1. 들어가며
AI 기술이 발전하면서 단순히 텍스트 응답을 생성하는 것을 넘어, 외부 데이터를 실시간으로 활용하는 능력이 중요해졌습니다. 그러나 기존 AI 모델은 특정 데이터 소스와 개별적으로 연동해야 하는 복잡한 과정이 필요했습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)입니다.
MCP는 AI 모델과 외부 데이터 소스(API, 데이터베이스, 파일 시스템 등)를 연결하는 개방형 표준 프로토콜로,,Anthropic(Claude AI 개발사)이 2024년 11월에 처음 공개했습니다. 이를 통해 AI 모델은 실시간 데이터를 활용하거나 특정 기능을 실행할 수 있으며, 개발자들은 통합 작업의 복잡성을 크게 줄일 수 있습니다.
2. MCP란 무엇인가?
MCP는 AI 모델이 외부 데이터를 활용할 수 있도록 돕는 표준화된 인터페이스입니다. 이를 통해 AI가 다양한 도구와 데이터를 연결하여 더 똑똑하고 실용적인 응답을 생성할 수 있습니다.
2.1 기존 AI 모델의 한계
- 일반적으로 AI 모델은 훈련된 데이터에 기반하여 응답을 생성합니다.
- 그러나 실시간 데이터(날씨, 최신 뉴스, 데이터베이스 정보 등)에는 접근할 수 없다는 한계가 있었습니다.
- 이를 해결하려면 매번 개별 API를 통합해야 하며, 이는 개발 비용과 유지 보수 부담을 증가시켰습니다.
2.2 MPC의 역할
MCP는 다음과 같은 방식으로 기존 문제를 해결합니다.
- AI가 외부 데이터와 직접 연결 가능: 웹 API, 파일 시스템, 데이터베이스 등 다양한 소스와 통합.
- 개별적인 API 연동 없이 통합 관리 가능: 단일 프로토콜로 모든 소스를 연결.
- 보안성과 확장성 보장: 안전한 데이터 교환 및 새로운 도구 추가 가능.
3. MCP의 주요 구성 요소
MCP는 클라이언트-서버 구조로 동작하며, 다음과 같은 핵심 요소로 구성됩니다.
3.1 MCP 호스트(Host)
- AI 애플리케이션(예: Claude Desktop, AI 챗봇)이 사용자 요청을 처리하고 MCP 서버와 통신합니다.
3.2 MCP 클라이언트(Client)
- 호스트와 서버 간의 연결을 담당하며, 여러 MCP 서버에서 데이터를 가져옵니다.
3.3 MCP 서버(Server)
- 외부 데이터를 제공하거나 특정 작업(예: 계산)을 수행합니다.
- 예: 날씨 API, 파일 시스템, SQL 데이터베이스 등.
3.4 MCP 컨텍스트(Context)
- 컨텍스트는 MCP 서버가 제공하는 실제 데이터나 기능으로 다음과 같이 분류됩니다.
| 컨텍스트 요소 | 설명 |
| Resources (리소스) | AI가 읽을 수 있는 데이터 (파일, DB 레코드 등) |
| Tools (도구) | AI가 호출할 수 있는 기능 (API 요청, 계산 등) |
| Prompts (프롬프트) | 응답 생성을 조절하는 지침 |
4. FastMCP: Python 기반 MCP 서버 구현
FastMCP는 Python SDK로, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 쉽게 구현할 수 있도록 설계된 도구입니다. Anthropic이 제안한 MCP 표준은 AI 모델과 외부 데이터 소스를 연결하는 강력한 방식이지만, 이를 직접 구축하려면 복잡한 프로토콜 관리와 많은 코드 작업이 필요합니다. FastMCP는 이러한 복잡성을 줄이고, 데코레이터 기반의 간단한 코드 작성으로 MCP 서버를 만들 수 있게 해줍니다.
4.1 FastMCP란?
FastMCP는 MCP의 모든 사양을 구현한 Python SDK로, 다음과 같은 기능을 제공합니다.
- MCP 클라이언트 및 서버 생성: MCP 클라이언트와 서버를 쉽게 구축 가능
- 표준화된 데이터 전송 방식 지원: Stdio, SSE 등 다양한 전송 방식 지원
- 데코레이터 기반 코드 작성: 간단한 함수 정의와 데코레이터를 통해 MCP 리소스, 도구, 프롬프트를 설정 가능
- 보안 및 확장성 보장: 로컬 및 원격 데이터 소스에 안전하게 접근
4.2 예제 1: 두 숫자를 더하는 MCP 도구
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
# MCP 서버 초기화
mcp = FastMCP("Demo")
# 두 숫자를 더하는 함수 정의
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
return a + b
if __name__ == "__main__":
mcp.run()FastMCP("Demo"): MCP 서버 초기화@mcp.tool(): AI 모델이 호출할 수 있는 도구 정의mcp.run(): 서버 실행
4.3 예제 2: SQLite 데이터베이스 탐색 MCP 서버
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import sqlite3
# SQLite DB 초기화
def init_db():
conn = sqlite3.connect("example.db")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT)")
cursor.execute("INSERT INTO users (name) VALUES ('Alice'), ('Bob')")
conn.commit()
conn.close()
# MCP 서버 초기화
mcp = FastMCP("SQLite Explorer")
@mcp.resource("db://users")
def list_users() -> list[dict]:
conn = sqlite3.connect("example.db")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM users")
rows = cursor.fetchall()
conn.close()
return [{"id": row[0], "name": row[1]} for row in rows]
@mcp.tool()
def add_user(name: str):
conn = sqlite3.connect("example.db")
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("INSERT INTO users (name) VALUES (?)", (name,))
conn.commit()
conn.close()
return f"User {name} added successfully!"
if __name__ == "__main__":
init_db()
mcp.run()list_users(): SQLite 테이블에서 사용자 목록 반환add_user(name): 새로운 사용자를 추가하는 도구 정의
5. MCP 활용 사례
5.1 파일 시스템 연동
- AI가 로컬 파일을 읽거나 요약 기능 수행 가능.
- 예: "이 문서에서 중요한 내용을 요약해줘."
5.2 업무 도구(Slack, Google Drive)와 연동
- Slack 메시지 분석이나 Google Drive 문서 검색 가능
- 예: "지난주 공유된 문서를 찾아줘."
5.3 데이터베이스 질의 처리
- SQL 쿼리를 실행하여 실시간 데이터를 분석
- 예: "지난달 매출 데이터를 보여줘."
5.4 실시간 정보 제공
- 날씨 API나 최신 뉴스를 활용해 실시간 정보 제공
- 예: "오늘 서울의 날씨는 어때?"
6. MCP가 가져올 미래 변화
MCP는 AI 기술 발전에 있어 중요한 전환점입니다. 앞으로 기대되는 변화는 다음과 같습니다.
- AI 모델의 실시간 데이터 활용 능력 향상: 더 정확하고 유용한 응답 생성
- API 통합 부담 감소: 개발자가 더 쉽게 새로운 기능을 추가 가능
- 보안성과 확장성을 갖춘 생태계 구축: 기업과 개발자 모두에게 유리한 환경 제공
현재 많은 기업들이 MCP를 도입하여 AI 서비스를 개선하고 있으며, 앞으로 이 생태계는 더욱 확장될 것으로 기대됩니다.
7. 마무리
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI와 외부 데이터를 연결하여 더욱 강력하고 유연한 응용 프로그램을 만들 수 있는 혁신적인 기술입니다. Anthropic이 주도하는 이 표준은 앞으로도 다양한 산업에서 폭넓게 활용될 것입니다. 이제 여러분도 MCP를 활용해 더 똑똑한 AI 애플리케이션을 만들어보세요.