AI 에이전트 시대를 여는 열쇠: MCP 프로토콜
최근 인공지능(AI) 분야에서 가장 뜨거운 주제 중 하나는 단연 AI 에이전트 모델 기술입니다. AI 에이전트는 마치 인간처럼 스스로 주변 환경을 인식하고 판단하여 목표를 달성하기 위해 자율적으로 행동하는 시스템을 의미합니다.
이러한 AI 에이전트는 단순한 규칙 기반 시스템에서부터 정교한 머신러닝 기반의 학습 에이전트에 이르기까지 다양하게 발전해 왔습니다. 특히, 거대 언어 모델(LLM)의 발전은 AI 에이전트의 의사 결정 능력을 한층 끌어올려, 과거에는 상상하기 어려웠던 복잡한 작업들을 수행할 수 있게 되었습니다.
Claude를 서비스하는 AI 기술의 선두주자 중 하나인 Anthropic은 이러한 흐름에 맞춰 2024년 1월 MCP(Model Context Protocol) 프로토콜을 오픈소스로 공개했습니다. 초기에는 이 프로토콜의 영향력에 대한 관심이 크지 않았지만, 이후 MCP 프로토콜에 맞춰 여러 AI 서비스들이 등장하기 시작하며 소셜 플랫폼과 개발자들 사이에서 엄청난 주목을 받고 있습니다. 오늘은 AI 에이전트 트렌드를 짚어보고, 이 트렌드의 핵심 기술 중 하나인 MCP 프로토콜에 대해 자세히 알아보겠습니다.
2025년, AI 에이전트의 해
2023년 11월 ChatGPT의 등장과 함께 AI 서비스 시장은 엄청난 양적, 질적 성장을 이룩했습니다. AI 서비스들은 다양한 텍스트, 이미지 분석과 생성을 지원하며 생산성을 크게 향상시켰지만, 여전히 사용자가 직접 AI 서비스와 여러 도구들을 오가며 결과물을 옮기고 조합해야 한다는 한계가 있었습니다. 즉, 기존의 AI는 이메일 내용을 작성해 줄 수는 있지만, 작성된 이메일을 직접 발송하는 기능은 수행할 수 없었습니다.
이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 AI 에이전트 모델입니다. 에이전트 모델은 주어진 역할을 수행하기 위해 스스로 필요한 자원과 도구를 탐색하고 활용하여, 사용자의 개입 없이 완성된 결과물을 만들어낼 수 있는 모델을 의미합니다. 마치 직원에게 "최근 업계 트렌드를 조사해 보고서를 작성하라"고 지시하면, 직원이 스스로 구글에서 자료를 수집하고, 엑셀로 통계를 계산한 뒤, 워드를 이용해 최종 보고서를 작성해 제출하는 것과 유사합니다.
AI 에이전트는 훨씬 더 적은 명령으로 더 완성도 높은 결과물을 제공함으로써 AI 기술의 효용성과 접근성을 크게 높일 것으로 기대됩니다. 대표적인 예로 OpenAI가 공개한 Deep Research를 들 수 있습니다. 간단한 지시만 주어지면 AI가 스스로 무엇을 할지 판단한 뒤 사용자에게 자신의 방향성이 맞는지 확인하고, 약 30분 뒤 상당한 수준의 보고서나 논문을 결과물로 제공합니다.
AI 에이전트 구현의 문제점: 모델과 서비스의 연결
AI 에이전트가 더 나은 결과물을 얻기 위해서는 더 많은 데이터와 도구에 스스로 접근할 수 있어야 합니다. 그러나 기존의 방법으로는 인증 방식, 데이터 형식, 통신 프로토콜 등이 서로 달라 다양한 도구나 서비스를 통합하는 데 많은 시간과 노력이 필요했습니다. 결과적으로 AI 에이전트가 접근할 수 있는 데이터 및 도구는 제한적일 수밖에 없었고, 이는 AI 에이전트의 성능 향상에 걸림돌로 작용했습니다.
이 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 MCP 프로토콜입니다. MCP 프로토콜은 AI 에이전트가 다양한 서비스에 쉽게 접근할 수 있도록 설계된 표준 프로토콜입니다. AI가 외부의 데이터, 서비스, 프로그램에 접근하여 필요한 데이터를 주고받거나 동작을 제어할 수 있게 해줍니다. Anthropic은 MCP 프로토콜을 USB-C에 비유하며, 다양한 도구와 서비스를 표준화된 방식으로 연결할 수 있는 인터페이스라고 소개합니다.
OpenAI는 자체 규격의 API를 사용하고 있으며, 현재까지는 별도의 표준화 움직임을 보이지 않고 있습니다. 그러나 Anthropic은 AI 모델과 애플리케이션 간 통신 규격 표준화라는 화두를 던졌고, 이를 시장에 빠르게 확산시키고 있습니다. 이러한 추세로 볼 때, MCP는 사실상의 표준으로 자리 잡을 가능성이 높아 보입니다.
MCP의 주요 특징
개방형 표준 : MCP는 모든 AI 시스템이 사용할 수 있는 오픈소스 프로토콜입니다.
양방향 연결 : AI 도구와 데이터 소스 간의 안전한 양방향 연결을 지원합니다.
범용성 : 콘텐츠 저장소, 비즈니스 도구, 개발 환경 등 다양한 데이터 시스템과 연결할 수 있습니다.
표준화 : 각 데이터 소스마다 별도의 커넥터를 개발할 필요 없이 단일 프로토콜로 통합이 가능합니다.
MCP 프로토콜의 적용 사례
MCP가 공개된 지 약 몇 개월이 지난 지금, 다양한 도구에서 MCP 지원이 확대되고 있습니다. 특히, Cursor AI와 같은 코딩 툴과의 조합으로 생산성을 크게 향상시키는 사례들이 늘어나고 있습니다. Claude Desktop 애플리케이션은 MCP를 활용해 사용자의 로컬 파일 시스템에 접근하고, 웹 브라우징을 수행하며, 다양한 응용 프로그램과 상호작용할 수 있는 기능을 제공합니다.
최근에는 3D 모델링 툴인 블렌더(Blender)를 MCP 규격으로 조작하여 LLM을 이용한 모델링을 수행하는 사례도 등장했습니다. YouTube에 공개된 영상에서는 Claude가 MCP 프로토콜을 이용해 블렌더를 자유자재로 조작하며 3D 모델링을 수행하는 것을 보여줍니다. 이는 AI가 복잡한 전문 소프트웨어를 직접 제어할 수 있는 가능성을 보여주는 중요한 사례입니다.
더 나아가, MCP 프로토콜을 이용해 게임과 상호작용하는 AI 에이전트도 개발되고 있습니다. 사용자의 명령에 따라 게임 내 캐릭터를 조작하거나, 게임 내 상황을 분석하여 최적의 전략을 제시하는 등 게임 경험을 크게 향상시킬 수 있는 가능성을 보여주고 있습니다.
MCP 프로토콜의 한계점
일부 AI 전문가들은 MCP의 실질적인 효과가 제한적일 것이라고 보고 있습니다. AI가 특정 도구를 제대로 활용하려면 단순히 도구를 추가하는 것만으로는 부족하며, AI 시스템의 전체적인 구조와 작동 방식까지 세밀하게 조정해야 한다고 주장합니다. 현재의 AI 모델은 새로운 도구를 추가한다고 해서 무조건 잘 활용하는 것이 아니며, AI가 어떤 도구를 언제 어떻게 사용해야 할지 정확하게 이해할 수 있도록 사전에 시스템을 최적화하는 과정이 필요합니다.
실제로 AI가 도구를 호출할 때 실패하는 비율이 50% 수준으로 상당히 높다는 보고도 있으며, 이를 고려하면 단순히 MCP를 활용해 AI와 도구를 연결하는 것이 반드시 실용적인 결과로 이어지지는 않을 수 있다는 지적도 있습니다.
AI가 특정 도구를 잘 활용하려면 단순히 연결만 해주는 것이 아니라, AI가 도구를 어떻게 사용해야 하는지 아주 정교하고 세밀하게 학습하고 최적화하는 과정이 필수적입니다. 따라서 MCP가 AI 자동화와 데이터 연결에 있어서 의미는 있을 수 있지만, AI 업계에서 결정적인 혁신을 불러올 만한 기술이라고 단정하기는 어렵다는 의견도 있습니다.
AI 에이전트가 가져올 미래
MCP가 AI의 미래를 결정짓는 핵심 기술이 될지는 아직 미지수입니다. 기존에도 AI 모델이 외부 도구를 활용할 수 있도록 하는 시도는 많았고, OpenAI의 플러그인이나 Custom GPTs처럼 유사한 개념들이 존재했지만, 대부분 크게 성공하지 못했습니다. MCP 역시 아직 해결해야 할 과제가 많습니다.
결국, MCP가 AI 생태계에서 중요한 기술로 자리 잡을 가능성은 충분하지만, 그것이 곧 혁신의 중심이 될 것이라고 단정하기는 어렵습니다. MCP가 AI의 필수적인 표준이 될지, 아니면 또 하나의 실험적인 시도로 남을지는 향후 발전 방향에 달려 있습니다.
그러나 한 가지는 분명합니다. AI가 점점 더 복잡한 환경에서 활용되고, 다양한 도구와 연계되면서 AI와 외부 시스템을 연결하는 방식은 지금보다 훨씬 더 중요해질 것입니다. MCP가 완벽하지 않더라도 AI의 자동화와 확장성을 높이는 기술은 앞으로 계속 발전할 것이며, 그 과정에서 MCP와 같은 개념이 더욱 정교하게 다듬어질 가능성이 큽니다.
앞으로 MCP와 같이 AI의 확장성을 높여주는 기술과 표준이 어떻게 발전해 나갈지 기대되며, 그로 인해 AI가 가져다줄 생산성의 폭발적 혁신이 머지않았음을 느낍니다.
