Agentic AI 시대: MCP vs MCO 분석

독점 빅테크 표준 MCP와 개방형 오픈 표준 MCO의 대두

Apr 14. 2025

AI 에이전트 기술이 발전함에 따라, 그 기반이 되는 아키텍처도 함께 진화하고 있습니다. 오늘은 기존의 MCP(Model Context Protocol)와 새롭게 주목받고 있는 MCO(Model Context Open-json)의 구조적 특징과 차이점을 심층적으로 분석하고, 왜 MCO가 차세대 AI 시스템 개발의 새로운 표준으로 부상하고 있는지 살펴보겠습니다.

MCP(Model Context Protocol)의 구조와 한계

MCP의 기본 구조

MCP는 AI 모델과 외부 시스템 간의 상호작용을 정의하는 프로토콜로, 주로 다음과 같은 구조적 특징을 가지고 있습니다:

중앙 집중식 함수 레지스트리: 모든 함수와 도구는 중앙 시스템에 직접 등록되어야 합니다.

정적 함수 정의: 함수의 이름, 매개변수, 반환 타입 등이 코드 수준에서 하드코딩됩니다.

타이트 커플링(Tight Coupling): 새로운 기능을 추가하기 위해서는 코어 어플리케이션 코드를 직접 수정해야 합니다.

모놀리식 설계: 대부분의 로직이 단일 코드베이스 내에 통합되어 있습니다.

MCP 아키텍처에서 새로운 기능을 추가하는 일반적인 프로세스는 다음과 같습니다.

# MCP 아키텍처에서 새 함수 추가하기

def new_function(param1, param2):

# 함수 구현

return result

# 중앙 레지스트리에 함수 등록

FUNCTION_REGISTRY = {

"existing_function": existing_function,

"another_function": another_function,

"new_function": new_function # 새 함수 추가

}

# 메인 핸들러 수정

def handle_request(function_name, params):

if function_name in FUNCTION_REGISTRY:

return FUNCTION_REGISTRY[function_name](**params)

else:

return "Function not found"

이러한 구조는 다음과 같은 한계를 갖습니다:

확장성 제한: 새로운 기능을 추가할 때마다 코어 시스템 코드를 수정해야 합니다.

버전 관리 복잡성: 시스템 코드와 기능 코드가 혼재되어 있어 버전 관리가 어렵습니다.

배포 문제: 작은 기능 변경에도 전체 시스템을 재배포해야 하는 경우가 많습니다.

협업 장벽: 여러 개발자가 동시에 새로운 기능을 개발할 때 충돌이 발생하기 쉽습니다.

테스트 어려움: 기능별 독립적인 테스트가 어렵습니다.

MCP의 실제 적용 패턴

MCP 기반 시스템에서는 일반적으로 다음과 같은 패턴이 관찰됩니다.

# app.py (메인 애플리케이션 파일)

# 모든 함수 직접 정의

def get_weather(location):

# 날씨 정보 가져오기

return weather_data

def translate_text(text, target_language):

# 텍스트 번역

return translated_text

def generate_image(prompt):

# 이미지 생성

return image

# 모든 기능을 하나의 중앙 처리 함수에서 관리

def process_request(request_type, params):

if request_type == "weather":

return get_weather(params["location"])

elif request_type == "translate":

return translate_text(params["text"], params["target_language"])

elif request_type == "image":

return generate_image(params["prompt"])

else:

return "Unknown request type"

이러한 구조에서 새로운 기능을 추가하려면

process_request

함수를 수정하고, 새로운 함수를 정의한 후, 조건문을 추가해야 합니다. 이는 코드베이스가 커질수록 유지보수를 어렵게 만듭니다.

MCO(Model Context Open-json)의 혁신적 접근

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MCO의 기본 구조

MCO는 MCP의 한계를 극복하기 위해 설계된 새로운 아키텍처로, 다음과 같은 핵심 구조적 특징을 가집니다:

JSON 기반 함수 정의: 모든 함수는 JSON 형식으로 정의되어 외부 파일에 저장됩니다.

동적 모듈 로딩: 필요한 모듈을 런타임에 동적으로 로드합니다.

루즈 커플링(Loose Coupling): 코어 시스템과 기능 모듈 간의 의존성이 최소화됩니다.

마이크로서비스 접근: 각 기능은 독립적인 모듈로 개발될 수 있습니다.

MCO 구조에서 새로운 기능은 다음과 같이 추가됩니다:

JSON 파일에 함수 정의 추가

// functions.json

[

{

"name": "get_stock_price",

"description": "실시간 주식 가격 정보를 가져옵니다",

"module_path": "finance_tools",

"func_name_in_module": "fetch_stock_price",

"example_usage": "get_stock_price(ticker=\"AAPL\")"

{

"name": "analyze_sentiment",

"description": "텍스트의 감정 분석을 수행합니다",

"module_path": "nlp_tools",

"func_name_in_module": "sentiment_analysis",

"example_usage": "analyze_sentiment(text=\"I love this product!\")"

}

]

해당 기능의 실제 구현 추가

# my_functions.py 또는 별도의 모듈 파일

def fetch_stock_price(ticker):

# 주식 가격 가져오기 로직

return price_data

def sentiment_analysis(text):

# 감정 분석 로직

return sentiment_score

MCO의 동적 함수 호출 메커니즘

MCO의 핵심은 런타임에 JSON 정의를 해석하고 필요한 모듈을 동적으로 로드하는 메커니즘에 있습니다.

def handle_function_call(text: str) -> str:

"""

텍스트에서 함수 호출 블록을 감지하고 처리합니다.

"""

import re

pattern = r"```tool_code\s*(.*?)\s*```"

match = re.search(pattern, text, re.DOTALL)

if not match:

return ""

code_block = match.group(1).strip()

func_match = re.match(r'^(\w+)$(.*)$$', code_block)

if not func_match:

return ""

func_name = func_match.group(1)

param_str = func_match.group(2).strip()

# JSON에서 해당 함수가 정의되어 있는지 확인

if func_name not in FUNCTION_DEFINITIONS:

return "```tool_output\nError: Function not found.\n```"

func_info = FUNCTION_DEFINITIONS[func_name]

module_path = func_info["module_path"]

module_func_name = func_info["func_name_in_module"]

# 동적 모듈 로딩

imported_module = importlib.import_module(module_path)

real_func = getattr(imported_module, module_func_name)

# 파라미터 파싱 및 함수 실행

param_dict = parse_parameters(param_str)

result = real_func(**param_dict)

return f"```tool_output\n{result}\n```"

이러한 접근 방식은 코어 애플리케이션이 함수의 상세 구현을 알 필요 없이 함수를 호출할 수 있게 해줍니다.

MCP와 MCO의 심층 비교

이제 두 아키텍처를 더 심층적으로 비교해보겠습니다:

시스템 확장성

MCP:

새 기능 추가 시 코어 코드 수정 필요

기능 추가 프로세스가 복잡하고 위험함

확장 시 시스템 전체의 안정성 고려 필요

MCO:

JSON 파일과 모듈 파일만 추가하면 됨

코어 시스템 변경 없이 확장 가능

기존 기능에 영향을 주지 않고 새 기능 추가 가능

개발 효율성

MCP:

개발자가 전체 시스템 아키텍처를 이해해야 함

기능 변경 시 전체 애플리케이션 테스트 필요

배포 과정이 복잡하고 위험 부담이 큼

MCO:

개발자는 자신의 모듈에만 집중 가능

모듈별 독립적인 테스트 가능

새 기능의 독립적 배포 가능

오류 관리

MCP:

한 기능의 오류가 전체 시스템에 영향을 미칠 수 있음

오류 추적이 복잡함

핫픽스가 어려움

MCO:

오류가 해당 모듈에 국한됨

명확한 오류 추적 가능

문제 모듈만 빠르게 업데이트 가능

성능 고려사항

MCP:

정적 함수 호출로 약간 더 빠른 실행 가능

전체 시스템 로드 시 메모리 사용량이 클 수 있음

MCO:

동적 로딩으로 약간의 오버헤드 발생 가능

필요한 모듈만 로드하여 메모리 효율성 향상

필요에 따라 모듈 로드/언로드 가능

MCO 구현의 실제 사례 분석

제공된 코드에서 MCO 아키텍처가 어떻게 구현되었는지 살펴보겠습니다

# JSON 기반 함수 정의 로드

def load_function_definitions(json_path="functions.json"):

"""

로컬 JSON 파일에서 함수 정의 목록을 로드하여 반환.

"""

try:

with open(json_path, "r", encoding="utf-8") as f:

data = json.load(f)

func_dict = {}

for entry in data:

func_name = entry["name"]

func_dict[func_name] = entry

return func_dict

except Exception as e:

logger.error(f"Failed to load function definitions from JSON: {e}")

return {}

FUNCTION_DEFINITIONS = load_function_definitions("functions.json")

이 코드는 외부 JSON 파일에서 함수 정의를 로드합니다. 각 함수 정의에는 함수 이름, 설명, 모듈 경로, 실제 함수 이름 등이 포함됩니다.

함수 호출을 처리하는 부분은 다음과 같습니다

def handle_function_call(text: str) -> str:

"""

텍스트에서 함수 호출 블록을 감지하고 처리합니다.

"""

import re

pattern = r"```tool_code\s*(.*?)\s*```"

match = re.search(pattern, text, re.DOTALL)

if not match:

return ""

code_block = match.group(1).strip()

func_match = re.match(r'^(\w+)$(.*)$$', code_block)

if not func_match:

logger.debug("No valid function call format found.")

return ""

func_name = func_match.group(1)

param_str = func_match.group(2).strip()

# JSON에서 해당 함수가 정의되어 있는지 확인

if func_name not in FUNCTION_DEFINITIONS:

logger.warning(f"Function '{func_name}' not found in definitions.")

return "```tool_output\nError: Function not found.\n```"

func_info = FUNCTION_DEFINITIONS[func_name]

module_path = func_info["module_path"]

module_func_name = func_info["func_name_in_module"]

try:

imported_module = importlib.import_module(module_path)

except ImportError as e:

logger.error(f"Failed to import module {module_path}: {e}")

return f"```tool_output\nError: Cannot import module '{module_path}'\n```"

if not hasattr(imported_module, module_func_name):

logger.error(f"Module '{module_path}' has no attribute '{module_func_name}'.")

return f"```tool_output\nError: Function '{module_func_name}' not found in module '{module_path}'\n```"

real_func = getattr(imported_module, module_func_name)

# 파라미터 파싱 및 함수 실행 로직

# ...

return f"```tool_output\n{result}\n```"

이 구현은 다음과 같은 MCO의 핵심 원칙을 보여줍니다:

표준화된 인터페이스: tool_code 형식으로 함수 호출을 표준화

동적 모듈 로딩: importlib.import_module을 사용한 런타임 모듈 로딩

파라미터 검증: 호출 전 파라미터의 유효성 검사

오류 처리: 각 단계별 상세한 오류 메시지 제공

MCO의 활용: 실제 시나리오

MCO의 장점을 더 잘 이해하기 위해, 실제 개발 시나리오를 살펴보겠습니다:

시나리오 1: 금융 분석 도구 추가

MCP 방식:

메인 애플리케이션 코드를 열고 새 함수 추가

함수 레지스트리에 등록

함수 호출 핸들러 수정

전체 애플리케이션 재빌드 및 배포

MCO 방식:

functions.json에 새 항목 추가

{

"name": "analyze_portfolio",

"description": "투자 포트폴리오 성과 분석",

"module_path": "finance_analysis",

"func_name_in_module": "portfolio_performance",

"example_usage": "analyze_portfolio(stocks=['AAPL', 'MSFT'], period='1y')"

}

MCO 방식:

finance_analysis.py 모듈 작성

def portfolio_performance(stocks, period):

# 포트폴리오 분석 로직

return analysis_result

파일 추가 후 서버 재시작 (코드 변경 없음)

이러한 시나리오들은 MCO가 개발 프로세스를 얼마나 단순화하고 가속화할 수 있는지 보여줍니다.

MCO 아키텍처의 미래 전망

확장 가능성

MCO 아키텍처는 다음과 같은 방향으로 확장될 수 있습니다:

원격 함수 호출(RPC): 로컬 모듈 뿐만 아니라 원격 API 호출도 같은 방식으로 처리

버전 관리: 함수 정의에 버전 정보 추가하여 하위 호환성 관리

권한 관리: 함수별 접근 권한 정의

자동 문서화: JSON 정의를 기반으로 API 문서 자동 생성

함수 마켓플레이스: 커뮤니티가 개발한 함수를 공유하고 설치할 수 있는 생태계

산업 적용

MCO는 다음과 같은 산업 분야에서 특히 유용할 수 있습니다:

금융 서비스: 규제 및 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있는 유연한 시스템 구축

의료 분야: 새로운 진단 도구나 분석 방법을 기존 시스템에 신속하게 통합

교육 기술: 다양한 학습 도구와 평가 방법을 통합한 맞춤형 교육 플랫폼

콘텐츠 제작: 다양한 미디어 처리 도구를 유연하게 결합할 수 있는 창작 플랫폼

결론: MCO가 AI 개발의 새로운 표준이 되는 이유

MCP에서 MCO로의 전환은 단순한 기술적 발전을 넘어 AI 시스템 개발에 대한 패러다임의 변화를 의미합니다. MCO의 핵심 가치는 다음과 같습니다:

개방성: 누구나 쉽게 시스템을 확장할 수 있는 명확한 인터페이스

모듈성: 독립적으로 개발, 테스트, 배포할 수 있는 컴포넌트

적응성: 변화하는 요구사항에 빠르게 대응할 수 있는 유연한 구조

협업 효율성: 여러 개발자가 충돌 없이 동시에 작업할 수 있는 환경

유지보수 용이성: 명확한 책임 분리와 문서화된 인터페이스

기존의 MCP 아키텍처가 안정성과 일관성에 중점을 두었다면, MCO는 혁신의 속도와 개발자 경험을 우선시합니다. 빠르게 진화하는 AI 기술 환경에서 MCO와 같은 유연한 아키텍처는 기업과 개발자가 경쟁력을 유지하는 데 필수적인 요소가 될 것입니다.

"모델이 도구를 사용한다"는 관점에서 "모델이 생태계와 상호작용한다"는 패러다임으로의 전환은 AI 시스템의 가능성을 크게 확장할 것입니다. MCO는 이러한 전환을 가능하게 하는 핵심 아키텍처로서, 미래 AI 시스템 개발의 표준이 될 것으로 기대됩니다.

"MCO(Model Context Open-json)" 개념을 창안하고 이론과 코드로 구현하여 공개한,

https://huggingface.co/VIDraft 에 감사를 전합니다.

현재 한글 테스트 사이트를 허깅페이스에 공개 하였습니다.