Model Context Protocol(MCP)이란? AI 시대의 새로운 개방형 표준 [1]

AI 기술이 빠르게 확산되면서  챗봇이나 생성형 AI 모델을 다양한 상황에서 활용하고 있습니다. 하지만 아직까지 많은 사람들이 AI 모델은 단순히 입력을 받아 출력 도구로 사용하는 경우가 많은데요. AI 모델 단독으로 모든 일을 처리하기 보다는 외부 데이터베이스, 기업 내부 도구나 서드파티 API와 연결되면 진정한 생산성 향상이 가능합니다. 

 

문제는 이런 연결이 모두 제각각이라는 점입니다. 어떤 AI 서비스는 특정 API만 지원하고 다른 서비스는 전혀 다른 방식으로 동작합니다.

결과적으로 개발자와 기업은 일일이 맞춤형 연결을 만들어야 하는 번거로움을 겪는데요.

이런 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 MCP(Model Context Protocol)입니다. MCP는 AI 모델이 외부 도구나 데이터와 통신하는 방식을 표준화하는 개방형 프로토콜로 AI 생태계를 더 개방적이고 호환성 있게 만드는 핵심 기술인 셈입니다. MCP의 쓰임, 장점, 도입시 주의사항 및 미래의 전망 등에 대해 글을 나누어 알아가고자 하며 먼저 이번글에서는 먼저 MCP의 쓰임에 대한 내용을 담아봅니다.

Model Context Protocol(MCP)

MCP가 필요한 이유

AI 모델이 아무리 똑똑하더라도 실시간 정보와 외부 도구에 접근하지 못한다면 활용도에 한계가 생깁니다. 예를 들어 회의 일정을 잡고 싶은데 AI가 직접 구글 캘린더에 접근할 수 없다면 결국 사용자가 다시 수동으로 입력해야 합니다. MCP를 활용하여 우리는 다음과 같은 자동화를 이룰 수 있습니다.

 

 

데이터베이스 접근: 모델이 SQL 질의를 날려 실시간 데이터에 접근

예를 들어 회계팀에서 매달 매출 데이터를 데이터베이스에서 직접 조회해 엑셀 보고서를 만들어야 한다고 할 경우 직원이 SQL을 직접 작성하여 지난달 지역별 매출 합계를 뽑아내야 합니다. 이 때 MCP 환경을 사용하면 AI에게 다음과 같이 보고서 작성을 요청할 수 있습니다. 

“지난달 서울·부산 지점 매출을 비교해서 그래프로 보여줘.”

 

MCP를 통해 AI 모델이 곧바로 회사의 매출 데이터베이스에 표준화된 방식으로 연결되고 SQL 쿼리를 자동 생성해 데이터를 가져 온 후 보고서 초안을 만들어줍니다. 이렇게 자연어로 AI에게 명령함으로써 전문적인 SQL 지식없이 자연어로 AI에게 지시하여 보고서를 빠르게 작성할 수 있습니다. 

 

사내 툴 연동: 인사관리, 재무관리, CRM 등 기업 내부 도구와 연결

 

한 기업에서 직원들이 사용하는 인사관리(HR) 시스템이 있다고 가정해 봅니다. 기존에는 직원이 자신의 연차 잔여 일수를 확인하려면 직접 HR 포털에 로그인해 찾아야 했으며 휴가 신청도 따로 입력해야 했습니다. 하지만 MCP 기반 AI가 사내 툴과 연결되어 있다면 직원은 단순히 AI 챗봇에게 이렇게 물을 수 있습니다. 

“내 남은 연차가 며칠인지 알려주고, 다음 주 금요일 하루 연차 신청도 해줘.”

 

AI는 MCP 프로토콜을 통해 HR 시스템과 안전하게 연결되어 연차 정보를 불러오고 신청 절차까지 자동으로 처리할 수 있습니다.

외부 API 호출: 캘린더, 이메일, 클라우드 저장소 같은 서드파티 서비스 활용

회사원이 회의 일정을 잡으려 할 때 기존에는 회의 일정을 정한 뒤에 구글 캘린더에 직접 등록하고 참석자들에게 메일을 보내는 과정을 거쳤습니다. MCP를 지원하는 AI라면 다음과 같이 말하는 것만으로 메일 발송까지 자동화할 수 있습니다. 

“다음 주 화요일 오후 2시에 마케팅팀 회의 일정을 잡고, 참석자들에게 메일로 알림 보내줘.”

 

AI는 MCP를 통해 구글 캘린더 API에 연결해 일정을 자동으로 생성하고 동시에 이메일 API를 호출해 참석자들에게 안내 메일을 발송하는 것이죠. 사용자는 따로 캘린더 앱을 열거나 메일을 작성할 필요가 없어집니다. 

 

이렇게 MCP환경을 활용하면 AI 기술을 통해 수기로 진행해왔던 작업 자동화가 가능합니다. 그 외의 MCP의 장점에 대해서는 다음 두번째 글에 이어서 알아가고자 합니다.