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MCP 서버와 AI Agent

아임슬로리. 2025. 5. 1. 12:31

오늘은 AI의 세계에서 새롭게 주목받고 있는 MCP(Model Context Protocol) 서버와 AI Agent에 대해 이야기해보려고 합니다. 이 두 개념은 처음 들으면 복잡해 보일 수 있지만, 실생활에 비유하면 쉽게 이해할 수 있어요. 이 글에서는 MCP와 AI Agent가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 실제로 어떻게 활용되는지 풍부한 예제를 통해 알아보겠습니다.

MCP란 무엇일까?

MCP, 즉 Model Context Protocol은 AI가 외부 데이터나 도구와 소통할 수 있도록 도와주는 표준화된 연결 방식입니다. Anthropic이 2024년 11월에 오픈소스로 공개한 이 프로토콜은, AI를 다양한 외부 시스템과 연결하는 데 있어 마치 USB-C 포트 같은 역할을 합니다.

비유로 이해하기

스마트폰을 생각해 보세요. 스마트폰이 외부 기기(키보드, 이어폰, 외장 하드)와 연결되려면 USB-C 포트가 필요하죠. MCP도 비슷해요. AI가 날씨 API, 데이터베이스, 슬랙 같은 외부 서비스와 데이터를 주고받으려면 표준화된 연결 방식이 필요합니다. MCP는 이런 연결을 간단하고 안전하게 만들어줍니다.

MCP의 핵심 구성 요소

MCP는 세 가지 주요 요소로 구성됩니다:

  • MCP 호스트: AI 모델이 동작하는 주체로, 예를 들어 Claude나 ChatGPT 같은 애플리케이션이 이에 해당합니다.
  • MCP 클라이언트: 호스트 안에서 특정 외부 서비스와 1:1로 연결을 유지하는 모듈입니다.
  • MCP 서버: 외부 데이터나 기능을 제공하는 프로그램입니다. 예를 들어, 날씨 데이터를 제공하거나 슬랙 메시지를 보내는 역할을 합니다.

AI Agent란 무엇일까?

AI Agent는 스스로 판단하고 행동하는 AI 시스템입니다. 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어, 주어진 목표를 달성하기 위해 외부 도구를 사용하거나 데이터를 분석해 작업을 수행합니다.

비유로 이해하기

AI Agent를 개인 비서로 생각해 보세요. 당신이 비서에게 "내일 서울 날씨를 알려줘"라고 말하면, 비서는 인터넷을 검색하거나 날씨 앱을 확인한 뒤 답변을 줍니다. AI Agent도 비슷하게, 사용자의 요청을 처리하기 위해 외부 도구를 활용합니다. 이때 MCP는 비서가 도구(인터넷, 앱 등)에 쉽게 접근하도록 돕는 역할을 합니다.

AI Agent의 특징

  • 자율성: 사용자의 최소한의 지시로도 작업을 수행합니다.
  • 도구 활용: 외부 서비스나 데이터를 호출해 작업을 완수합니다.
  • 상호작용성: 실시간으로 데이터를 주고받으며 동적으로 반응합니다.

 

 

MCP 서버와 AI Agent의 협력

MCP 서버는 AI Agent가 외부 세계와 소통하는 다리 역할을 합니다. AI Agent가 특정 작업을 수행하려 할 때, MCP 서버는 필요한 데이터나 기능을 제공합니다.

작동 방식

  1. 사용자 요청: AI Agent가 사용자로부터 요청을 받습니다. 예: "내일 서울의 날씨를 알려줘."
  2. MCP 클라이언트 요청: AI Agent(호스트) 내부의 MCP 클라이언트가 날씨 데이터를 제공하는 MCP 서버에 요청을 보냅니다.
  3. MCP 서버 처리: MCP 서버는 외부 날씨 API(예: Open-Meteo)에서 데이터를 가져와 AI Agent에 전달합니다.
  4. 응답 생성: AI Agent는 받은 데이터를 바탕으로 사용자에게 자연스러운 답변을 제공합니다. 예: "내일 서울은 맑고, 기온은 20도입니다."

MCP의 장점

  • 표준화: 다양한 AI 모델과 서비스가 동일한 방식으로 연결됩니다.
  • 양방향성: 단순히 데이터를 가져오는 것뿐 아니라, 명령을 실행하거나 데이터를 업데이트할 수도 있습니다.
  • 보안성: MCP는 인증 및 권한 관리를 통해 안전한 데이터 교환을 보장합니다.

 

실제 활용 사례

MCP 서버와 AI Agent가 어떻게 활용되는지, 실생활에서 쉽게 볼 수 있는 예제를 통해 알아볼게요.

사례 1: 팀 협업을 돕는 슬랙 AI Agent

당신이 팀에서 슬랙을 사용한다고 가정해봅시다. AI Agent가 슬랙 MCP 서버와 연결되어 있다면, 다음과 같은 일을 할 수 있어요:

  • 요청: "지난주 팀 채널에서 논의된 회의록을 찾아줘."
  • 작동: AI Agent는 슬랙 MCP 서버를 통해 채널 히스토리를 검색하고, 관련 메시지를 찾아 요약해 줍니다.
  • 결과: "지난주 회의록은 이 링크에 있습니다. 주요 내용은 프로젝트 마감일 연장과 예산 조정입니다."

이 과정에서 MCP 서버는 슬랙 API와 AI Agent를 연결해 데이터를 빠르게 가져옵니다.

사례 2: 개발자를 위한 GitHub AI Agent

개발자가 GitHub에서 코드를 관리한다고 해볼게요. GitHub MCP 서버와 연결된 AI Agent는 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

  • 요청: "최근 커밋과 현재 코드의 차이점을 분석해 줘."
  • 작동: AI Agent는 GitHub MCP 서버를 통해 저장소 데이터를 가져와 코드 차이점을 분석합니다.
  • 결과: "최근 커밋에서 main.py 파일에 10줄이 추가되었습니다. 주요 변경 사항은 함수 최적화입니다."

이처럼 MCP는 개발 워크플로우를 자동화하고 효율성을 높입니다.

사례 3: 개인화된 일정 관리

당신의 캘린더 데이터를 관리하는 MCP 서버가 있다고 가정해 봅시다. AI Agent는 다음과 같이 도움을 줄 수 있어요:

  • 요청: "내일 오전 10시 회의 일정을 추가해 줘."
  • 작동: AI Agent는 캘린더 MCP 서버를 통해 Google Calendar나 Outlook에 새 일정을 추가합니다.
  • 결과: "내일 오전 10시 회의가 추가되었습니다. 알림을 설정할까요?"

 

MCP와 AI Agent의 미래

MCP와 AI Agent는 AI의 활용 범위를 크게 확장하고 있습니다. MCP가 표준화된 연결 방식을 제공하면서, AI Agent는 점점 더 많은 도구와 데이터를 활용해 복잡한 작업을 수행할 수 있게 되었습니다. 예를 들어:

  • 기업 환경: MCP를 통해 AI Agent가 ERP 시스템, CRM 소프트웨어와 연동되어 비즈니스 프로세스를 자동화합니다.
  • 개인화 서비스: AI Agent가 사용자의 선호도를 학습해 맞춤형 추천을 제공합니다.
  • 오픈소스 생태계: MCP는 오픈소스로 제공되므로, 커뮤니티가 새로운 MCP 서버를 만들어 생태계를 확장하고 있습니다.

 

시작해 보세요!

MCP 서버와 AI Agent는 AI의 가능성을 한 단계 높이는 기술입니다. 초보자라면 아래 단계를 따라 시작해 보세요:

  1. 공식 문서 확인: Anthropic의 MCP 문서(https://docs.anthropic.com)에서 기본 개념을 익히세요.
  2. 간단한 MCP 서버 구축: 위의 Python 예제를 참고해 자신만의 서버를 만들어보세요.
  3. 커뮤니티 참여: GitHub나 오픈소스 커뮤니티에서 다른 개발자들의 MCP 서버를 탐색하고 기여해 보세요.
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