JisooLog

아래의 영상을 보고 정리한 글입니다.

https://www.youtube.com/watch?v=VKIl0TIDKQg

최근 AI 개발자들 사이에서 화제가 되고 있는 MCP(Model Context Protocol).
작년(2024.11.26)에 공개된 기술이지만, 지금 유독 주목받고 있음.

MCP란?

MCP (Model Context Protocol)는 모델이 외부 리소스나 툴과 연결되기 위한 표준 프로토콜.
웹의 HTTP나 API처럼, LLM이 외부 Tool을 호출하고 상호작용할 수 있도록 만든 약속.

쉽게 말하면, LLM이 툴을 사용할 수 있도록 만든 공통 인터페이스라고 보면 됨.

MCP가 주목받는 이유

MCP는 2024년 11월에 공개되었지만, 최근에서야 관심이 폭발적으로 증가함.
그 배경에는 다음과 같은 구조적 변화가 있음.

Agent 구조를 분리함
일반적인 LLM 기반 Agent는 두 가지 역할을 가짐:

• 1️⃣ 외부 Tool 사용
• 2️⃣ LLM의 의사결정(React)

여기서 MCP는 1️⃣ Tool 사용에 특화된 프로토콜 역할을 하고,
최근 주목받고 있는 Cursor AI는 2️⃣ React 능력을 LLM에게 부여함.
덕분에 비개발자도 손쉽게 에이전트를 구성할 수 있는 환경이 만들어짐.

기존 Langchain vs MCP

Langchain과 Langgraph에서도 이미 수많은 Tools를 지원하고 있음.
(그래서 Langchain을 사용하고 있는 나는 MCP가 별로 새롭지 않고 좋다는 느낌을 받지 못함)
하지만 문제는 이 도구들을 제대로 사용하려면 다음 조건을 충족해야 함:

• Langchain에 대한 이해
• LLM과 Tool 간 상호작용 구조 구현

즉, 툴은 많지만 쉽게 접근할 수 없었던 구조였음.
MCP는 이런 상황을 해결하기 위해 등장함.

툴을 표준화해서, 누구나 만들고 누구나 사용할 수 있게 하는 것이 핵심임.

MCP = USB-C 타입

MCP는 자주 USB-C 타입에 비유됨.
규격만 맞추면 어디에든 연결이 가능한 구조이기 때문임.

• 제조사 상관없이 USB-C 포트에 꽂을 수 있듯이
• LLM이 어떤 MCP 기반 툴이든 쉽게 사용할 수 있도록 만든 것임

초기엔 Apple이나 Samsung 같은 주요 플랫폼이 반응하지 않아 성장세가 더뎠지만,
Cursor AI가 적극적으로 MCP를 도입하면서 상황이 바뀜.

Cursor AI와 MCP의 시너지

Cursor AI는 단순 채팅형 인터페이스가 아님.
코드를 직접 수정하고, 파일에 접근하고, 실시간 컨텍스트를 반영할 수 있음.

여기에 MCP로 툴을 연결할 수 있게 되면서,
툴 실행부터 코드 수정까지 한 번에 처리 가능한 강력한 개발 도구로 떠오름.

생태계 확장: MCP 기반 마켓플레이스

MCP 기반 툴들이 빠르게 증가하고 있음.
smithery.ai같은 툴 마켓플레이스도 생겨났고,
개발자들이 다양한 실험과 유즈케이스를 공유하면서 생태계가 확장 중임.

많은 개발자들이 `제2의 카카오톡 같은 툴` 을 만들고자 MCP 기반 툴 제작에 뛰어들고 있음.

Claude Desktop과 MCP = 툴 연결의 자유

Claude Desktop과 MCP 덕분에, 툴 연결이 훨씬 쉬워짐

예를들어 RAG 시스템을 붙인다고 하면
예전에는 이런 시스템을 만들기 위해 `Frontend` 개발까지 해야했음
(Streamlit을 쓰거나 웹 앱을 따로 만들어야 했기 구현할게 많음)

하지만 지금은 백엔드 툴만 만들어두면, Langchain이나 Dify 등 어떤 방식으로 구현했든, MCP를 통해 Claude Desktop이나 Cursor AI에 툴을 붙이기만 하면 바로 사용할 수 있음.

이제는 텍스트 분석, 외부 API 호출, 문서 색성, 자동화 도구 등 다양한 종류의 tool을 코드만으로 쉽게 연결 가능

툴 제작이 훨씬 쉬워지면서 실험과 배포 속도도 빨라졌고
누구나 나만의 Agent 환경을 만들어볼 수 있는 시대가 열리고 있음.

앞으로의 전망

MCP 생태계가 확대되면 다음과 같은 흐름이 예상됨:
- 더 많은 툴이 생겨나고
- 더 다양한 클라이언트에서 사용되고
- 더 많은 실험과 유즈케이스가 나오게 됨

Langchain과 Langgraph도 MCP 지원을 강화하고 있어, 표준으로 자리잡을 가능성이 큼.

📌 핵심 요약