 방식이나 데이터 흐름을 더 명확하게 파악하고 조율할 수 있는 환경이 열릴 수 있어요. 조금은 멀게 느껴졌던 AI 에이전트가 보다 가까운 근미래로 다가오게 해주는거죠. 결국 우리가 설계하고 만드는 제품 속에서, AI가 ‘무엇을 기반으로 말하고 행동하는가’에 대한 고민이 조금 더 구체적이고 실질적인 방향으로 이어질 수 있을 것 같습니다.

오늘은 MCP라는 다소 생소할 수도 있는 개념에 대해 얘기해보았어요. 저처럼 개발과 살짝 떨어져 있는 분들은 굳이 이런것까지 알아야 해? 라고 생각하실 수도 있지만 사실 개발에 대한 아주 기본적인 이해는 있어야 UX 디자인을 더 잘 할 수 있다고 생각해요. 또한 AI 관련 제품을 다루는 많은 분들 역시 마찬가지이구요.

조금이나마 도움이 되는 이야기였길 바라며, 다음주에 또 만나요!

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