모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이란? 에이전틱 AI 통합의 핵심

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이란? 에이전틱 AI 통합의 핵심

에이전틱 AI는 워크플로 자동화의 패러다임을 재정의하며, 시스템이 자율적으로 행동하고, 다양한 디지털 리소스를 통합하며, 단순한 프롬프트를 넘어 실질적인 가치를 제공합니다. 이러한 진화를 가능하게 하는 것이 바로 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)입니다. MCP는 대형 언어 모델(LLM)을 위한 컨텍스트 표준화 오픈 프로토콜로, 확장 가능한 AI 통합의 핵심으로 빠르게 부상하고 있습니다.

MCP 정의: 에이전틱 AI를 위한 오픈 프로토콜

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 LLM 기반 애플리케이션 내에서 컨텍스트, 외부 툴, 데이터 소스를 노출하고 소비하기 위한 표준화된 오픈소스 프레임워크를 제공합니다. 기존의 프롬프트-응답 모델이 단순 텍스트 교환에 제한되었던 것에 비해, MCP는 툴 호출, 실시간 데이터 접근, API 호출, 변화하는 정보에 동적으로 대응하는 능력을 제공합니다. 이 모든 것은 MCP 덕분에 가능합니다.

MCP는 HTTP, 서버 전송 이벤트(Server-Sent Events), JSON RPC를 활용한 명확한 RESTful 엔드포인트 집합을 통해, 호스트 애플리케이션(클라이언트)이 서버가 제공하는 다양한 리소스를 발견, 설명, 상호작용할 수 있게 합니다. 즉, AI 시스템은 사용 가능한 툴과 데이터를 자동으로 식별하고, 구조화된 설명을 받아오며, 공통된 인터페이스로 액션을 요청할 수 있습니다.

USB-C 비유와 MCP의 차별점

MCP는 종종 AI의 USB-C에 비유됩니다. 둘 다 범용적이고 플러그 앤 플레이 경험을 제공하는 것을 목표로 하기 때문입니다. 하지만 USB-C가 물리적 하드웨어 표준이라면, MCP는 디지털 환경을 위한 소프트웨어 프로토콜입니다. MCP의 혁신은 툴과 리소스를 단순히 연결만 하는 것이 아니라, 모든 호환 가능한 에이전틱 AI 시스템에서 동적으로 발견하고 접근할 수 있도록 만들어준다는 데 있습니다.

하드코딩된 통합과 달리, MCP는 개발자가 새로운 툴이나 데이터 소스를 서버로 등록하면 즉시 모든 호환 클라이언트가 이를 사용할 수 있게 합니다. 이 모듈 구조와 유연성은 워크플로 자동화의 빠른 조합과 재구성을 가능하게 하며, 대규모 리팩토링이나 맞춤형 통합 작업 없이도 구현할 수 있습니다.

MCP가 AI 워크플로 자동화를 어떻게 실현하는가

예를 들어, 에이전틱 AI 기반 스케줄링 비서를 개발한다고 상상해보세요. 기존에는 캘린더 API, 예약 시스템, 내부 데이터를 애플리케이션에 직접 결합하고 복잡한 로직을 하드코딩해야 했습니다. MCP를 사용하면 이 모든 리소스가 발견 가능한 엔드포인트로 노출됩니다. AI 클라이언트는 MCP 서버에 사용 가능한 기능을 질의하고, LLM에 컨텍스트와 요청을 전달하며, 모델의 추천에 따라 데이터를 받아오거나 툴을 호출합니다.

예를 들어, AI가 미팅을 위해 근처 카페 리스트가 필요하다면 MCP 서버에 간단히 질의하여 최신 결과를 받아오고, 이를 다음 프롬프트에 활용할 수 있습니다. 툴 설명, 파라미터, 호출 스키마도 구조화된 형태로 제공되어, LLM이 클라이언트가 투명하게 실행할 수 있는 구체적 액션을 추천할 수 있게 합니다.

이 구조는 더 풍부한 에이전틱 AI 워크플로를 가능하게 할 뿐 아니라, 리소스가 팀과 조직 전체에 쉽게 공유되고 갱신될 수 있어 재사용 가능한 AI 컴포넌트 생태계를 촉진합니다.

업계 도입과 오픈소스 모멘텀

MCP 채택은 에이전틱 AI를 대규모로 실현하고자 하는 혁신적인 기업과 AI 실무자들 사이에서 빠르게 확산되고 있습니다. 오픈소스 기반 덕분에 누구나 접근할 수 있고, 지속적으로 개선되며, 강력한 커뮤니티 지원을 받을 수 있습니다. Kafka, Confluent 생태계 등 주요 플랫폼과 벤더들도 이미 MCP 호환 서버를 구축하고 있어, 에이전틱 AI 통합을 위한 데이터 소스와 자동화 툴의 범위가 즉각적으로 넓어지고 있습니다.

AI 의사결정자에게 MCP 도입은 AI 시스템의 민첩성, 확장성, 컴포저빌리티를 극대화한다는 의미입니다. 내부 자동화부터 복잡한 고객 대상 AI 서비스까지, 모두 하나의 표준화된 백본에서 실현할 수 있습니다.

모델 컨텍스트 프로토콜을 도입하면, 조직은 현대적 AI 통합의 선두에 설 수 있으며, 팀이 빠르고 효율적으로 에이전틱 AI 솔루션을 구축, 적응, 확장할 수 있습니다. MCP는 단순한 프로토콜을 넘어, AI 워크플로 자동화의 새로운 시대를 여는 관문입니다.

MCP가 에이전틱 AI의 한계를 해결하는 방법: 정적 프롬프트와 고립된 AI 모델을 넘어서

수 년간 대형 언어 모델(LLM)의 힘은 그 상호작용의 정적 한계에 의해 제약받아 왔습니다. 전통적 패러다임에서는 사용자가 프롬프트를 입력하면 LLM이 텍스트 기반 답변을 반환합니다. 이는 간단한 정보성 질의에는 적합하나, 엔터프라이즈 자동화와 워크플로 통합에서 AI가 실질적으로 달성할 수 있는 것을 근본적으로 제한합니다.

전통적 LLM 프롬프트의 정적 한계

기존 LLM 도구는 고정된 입력/출력 구조 내에서 동작합니다. 요청이 아무리 정교해도 오직 텍스트 결과만 생성합니다. 그 결과:

• 텍스트 출력만 가능: 아무리 뛰어난 언어 모델도 실제 세상에서 행동을 취하거나 텍스트 생성 이상의 프로세스를 주도할 수 없습니다.
• 제한된 정보: LLM은 학습 시점의 데이터에만 접근할 수 있습니다. 현행 엔터프라이즈 DB나 실시간 데이터는 사용할 수 없습니다.
• 실행 불가: 워크플로 트리거나 비즈니스 툴과의 상호작용, 작업 자동화가 불가능해, 사용자가 AI의 제안을 실제 결과로 옮기기 위해 수작업을 반복해야 합니다.

예를 들어, 전통적 LLM에게 “다음 주에 피터와 커피 미팅을 잡아줘”라고 요청하면, 모델은 일정 관리 팁이나 추가 정보를 물어볼 수는 있지만, 실제로 캘린더를 확인하거나, 피터의 가능 일정을 찾거나, 카페를 검색하거나, 캘린더 초대를 생성할 수는 없습니다. 모든 과정이 수동적이고, 컨텍스트도 매번 다시 제공해야 합니다.

에이전틱 AI의 필요성

여기서 등장하는 것이 바로 에이전틱 AI입니다. 에이전틱 AI 모델은 단순히 답변만 주는 것이 아니라, 실제로 행동합니다. 외부 툴을 호출하고, 최신 엔터프라이즈 데이터를 접근하며, 다단계 워크플로를 자동화할 수 있습니다.

왜 필요한가? 실제 비즈니스 환경은 동적이며, 단순한 텍스트만으로는 부족하기 때문입니다. 예를 들어:

• 시나리오 1: 미팅 예약. 정적 LLM은 시간만 추천할 수 있지만, 에이전틱 AI는 참가자 캘린더 확인, 장소 탐색, 초대장 발송까지 자동화할 수 있습니다.
• 시나리오 2: 고객 지원. 전통 모델은 FAQ에 답할 수 있지만, 에이전틱 AI는 계정 데이터 조회, 환불 처리, CRM 티켓 에스컬레이션까지 가능합니다.
• 시나리오 3: 데이터 처리. 정적 LLM은 트렌드 요약만 가능하지만, 에이전틱 AI는 최신 기업 데이터 수집, 분석 실행, 알림·액션 트리거까지 가능합니다.

각 시나리오에서 기존 방식은 조언이나 일부 솔루션에 그치지만, 에이전틱 AI는 실질적이고 통합된 결과를 제공합니다.

MCP: 지능형 AI 워크플로 자동화의 열쇠

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 정적 LLM 도구를 에이전틱 AI로 변모시키는 핵심 인프라입니다. MCP는 언어 모델을 실제 세계(기업 데이터, API, 파일, 자동화 툴 등)와 연결시켜 원활한 AI 통합을 가능케 합니다.

MCP가 이 한계를 어떻게 극복하는가?

• 동적 기능 탐색: MCP 클라이언트와 서버를 통해, 애플리케이션은 런타임에 사용 가능한 툴, 리소스, 데이터를 발견할 수 있습니다. 하드코딩이나 수동 통합이 필요 없습니다.
• 리소스/툴 호출: LLM은 MCP 프로토콜의 안내에 따라, 사용자 의도에 맞는 데이터베이스, API, 외부 서비스 등 적합한 리소스를 선택·호출할 수 있습니다.
• 컴포저블 아키텍처: 새로운 툴이나 데이터 소스가 필요하다면, 그냥 플러그인하면 됩니다. MCP의 모듈형 설계 덕분에 에이전트 재구성 없이 워크플로를 확장·진화할 수 있습니다.
• 엔드투엔드 워크플로 자동화: 프롬프트 분석부터 캘린더 초대 생성, 메시지 전송, 기록 갱신 등 실제 액션까지, MCP는 AI 에이전트가 복잡한 비즈니스 프로세스를 완전히 자동화할 수 있게 합니다.

실제 예시:

• 구 방식: “다음 주에 피터와 커피를 마시고 싶어요.” LLM: “피터 정보와 희망 시간을 입력해 주세요.”
• MCP 기반 에이전틱 AI: AI 에이전트가 본인과 피터의 캘린더를 조회하고, 근처 카페를 찾고, 최적 시간·장소를 제안하며, 초대장까지 자동 생성합니다.

MCP 기반 에이전틱 AI의 비즈니스 가치

MCP는 엔터프라이즈 AI 워크플로 자동화의 게임체인저입니다.

• 에이전틱 AI: 단순 반응이 아닌 실제 액션을 취하는 AI
• 딥 인티그레이션: 비즈니스 툴, DB, API와 직접 연결되는 LLM
• 확장형 자동화: 필요에 따라 워크플로를 구축, 적응, 확장 가능
• 빠른 혁신: 에이전트 재설계 없이도 새로운 툴, 데이터 소스 조합 가능

요약하면, MCP는 언어 전용 모델과 진정한 AI 통합 사이의 간극을 메워줍니다. 정적 프롬프트와 고립된 모델을 넘어, 실질적으로 에이전틱 AI가 효율·생산성·자동화를 대규모로 실현할 수 있도록 합니다.

엔터프라이즈 에이전틱 AI 통합에 MCP가 필수인 이유

기업이 에이전틱 AI 도입을 가속화하면서, 다양한 조직 리소스와 원활하게, 확장 가능하게 AI를 통합하려는 수요가 그 어느 때보다 높아졌습니다. 현대 비즈니스는 AI 에이전트에게 정보를 생성하는 것뿐 아니라, 실질적 행동(툴 호출, 워크플로 자동화, 실제 이벤트 대응 등)을 요구합니다. 이를 실현하려면 강력하고 표준화된 접근이 필요하며, 바로 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 그 역할을 합니다.

엔터프라이즈 AI에 동적 리소스 접근이 필요한 이유

엔터프라이즈급 에이전틱 AI는 정적이고 하드코딩된 통합만으로는 부족합니다. AI 에이전트는 내부 DB, 파일 시스템, 외부 API, Kafka 등 스트리밍 플랫폼, 특화 툴 등 다양한 최신 리소스에 접근해야 합니다. 기존 방식처럼 각 리소스/툴과의 연결을 애플리케이션 내에 하드코딩하면, 시스템이 경직되고 확장도 어렵고, 새로운 툴 도입 시마다 맞춤 코딩·유지보수가 필요해 혁신에 장애물이 됩니다.

실제 기업 현장에서는 AI 에이전트가 다음을 수행해야 할 수 있습니다:

• 핵심 비즈니스 시스템(CRM, ERP, 데이터 레이크 등)에서 실시간 데이터 수집
• Kafka 토픽 등 실시간 이벤트 스트림 접근
• 스케줄링 툴, 예약 시스템, 도메인 특화 API 연동
• 사용자 요청에 따라 여러 리소스를 조합·조율해 액션 실행

이런 요구는 특히 팀·부서·케이스별로 에이전틱 AI 확장을 추구할 때, 기존 하드코딩 방식의 한계를 드러냅니다.

하드코딩·모놀리식 통합의 문제점

하드코딩된 통합 방식은 비즈니스 로직과 리소스 연결을 각 AI 앱 안에 가둬둡니다. 예를 들어, 미팅 스케줄링을 위한 에이전트가 캘린더 API, 위치 검색, 예약 시스템을 직접 코드로 넣으면, 그 로직은 다른 에이전트/앱에서 쓸 수 없고, 각 앱마다 중복 개발·유지보수가 필요하여 관리가 복잡해집니다.

이런 모놀리식 설계는 다음과 같은 병목을 초래합니다:

• 재사용성 제한: 툴과 통합이 특정 에이전트에만 묶여 조직 전체에서 재사용이 불가
• 확장성 제약: 새 통합마다 수작업 코딩 필요, 배포·혁신 속도 저하
• 유지보수 부담: 리소스/툴 인터페이스가 바뀌면, 사용하는 모든 에이전트에서 업데이트 필요
• 발견성 부족: 새로운 리소스를 명시적으로 갱신하지 않으면 에이전트가 인지 불가

MCP: 에이전틱 AI를 위한 표준화·플러그형 프로토콜

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 에이전트를 기업 리소스·툴과 연결하는 표준화·플러그형 프로토콜로, 이런 문제를 해결합니다. MCP는 AI가 동적으로 기능을 발견·접근·오케스트레이션할 수 있도록 백본 역할을 하여, 하드코딩이나 수작업 없이 유연한 에이전틱 통합을 가능하게 만듭니다.

MCP 작동 방식

MCP는 명확한 클라이언트-서버 구조를 도입합니다:

• 호스트 애플리케이션(클라이언트): 외부 리소스/툴에 접근할 필요가 있는 AI 에이전트 또는 마이크로서비스
• MCP 서버: MCP 표준에 따라, 리소스·툴·기능을 RESTful 엔드포인트로 노출하는 서버

에이전트(클라이언트)와 리소스 서버 간 통신은 HTTP/JSON-RPC로 이뤄지며, 비동기 알림·기능 탐색·리소스 접근을 지원합니다. 에이전트는 런타임에 MCP 서버에 사용 가능한 툴/데이터/프롬프트를 질의할 수 있어, 리소스가 즉시 발견·플러그형으로 확장됩니다.

실제 엔터프라이즈 예시

예를 들어, 미팅 예약을 담당하는 AI 에이전트가 있다면, 각종 캘린더, 위치, 예약 시스템 통합을 하드코딩하지 않고 MCP 서버에 기능을 질의합니다. 서버는 (캘린더 통합, 예약 예약 등) 툴 설명을 제공하고, (근처 카페, 사용 가능한 회의실 등) 리소스를 노출합니다. 에이전트는 사용자 의도에 맞게 적합한 툴을 동적으로 선택·호출합니다(예: “다음 주에 피터와 커피 약속을 잡아줘”).

다른 팀에서 회의실 예약 등 다른 리소스를 사용하려 한다면, MCP 서버에 해당 기능만 등록하면 됩니다. 에이전트 로직 재작성이나 통합 중복이 필요 없습니다. 이 구조는 본질적으로 확장 가능하고, 조합 가능하며, 발견성이 뛰어납니다.

확장성과 컴포저빌리티

MCP의 강점은 컴포저빌리티에 있습니다. 서버도 다른 MCP 서버의 클라이언트가 될 수 있어, 계층적·모듈형 통합이 가능합니다. 예를 들어, Kafka 토픽에 연결된 MCP 서버가 여러 에이전트에 실시간 이벤트 데이터를 제공할 수 있어, 각 에이전트마다 별도 Kafka 코드를 쓸 필요가 없습니다. 이런 플러그형 설계는 리소스·툴·통합이 빠르게 진화하는 엔터프라이즈 환경에 꼭 맞습니다.

엔터프라이즈의 이점

MCP 도입 시, 조직은 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다:

• 확장형 AI 통합: 에이전트 로직 수정 없이 신속하게 새 리소스/툴 온보딩
• 중복 감소: 통합을 중앙 집중화해 조직 전체에서 접근·재사용
• 발견성 향상: 리소스 등록 즉시 에이전트가 자동 발견·활용
• 미래 대비: 표준화된 프로토콜은 업그레이드·확장도 용이

MCP는 엔터프라이즈 AI가 하드코딩 통합의 경직성에 묶이는 것이 아니라, 유연하고 조합 가능하며 확장성 있는 아키텍처로 진화할 수 있게 합니다. 에이전틱 AI를 대규모로 실현하려는 조직에게 MCP는 선택이 아닌 필수 기반입니다.

MCP 아키텍처 해설: 플러그형 에이전틱 AI 시스템 구축하기

현대 AI 통합은 빠르게 진화하고 있으며, AI 에이전트와 실제 툴·데이터 간 유연하고 확장성 있는 상호작용을 지원하는 아키텍처가 요구됩니다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 단순한 데스크톱 임베디드 AI 기능을 뛰어넘는, 견고하고 발견 가능한 에이전틱 AI 아키텍처를 제공합니다. MCP 아키텍처가 클라이언트-서버 모델, 다양한 통신 방식, 강력한 발견성으로 어떻게 플러그형 에이전틱 AI 시스템을 구현하는지 살펴보겠습니다.

MCP 클라이언트-서버 모델

MCP의 핵심은 관심사를 분리하고 모듈성을 극대화하는 명확한 클라이언트-서버 구조입니다:

• 호스트 애플리케이션: 주요 AI 지원 앱(오케스트레이션 마이크로서비스 등)으로, MCP 클라이언트 라이브러리를 통합해 MCP 클라이언트 인스턴스를 생성합니다.
• MCP 서버: 독립 실행 프로세스(원격 또는 로컬 가능)로, 리소스·툴·프롬프트·기능 카탈로그를 노출합니다. 직접 만들거나 써드파티 서버를 사용할 수 있으며, 서버도 다른 MCP 서버의 클라이언트가 될 수 있어 컴포저빌리티를 지원합니다.

이 분리는 호스트 앱이 모든 통합·툴 로직을 직접 구현할 필요 없이, MCP 서버를 통해 외부 리소스를 동적으로 발견·질의·활용할 수 있게 합니다. 시스템이 매우 플러그형·유지보수 용이해집니다.

연결: 로컬·HTTP 기반 통신 지원

MCP는 클라이언트-서버 간 통신에 두 가지 주요 방식을 지원합니다:

1. 로컬 연결(표준 IO/파이프):

   • 클라이언트와 서버가 같은 머신에서 실행되면 표준 입출력 스트림(파이프)으로 통신합니다. 데스크톱 통합에 효율적입니다.

2. 원격 연결(HTTP, 서버 전송 이벤트, JSON RPC):

   • 분산·확장형 구조에는 HTTP를 통한 연결과 서버 전송 이벤트(비동기 업데이트), 그리고 구조화된 양방향 메시징을 위한 JSON RPC를 지원합니다.
   • 네트워크 상에서 신뢰성 있게 상호작용할 수 있어, 엔터프라이즈급 에이전틱 AI 통합에 적합합니다.

발견성: 동적 리소스·툴 질의

MCP의 핵심 특징 중 하나는 뛰어난 발견성입니다. 즉, AI 에이전트 아키텍처가 매우 동적으로 작동합니다:

• 기능 엔드포인트: MCP 서버는 MCP 표준에 따라 RESTful 엔드포인트를 노출합니다. 여기에는 클라이언트가 사용 가능한 툴·리소스·프롬프트(상세 설명 포함)를 질의할 수 있는 “기능 리스트” 엔드포인트가 포함됩니다.
• 동적 워크플로: 사용자 프롬프트(예: “다음 주에 피터와 커피를 마시고 싶어요”)가 도착하면, MCP 클라이언트는
  • 서버에 사용 가능한 리소스·툴을 질의하고,
  • 이를 LLM에 전달해 어떤 리소스·툴이 요청을 충족하는 데 필요한지 물으며,
  • 리소스 데이터를 LLM 프롬프트에 삽입하거나, LLM의 구조화된 응답에 따라 툴을 호출합니다.

이 구조 덕분에, 호스트 앱은 새 통합·데이터 소스를 코드 수정 없이 “플러그인”만으로 즉시 지원할 수 있습니다.

MCP 아키텍처 워크플로 다이어그램

아래는 MCP 아키텍처의 단순화된 워크플로 비주얼입니다:

+-------------------------------+
|        Host Application       |
| (runs MCP Client Library)     |
+---------------+---------------+
                |
                |  1. User Prompt
                v
+---------------+---------------+
|         MCP Client            |
+---------------+---------------+
                |
                | 2. Discover Capabilities (HTTP/Local)
                v
+-----------------------------------------------+
|                  MCP Server                   |
|   (exposes RESTful endpoints, resources,      |
|    tools, prompts)                            |
+----------------+------------------------------+
                 |
   +-------------+----------------+
   |      3. Provides:            |
   |  - List of resources/tools   |
   |  - Descriptions/schemas      |
   +------------------------------+
                 |
                 v
+-----------------------------------------------+
|   Workflow Example:                           |
|   - Client asks LLM: "Which resources/tools?" |
|   - LLM responds: "Use resource X, tool Y"    |
|   - Client fetches resource X, invokes tool Y |
|   - Results returned to user                  |
+-----------------------------------------------+

MCP가 에이전틱 AI에 중요한 이유

MCP로 AI 통합은 정적·하드코딩 연결에서 동적·확장성·조합 가능한 에이전틱 AI 아키텍처로 진화합니다. 클라이언트는 런타임에 새 툴, 데이터 소스를 발견·활용할 수 있고, 서버는 계층적·조합적으로 쌓아 올릴 수 있습니다. 이 아키텍처는 취미용 데스크톱 앱이 아니라, 유연성과 확장성이 필수적인 전문 엔터프라이즈 솔루션에 최적화되어 있습니다.

요약: MCP 아키텍처는 AI 시스템이 진정한 에이전틱, 즉 툴 발견·호출, 최신 또는 독점 데이터 접근, 동적 기능 확장까지 표준화되고 견고한 프로토콜로 실현할 수 있게 합니다. 이는 플러그형·전문 에이전틱 AI의 차세대 진입로입니다.

에이전틱 AI의 실제: 일정 예약·자동화를 위한 MCP 워크플로

실제로 MCP 기반 에이전틱 AI가 어떻게 일상적인 일정 예약(예: 친구와 커피 약속 잡기)을 매끄럽고 플러그형 워크플로로 바꿔주는지 살펴봅시다. 아래는 호스트 앱, MCP 클라이언트, MCP 서버, LLM(대형 언어 모델)이 약속 자동화·오케스트레이션에 어떻게 상호작용하는지 단계별로 보여줍니다. MCP가 워크플로 자동화에서 얼마나 조합성, 플러그성, 동적 통합을 제공하는지 직접 확인해보세요.

사용 사례 워크스루: 커피 약속 잡기

동료, 친구, 또는 소중한 누군가와 커피 약속을 잡는 앱을 만들고 싶다고 가정해봅시다. MCP 스택을 활용한 에이전틱 AI는 다음과 같이 워크플로를 처리합니다:

1. 호스트 애플리케이션

시작점은 호스트 애플리케이션(스케줄링 앱 또는 서비스)입니다. 이 앱은 MCP 클라이언트 라이브러리를 통합하여 에이전틱 AI 리소스와의 브릿지 역할을 합니다.

2. MCP 클라이언트

MCP 클라이언트는 사용자의 프롬프트(예:
“다음 주에 피터와 커피를 마시고 싶어요.”)를 입력받아 프로세스를 시작합니다.

이 시점에서 호스트 앱은 요청을 해석하고 실질적 행동으로 옮겨야 합니다. 단순한 텍스트 응답이 아니라 실제 세상에서의 액션이 필요합니다.

3. 기능 발견

가능한 액션을 파악하기 위해 MCP 클라이언트는 MCP 서버에 캘린더 API, 근처 커피숍 리스트, 예약 시스템 등 사용 가능한 기능·툴·리소스 목록을 질의합니다. 이는 잘 정의된 RESTful 엔드포인트를 통해 발견 가능하므로, 새 툴도 코어 앱 수정 없이 플러그인만 하면 됩니다.

클라이언트는 등록된 서버 URL이 담긴 설정 파일을 참고할 수도 있습니다.

4. 리소스 선택을 위한 LLM 활용

MCP 클라이언트는 사용자 프롬프트와 사용 가능한 리소스 목록을 LLM에 전달합니다. LLM은 어떤 리소스가 관련 있는지 결정합니다:

• LLM 입력:
  • 사용자 프롬프트: “다음 주에 피터와 커피를 마시고 싶어요.”
  • 리소스 리스트: 캘린더 접근, 커피숍 디렉터리, 예약 툴
• LLM 출력:
  • “두 번째 리소스인 커피숍 디렉터리가 관련 있습니다. 해당 정보를 받아주세요.”

5. 리소스 데이터 가져오기 및 통합

LLM의 추천에 따라, MCP 클라이언트는 MCP 서버에서 (예: 근처 커피숍 리스트) 해당 리소스를 가져옵니다. 이 데이터는 다음 프롬프트에 LLM에 전달되어 실제 액션 추천에 필요한 컨텍스트가 됩니다.

6. 툴 호출 및 오케스트레이션

이제 LLM은 사용자 의도와 최신 리소스 데이터를 모두 갖추었습니다. 다음과 같은 추천을 반환할 수 있습니다:

• “캘린더 툴을 호출해 시간 제안, 예약 툴로 해당 커피숍에 테이블 예약을 하세요.”

각 툴의 설명과 스키마는 구조화 데이터로 LLM에 제공되어, LLM이 구체적 툴 호출·파라미터를 추천할 수 있습니다.

7. 호스트 앱이 액션 실행

MCP 클라이언트는 LLM의 추천에 따라 필요한 툴 호출을 트리거합니다:

• 캘린더 API로 가능 시간 조회
• 예약 툴로 커피숍 예약
• 최종 확정 전 사용자에게 확인 알림

MCP 구조 덕분에, 호스트 앱은 필요에 따라 툴·리소스를 플러그인·교체만 하면 되므로 코어 로직을 재작성할 필요가 없습니다.

워크플로 다이어그램

아래는 MCP 에이전틱 AI 일정 예약 워크플로의 단계별 다이어그램입니다:

flowchart TD
    A[User Request: "Coffee with Peter next week"] --> B[Host App (with MCP Client)]
    B --> C{Discover Capabilities}
    C --> D[MCP Server: Returns list of resources/tools]
    D --> E[LLM: "Which resources do I need?"]
    E --> F[LLM: "Fetch coffee shop directory"]
    F --> G[MCP Client: Fetches resource from MCP Server]
    G --> H[LLM: Receives user prompt + resource data]
    H --> I[LLM: Recommends tool invocation]
    I --> J[MCP Client: Executes calendar and reservation tools]
    J --> K[Appointment Scheduled!]

여기서 MCP와 에이전틱 AI가 중요한 이유

조합성(Composability):
독립된 툴과 리소스를 조합해 복잡한 워크플로를 만들 수 있습니다. MCP 서버가 다른 서버의 클라이언트가 될 수도 있어, 기능 체인으로 시스템 모듈화를 강화합니다.

플러그성(Pluggability):
새 툴(예: 레스토랑 찾기, 다른 캘린더 등)을 추가하고 싶을 때 MCP 서버에 등록만 하면 됩니다. 앱 리팩토링은 불필요합니다.

동적 통합:
런타임에 시스템이 사용자 의도와 사용 가능한 리소스를 기반으로 필요한 컴포넌트를 동적으로 발견·오케스트레이션합니다. LLM이 로직을 맡아 앱 유지보수·미래 대비가 쉬워집니다.

대화형 요약

MCP로, 에이전틱 AI는 정적 채팅 도우미를 넘어서, 실제로 기업 데이터와 툴에 적극적으로 통합되는 살아있는 워크플로 엔진이 됩니다. 커피 약속, 미팅 예약, 복잡한 자동화도 모두 플러그 앤 플레이, 조합형, 확장형으로 실현됩니다.

한마디로: MCP로 전문적인 에이전틱 AI 앱을 구축할 수 있어, AI 워크플로 자동화가 실용적·모듈형·기업용으로 진화합니다.

직접 체험해보고 싶으신가요? 공식 모델 컨텍스트 프로토콜 문서에서 더 깊이 알아보고, 오늘부터 에이전틱 워크플로를 만들어보세요.

MCP의 주요 기능 및 에이전틱 AI 통합의 이점

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 전문가들이 AI 통합 방식을 혁신하고 있습니다. 에이전틱 AI 구축, LLM 도구를 활용한 워크플로 자동화 모두에서 MCP는 플러그성, 발견성, 조합성, 보안, 벤더 유연성 등 AI 워크플