MCP (Model Context Protocol) : AI시스템과 데이터 소스 연결 기술

 

1. 서론

 

인공지능(AI) 기술의 급속한 발전은 다양한 산업 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. 특히, AI 시스템이 실시간으로 방대한 데이터를 처리하고 분석하여 의사결정을 지원하는 능력은 기업의 경쟁력을 높이는 핵심 요소로 부상하고 있습니다. 그러나 이러한 AI 시스템이 효과적으로 작동하기 위해서는 다양한 데이터 소스와의 원활한 연동이 필수적입니다.

 

현재 많은 AI 모델은 특정 데이터 소스와의 통합을 위해 개별적인 커스터마이징이 필요하며, 이는 개발 시간과 비용을 증가시키는 요인으로 작용합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 앤트로픽(Anthropic)은 AI 시스템과 데이터 소스를 효율적으로 연결하는 표준화된 방법인 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)을 도입하였습니다.

 

2. 본론

2.1. 기존 방식의 문제점

전통적으로 AI 시스템은 각기 다른 데이터 소스와의 통합을 위해 별도의 커스터마이징이 필요했습니다. 이는 다음과 같은 문제점을 야기합니다:

• 비효율성 : 각 데이터 소스마다 개별적인 통합 작업이 필요하여 개발 시간과 비용이 증가합니다.
• 유지보수의 어려움 : 다양한 통합 방식으로 인해 시스템의 복잡성이 증가하고, 유지보수가 어려워집니다.
• 확장성 제한 : 새로운 데이터 소스를 추가할 때마다 추가적인 통합 작업이 필요하여 시스템의 확장성이 제한됩니다.

시스템 간의 연동 기술은 AI 영역이 아닌 일반 IT 시스템 영역에서도 늘 있어왔던 요구사항이었습니다. 기업들은 대부분 내부에 수많은 종류의 서로 다른 기술을 사용하는 시스템을 가지고 있었기 때문에 이들 간의 데이터, 어플리케이션 연동이 무엇보다도 중요했기 때문입니다. 1990년대에 EAI (Enterprise Application Integration), 2000년대 들어서면서 ESB (Enterprise Service Bus), SOA (Service Oriented Architecture) 등의 기술이 소개되었고 아마도 현재까지 이와 관련된 프로젝트를 진행하고 있는 곳들이 있을 것 같습니다. 지금은 시대가 변해 AI가 사람이 하는 역할을 대신할 수 있게 됨에 따라, 기존에는 데이터 추출, 분석에서 고정된 코드를 사용하던 것을 AI가 분석, 가변 코드 생성 등을 하거나 연동 후의 작업을 자동화하는 작업을 수행하도록 진화하고 있는 것 같습니다. 

2.2. 접근 방식

서로 다른 데이터 소스와의 통합 시의 문제점을 해결하기 위해 앤트로픽이 개발, 공개한 것이 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)입니다. MCP는 AI 시스템과 다양한 데이터 소스를 표준화된 방식으로 연결하는 프로토콜로, 다음과 같은 특징을 갖습니다:

• 개방형 표준 : MCP는 오픈 소스로 제공되어 누구나 접근하고 활용할 수 있습니다.
• 보안성 : 데이터 소스와 AI 시스템 간의 안전한 양방향 연결을 지원합니다.
• 확장성 : 다양한 데이터 소스와의 통합을 단일 프로토콜로 처리하여 시스템의 확장성을 높입니다.

2.3. 세부 적용 기술

• MCP 서버와 클라이언트 구조 : MCP는 데이터 소스를 노출하는 MCP 서버와, 이 서버에 연결하는 AI 애플리케이션(MCP 클라이언트)으로 구성됩니다. 이를 통해 데이터 소스와 AI 시스템 간의 효율적인 통신이 가능합니다.
• 사전 구축된 MCP 서버 : 앤트로픽은 Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres, Puppeteer 등 인기 있는 엔터프라이즈 시스템을 위한 MCP 서버를 사전 구축하여 제공하고 있습니다. 이를 통해 개발자는 신속하게 MCP를 도입할 수 있습니다.
• 개발자 지원 도구 : MCP는 명확한 스펙과 SDK를 제공하여 개발자가 손쉽게 MCP 서버를 구축하고 AI 애플리케이션과 통합할 수 있도록 지원합니다.

그림 : MCP의 개략적인 아키텍처

 

 

2.4. 제약사항

현재 MCP는 초기 도입 단계로, 모든 데이터 소스에 대한 사전 구축된 서버를 제공하지 않을 수 있습니다. 따라서 특정 데이터 소스와의 통합을 위해서는 추가적인 개발 작업이 필요할 수 있습니다. 또한, MCP의 보안성과 성능에 대한 지속적인 검토와 개선이 요구됩니다. 무엇보다 진정한 확산을 위해서는 이번 앤트로픽(Anthropic)의 움직임을 지지해 주는 기업, 기관 들이 많이 나와야 할 것입니다. 그렇지 않는다면 결국 서로 다른 표준 아닌 표준들이 난립하는 상황이 될 수도 있을테니까요.

 

3. 결론

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 시스템과 다양한 데이터 소스를 효율적으로 연결하는 혁신적인 솔루션입니다. 이를 통해 기업은 AI 시스템의 성능을 향상시키고, 개발 효율성을 높이며, 유지보수의 복잡성을 줄일 수 있습니다. 이런 기술이 소개된다는 것은 이미 AI가 다양한시스템들 사이에 스며들었다는 것을 의미합니다. 앞으로 어떻게 발전해 나갈 것인지 사뭇 기대됩니다. :-)

 

 

4. 참고자료

MCP Documentation

Introduction - Model Context Protocol

 

 

앤트로픽 (Anthropic)의 MCP 소개 블로그

 

Introducing the Model Context Protocol

 

 

5. Q&A

 

Q: MCP를 도입하면 어떤 이점이 있나요?

MCP는 AI 시스템과 다양한 데이터 소스를 표준화된 방식으로 연결하여 개발 효율성을 높이고, 유지보수의 복잡성을 줄이며, 시스템의 확장성을 향상시킵니다.

 

Q: MCP는 어떤 데이터 소스와 통합할 수 있나요?

MCP는 Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres, Puppeteer 등 다양한 엔터프라이즈 시스템과의 통합을 지원하며, 추가적인 데이터 소스와의 통합도 가능합니다.

 

Q: MCP는 오픈 소스로 제공되나요?

네, MCP는 오픈 소스로 제공되어 누구나 접근하고 활용할 수 있습니다.