AI의 새로운 비서가 등장했다: MCP(Model Context Protocol) 완벽 가이드

 

 AI가 서로 협업한다면 어떨까요? 

이번 포스팅의 한줄 요약입니다.

MCP는 AI를 더 개인화된 똑똑한 비서로 만드는 기술이라고 볼 수 있습니다.

오늘은 제가 최근 발견한 게임체인저, **MCP(Model Context Protocol)**에 대해 이야기해보려 합니다.

 

 

대기업 서비스 기획자로 일하면서 가장 많이 듣는 말이 있습니다. "AI를 활용한 뭐 없어?"

매일같이 AI가 화두가 되고, 기획서마다 'AI 기반', 'AI 도입'이라는 키워드가 빠지지 않습니다.

하지만 정작 실무에서 AI를 깊이 있게 활용하는 것은 쉽지 않죠.

저도 산업공학을 전공하며 머신러닝과 딥러닝을 배웠지만, 빠르게 변화하는 트렌드를 따라가기란 여전히 도전적입니다.

 

아마 대부분의 직장인들이 나와 같은 고민들을 할 것 같습니다.

저는 AI Tool 유료버전을 크게 3가지를 사용하는데요.

 

1. Chat GPT (챗 지피티)

2. Claud (클로드)

3. Perplexity Pro (퍼플렉시티)

 

각각의 장점이 너무 달라 나중에 한번 설명을 하겠지만, 오늘의 주인공은 "클로드를 활용한 MCP" 입니다.

첫번째로 내용을 포스팅 하는 이유는,

아직까지 대중들에게 익숙하지 않지만 반드시 시대 흐름상 중요해질 파도이기 때문이라는 확신이 있기 때문입니다.

 

AI가 서로 협업한다고 이해하면 어떨까~?

 

아무리 뛰어난 AI라도 혼자서는 모든 걸 할 수 없는데요.

 

우리가 AI에게 실시간 정보나 복잡한 데이터를 다루게 하고 싶을 때

필요한 게 바로 **Model Context Protocol(MCP)**라는 개념이 최근 트렌드 중 하나입니다.

① 쉽게 이해하기 !!!!

지금까지의 AI는 '혼자 생각'만 했습니다.

즉, 학습된 데이터 안에서만 답을 찾았죠. 하지만 MCP가 등장하면서 상황이 달라졌습니다 :)

• Before MCP: "내가 아는 범위에서만 답할게"
• After MCP: "모르면 필요한 곳에 물어보고 올게!"

② 핵심 포인트: "내 PC 접근"

가장 중요한 변화는 AI가 내 PC의 파일에 직접 접근할 수 있게 되었다는 점입니다.

최신 뉴스, 기업 내부 데이터, 파일 시스템 등에 실시간으로 접근하여 더 정확한 답변을 제공할 수 있게 되었죠.

 

비전공자인 제가 이해한 방식으로 1번부터 생각의 흐름대로 하나씩 정리해봅니다.

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 그래서 MCP가 뭐길래? 

 

1. MCP란 AI를 더 개인화 하여 똑똑한 비서로 부려먹는 기술 !

 

 

MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 외부 데이터나 툴과 연결될 수 있게 해주는 새로운 오픈 표준 프로토콜로서
쉽게 말하면, AI가 더 똑똑하게 외부 세상과 대화할 수 있도록 통로를 만들어주는 기술입니다.

 

다시 쉽게 정리하면, 기존에는 AI가 ‘혼자 생각’만 했다면,

MCP를 사용하면 필요할 때 외부에 물어보고, 데이터를 조회하고, 도구를 이용하는 능력이 생기게 된 것인데요.

 

지금까지 AI는 "내 머릿속에 있는 데이터"로만 답했는데,
MCP를 사용하면 "인터넷이나 내 PC 파일"처럼
외부 데이터도 실시간으로 보고 대답할 수 있게 된다고 이해하면 쉽다!

 

 

여기서 중요한 키워드는 바로 "내 PC" 라는 단어이다.

원래 AI 모델은 학습할 때 입력받은 데이터 안에서만 답을 찾아야만 했습니다.

 

하지만 현실은 그렇게 녹록치 않죠.
"최신 뉴스", "기업 내부 데이터", "파일 시스템" 이런 것들을 실시간으로 접근하려면,
모델이 별도로 외부와 대화를 할 방법이 필요했기 때문인데요. 그래서 나온 게 MCP 라는 개념입니다.

즉, AI가 MCP를 통해서 다양한 시스템과 연결되고, 원하는 정보를 바로 가져올 수 있게 됩니다.

 

2. 그래.. 대충은 알겠다! 근데, 그럼 뭐가 좋은데?

 

MCP 덕분에 AI는 더 이상 '모르는 건 모른다'고 답하지 않게 됩니다.

즉, 기존 AI는 답을 못 하면 "모르겠습니다" 하고 끝나기도 했지만.. 

하지만 현실에서는 모른다고 멈추는 게 아니라, 찾아보거나, 열어보거나, 질문해서 해결해야 하는 것 처럼

▷ 필요하면 외부 데이터베이스를 찾아보고, 파일을 열어보고, 다른 프로그램과 협력하여 최종적으로 결론을 내리게 됩니다.

✅ 예를 들어보면,

✏️ 개발자가 Claude(클로드)에게 코드 리뷰를 맡기고,
Claude는 MCP를 통해 코드 저장소에 직접 접근해 최신 코드를 가져와서 분석하고 피드백을 준다.

📊 직장인이 사내 인트라넷에 저장된 자료를 검색하고,
Claude는 MCP를 통해 기업 내부 데이터베이스를 연결해 문서를 찾아 답변해준다.

📂 일반 사용자가 "이 파일 내용 요약해줘"라고 하면,
Claude는 PC 안의 파일을 MCP를 통해 읽고 맞춤형으로 요약해준다.

 

이를 통해서, ① 우리는 개인에 맞추어 업무가 자동화 될 수 있고 (결국, 내 PC를 토대로 답변하니까 ^^)

+ 거기에, ② AI가 그동안 가지고 있었던 "할루시네이션(hallucination)" 을 어느정도 극복할 수 있게 된다.

 

※ 할루시네이션(hallucination) 이란?

- 인공지능 모델, 특히 거대 언어 모델(LLM)이 사실이 아닌 정보를 생성하거나, 자신의 학습 데이터에 없는 내용을 만들어내는 현상

 

이처럼 MCP는 AI가 단순한 대화 상대를 넘어, 진짜 '스마트 도우미'로 기능할 수 있게 하는 핵심 기술이라고 볼 수 있어요.

 

3. 근데, 보안은 괜찮은거야?

아무래도 다양한 서버들을 통해서 MCP가 활용되는만큼, 보안에 있어 취약할 수도 있어요.

(사이버 보안이 점차 중요해지는 형상입니다 ㅎㅎ)

즉, MCP는 매우 강력한 기능이지만, 그만큼 보안 문제는 큰 윕협이 될 수 있는데요.

 

예를 들어,

• 외부 데이터 소스가 악의적이면?
• AI가 민감한 파일에 접근하면?

이런 문제를 막기 위해 MCP는

• 요청과 응답을 엄격히 관리하고,
• 사용자가 직접 접근 권한을 설정하며,
• 감사 로그를 남기는 방식으로 보안을 강화하는 노력이 필요할 것 같네요 :)

 

4. MCP는 어떻게 작동하는걸까? 기획 실무라자면 이것도 알면 좋지 않을까?

 

MCP 구조도 예시 (출처 : https://digitalbourgeois.tistory.com/875)

 

 

 

위의 그림처럼, 정말 수많은 서버의 컨텐츠 APP들을 MCP 서버를 활용하여 소통하는 것을 의미합니다.

최종적으로 이 MCP 클라이언트는 클로드의 MCP hosts와 연결되어 AI간 협업이 가능해지게 되는 것이죠.

 

간단히 요약하면,

"사용자 요청 → AI가 판단 → MCP로 외부 요청 → 결과 수집 → 답변 생성"
MCP는 이렇게 AI가 '생각하고 행동하는' 흐름을 자연스럽게 이어주는 연결 고리 역할을 하게 됩니다.

 

조금 더 상세하게는,

MCP가 어떻게 동작하는지 간단한 흐름을 예시로 들어보겠습니다.

 

1. 사용자가 AI에게 요청을 보낸다
   → 예를 들어, "내 컴퓨터에 저장된 보고서를 요약해줘." 라고 명령해봅니다.
2. AI가 요청을 분석한다
   → 이 작업을 처리하려면 외부 데이터(=파일 접근)가 필요하다는 것을 파악합니다.
   
   
3. MCP 클라이언트가 요청을 전송한다
   → AI 모델이 MCP 프로토콜을 통해 MCP 서버에 요청을 보내게 됩니다.
   (ex: "파일 경로 X를 읽어줘", "DB에서 Y 문서를 검색해줘" 등)
   
   
4. MCP 서버가 실제 작업을 수행한다
   → 파일을 열고 내용을 읽거나, 데이터베이스에서 검색 작업을 실행합니다.
   
   
5. 결과를 AI에게 전달한다
   → 읽은 파일 내용, 검색된 결과 등을 AI 모델에게 보냅니다.
   
   
6. AI가 최종 답변을 생성한다
   → 받은 결과를 요약하거나 분석해, 사용자에게 자연스러운 답변으로 제공합니다.

 

정리하며,

MCP는 AI를 "지식 덩어리"에서 "능동적 파트너"로 진화시키는 핵심 열쇠다.

 

AI 기술의 발전 속도는 정말 놀랍습니다.

MCP는 이러한 변화의 최전선에 있는 기술이며, 이를 이해하고 활용하는 것이 앞으로의 경쟁력이 될 것입니다.

 

지금까지의 AI는 기본적으로 ‘머릿속에 있는 지식’을 꺼내는 수동적인 역할에 머물렀었죠.

하지만, 이제 MCP를 통해 "AI가 외부 정보를 가져오는 기술" 그 이상의 의미로 AI를 바라보면 어떨까요?

AI에 대한 사고의 전환이 생길 수 있는 효과성을 가지는 핵심 기술이기 때문입니다. (기술의 시대 흐름은 결코 바뀔 수 없을 거예요)

결국, MCP는 AI가 사람처럼 ‘모르고 있는 것을 스스로 찾아보고’
‘필요한 행동을 취하는’ 방향으로 진화하는 'AI 동료' 의 첫걸음이라고 볼 수 있습니다.

 

1. 필요한 데이터를 스스로 요청하고,
2. 상황에 따라 도구를 이용하고,
3. 직접 실시간 정보를 수집하며

 

결국, AI는 점차 "적극적인 일을 처리하는 존재" 로서 똑똑한 비서가 되고 있는 중입니다.

 

이는 단순한 기술 혁신이 아니며, AI가 정답을 알려주는 존재’를 넘어서

‘함께 문제를 해결하고, 결정을 돕는 동료’가 될 수 있는 인간과 AI 사이의 관계를 완전히 새롭게 정의하는 변화라고 생각해요.

 

MCP가 열어가는 세상에서는, 우리가 어떤 일을 시작할 때마다 AI가 단순한 조언자가 아니라,

실질적인 행동 파트너로 옆에 서 있게 될지도 모른다는 생각을 하게 되었습니다.

 

예를 들어,

• 개발자는 AI와 함께 코드를 짜고,
• 마케터는 AI와 함께 트렌드를 분석하고,
• 학생은 AI와 함께 자료를 찾고 정리하며,
• 의사는 AI와 함께 환자 기록을 실시간으로 분석할 수 있을 것이다.

MCP는 이 모든 변화를 가능하게 하는 기반 인프라이기 때문인데요.

앞으로 AI가 ‘지식’만이 아니라 ‘능력’을 갖게 되는 시대, 그 핵심 기술 중 하나가 바로 MCP가 될 것입니다.

 

여러분은 MCP 기술에 대해 어떻게 생각하시나요? 업무에 어떻게 적용할 수 있을까요?

저는 미래에는 이러한 툴을 이해하고 잘 사용하는 사람들이 경쟁력을 가질 것이기 때문에,

기획자로서 트렌드를 따라가며 시대를 읽고 준비하는 자세가 결국 핵심 가치가 될 것이라고 믿습니다.

 

기획자로서 많은 고민의 지점들이 생기는 요즘이고, 또한 기회의 시간이 될 수 있다고 생각합니다 :)

이번 포스팅은 여기서 마칩니다. 정독해주신 분들 모두 감사합니다 ^^