모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)와 IoT 엣지 통합

21세기 인공지능(AI)의 발전은 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 비약적 성능 향상과 함께 새로운 국면을 맞이하고 있다. GPT 계열, Claude, Gemini 등 다양한 모델이 인간 수준의 언어 이해와 생성 능력을 보여주고 있지만, 이들은 본질적으로 텍스트 기반 추론 엔진에 머물러 있다. 즉, 현실 세계의 물리적 환경과 직접 연결되는 데에는 구조적 한계가 존재한다.

스마트홈, 자율주행, 산업 자동화, 의료기기 등 실제 응용 분야에서는 실시간 센서 입력과 물리적 장치 제어가 필수적이다. 그러나 기존 LLM은 이러한 기능을 수행할 수 없었고, 이를 보완하기 위해 제조사별 맞춤형 브리지가 개발되었으나 취약성, 확장성 부족, 불투명성 문제를 낳았다.

이러한 간극을 해소할 수 있는 것이 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP, Model Context Protocol)이다. MCP는 AI와 IoT 기기, 데이터베이스, 엣지 장치 간의 상호작용을 표준화된 인터페이스로 제공함으로써, AI가 현실 세계와 직접 연결될 수 있는 기반을 마련한다.

대규모 언어 모델(LLM)의 구조적 한계

LLM은 대규모 텍스트 데이터 학습을 통해 언어적 패턴을 예측하는 모델이다. 그러나 이는 정적 데이터에 기반하기 때문에, 실시간 환경 변화를 반영하지 못한다. 또한 LLM은 추론 결과를 실행하는(Act) 능력이 결여되어 있어, 물리적 장치 제어나 데이터베이스 질의 같은 작업을 직접 수행할 수 없다.

이러한 한계는 다음과 같이 요약할 수 있다.

실시간성 부족: 환경 변화에 즉각 대응 불가

실행 능력 부재: 추론 결과를 행동으로 전환하지 못함

고립된 추론 루프: 외부 세계와 단절된 상태에서만 작동

IoT와 엣지 컴퓨팅

IoT(Internet of Things)는 다양한 센서와 장치를 네트워크로 연결하여 데이터를 수집·처리하는 기술이다. 엣지 컴퓨팅은 이러한 데이터를 클라우드가 아닌 현장(엣지)에서 처리함으로써 지연을 줄이고, 네트워크 의존성을 완화한다.

그러나 엣지 플랫폼은 주로 저수준 네트워킹이나 컨테이너 실행 환경만 제공하며, LLM이 직접 활용할 수 있는 표준화된 상호작용 계층은 제공하지 않는다. 따라서 LLM은 여전히 센서 데이터를 읽거나 액추에이터를 제어하기 어렵다.

MCP의 등장

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 2024년 11월 Anthropic에 의해 발표된 기술로, AI 시스템이 외부 도구, 데이터 시스템, IoT 기기와 안전하고 표준화된 방식으로 상호작용할 수 있도록 설계되었다. MCP는 LLM이 현실 세계의 물리적 환경과 직접 연결될 수 있도록 하는 의미적 인터페이스 계층을 제공한다. 이는 단순한 API 호출을 넘어서, AI가 도구의 기능을 이해하고, 설명하고, 안전하게 실행할 수 있도록 돕는 구조를 갖춘다.

기존의 LLM은 정적 프롬프트와 과거 학습 데이터에만 의존하여, 실시간 입력이나 물리적 제어가 필요한 환경에서는 활용이 제한적이었다. MCP는 이러한 한계를 극복하고, AI가 엣지 환경에서 자율적으로 작동할 수 있도록 하는 핵심 기술로 주목받고 있다.

MCP의 기술적인 구조

1) JSON-RPC 2.0 기반

MCP는 JSON-RPC 2.0 프로토콜을 기반으로 하여, 모든 상호작용을 구조화된 원격 프로시저 호출(RPC) 형식으로 처리한다. 각 메서드는 다음과 같은 요소를 포함한다.

메서드 이름 (예: readTemperature)

입력 파라미터 (예: { "room": "living" })

반환 값 (예: { "temperature": 23.5 })

오류 처리 (예: error_code, message)

설명 문서 (사람과 모델이 읽을 수 있는 형태)

이러한 구조는 LLM이 도구의 기능을 런타임에 해석하고, 안전하게 호출할 수 있도록 돕는다.

2) 스키마 기반 인터페이스

각 메서드는 엄격한 스키마를 기반으로 정의되며, 다음과 같은 특징을 갖는다.

자체 설명적(self-descriptive): 입력과 출력의 형식이 명확하게 정의됨

버전 관리 가능: 메서드의 변경 이력을 관리하여 호환성 유지

검증 가능: 호출 전후에 스키마 검증을 통해 오류 방지

스키마는 모델이 도구를 안전하게 사용할 수 있도록 하는 핵심 요소이며, 개발자와 모델 모두에게 명확한 사용 지침을 제공한다.

3) 전송 방식의 유연성

MCP는 다양한 전송 방식을 지원하여, 환경에 따라 최적화된 통신이 가능하다.

HTTP: 일반적인 웹 기반 통신

stdio: 로컬 프로세스 간 통신

SSE(Server-Sent Events): 실시간 스트리밍

MQTT: 경량 메시징 프로토콜, IoT 환경에 적합

이러한 유연성은 MCP가 고성능 서버부터 Raspberry Pi 같은 제약된 엣지 장치까지 폭넓게 적용될 수 있도록 한다.

4) 실행 흐름

MCP를 통한 실행 흐름은 다음과 같다.

1. LLM이 자연어 명령을 해석하여 적절한 도구를 선택

2. MCP 스키마를 참조하여 메서드 호출 구조 생성

3. JSON-RPC 형식으로 요청 전송

4. 외부 시스템에서 응답 수신

5. 결과를 모델이 해석하고 사용자에게 전달

* 오류 발생 시 적절한 예외 처리가 가능하다.

활용 사례 분석

대표적인 두 가지 사례를 살펴보겠다. 스마트홈 자동화, 산업 모니터링

1) 스마트홈 자동화

스마트홈 환경에서는 다양한 제조사의 기기가 혼재되어 있으며, 각각의 API나 제어 방식이 상이하다. 기존에는 특정 브랜드에 맞춘 맞춤형 코드가 필요했으며, 이는 유지보수와 확장에 큰 부담을 주었다.

MCP를 사용하면 LLM은 다음과 같은 자연어 명령을 구조화된 RPC 호출로 변환할 수 있다.

“거실 조명을 40% 어둡게 해줘” → setBrightness(room="living", level=40)

“문이 열려 있으면 차고 문을 닫아줘” → getDoorStatus() → closeGarageDoor()

이러한 상호작용은 MCP 서버에서 제공하는 도구 스키마를 기반으로 모델이 런타임에 동적으로 해석하며, 하드코딩된 로직 없이 다양한 생태계를 지원할 수 있다.

2) 산업 모니터링

산업 환경에서는 PLC, SCADA 시스템 등과의 통합이 복잡하며, 실시간 데이터 분석과 제어가 어렵다. 운영자는 SQL이나 스크립트를 직접 작성해야 하는 경우가 많다.

MCP 서버는 산업용 장비와 연결되어 실시간 원격 측정 데이터를 LLM에 스트리밍한다.

(예시)

“라인 B의 진동 데이터에 마모 흔적이 있나요?”

“어제의 터빈 열 데이터를 오늘의 이상치와 함께 표시해줘”