MCP(Model Context Protocol)이란? - 앤트로픽 클로드 (Claude AI) / 커서 AI (Cursor AI)

최근 AI 분야에서 주목받고 있는 MCP(Model Context Protocol)에 대해 이야기해보려 한다.

앤트로픽의 클로드(Claude)와 커서 AI(Cursor AI)에서 MCP를 지원하게 되면서 쉽게 이용할 수 있게 되었고, 이로 인해서 사람들의 입소문을 타게되었다.

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MCP란 무엇인가?

MCP는 'Model Context Protocol' 의 약자로, AI 모델이 외부 데이터나 도구와 소통할 수 있게 해주는 개방형 표준 프로토콜이다.

AI가 혼자서만 놀지 않고 외부 세계와 연결되도록 다리 역할을 해주는 기술이다. 예를 들어, 실시간 날씨 데이터를 전달해주는 MCP를 연결한 뒤, AI한테 "오늘 서울 날씨 어때?" 라고 물으면 실시간 날씨 데이터를 가져와서 답을 줄 수 있게 만드는 게 바로 MCP의 역할이다.

기능으로만 보자면 'AI 전용 API' 라고 생각하면 좋을 것 같다.

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MCP가 필요한 이유

AI는 기본적으로 학습한 데이터로 움직인다. 근데 "지금 비가 오니?" 같은 질문에 대답하려면 최신 데이터를 끌어와야 한다. 예전에는 이런 외부 데이터를 가져오기 위해 서비스마다 다른 API를 붙여야 했는데, 이게 보통 일이 아니었다. 각 API마다 문서 읽고, 코드 짜고, 테스트하고… 시간도 오래 걸리고 머리 아픈 작업이었다.

하지만 MCP는 이런 문제를 깔끔하게 해결한다. 표준화된 방식으로 AI와 외부 데이터를 연결해줘서 개발자가 관련 API 문서를 파헤칠 필요가 없다. 한 번 MCP를 설정해놓으면 날씨든, 캘린더든, 파일 시스템이든 뭐든지 쉽게 가져올 수 있다.

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MCP가 작동하는 구조

MCP는 클라이언트-서버 구조로 돌아간다. 핵심 구성 요소 세 가지는 다음과 같다.

• MCP 호스트: AI 모델이 깔려 있는 앱이나 프로그램이다. 커서 AI 같은 IDE 또는 ChatGPT 같은 AI 챗봇이라고 보면 된다. 사용자가 요청하면 이 호스트가 MCP 서버로 데이터를 요청한다.
• MCP 클라이언트: 호스트와 서버를 연결해주는 중간 다리다. 여러 MCP 서버와 동시에 연결될 수 있어서, 필요에 따라 적절한 데이터를 가져온다.
• MCP 서버: 실제 데이터를 제공하는 곳이다. 날씨 API, 캘린더, 파일 시스템 같은 데이터 소스가 여기에 해당한다. 예를 들어, 날씨 MCP 서버는 실시간 날씨 정보를 AI에 넘겨준다.

이 셋이 서로 협력하면서 AI가 외부 데이터를 자유롭게 쓸 수 있게 된다.

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MCP의 장점

MCP의 장점은 표준화다. 하나의 프로토콜로 여러 데이터 소스를 연결할 수 있으니 개발이 훨씬 간단해진다.

또한 양방향 통신이 가능해서 AI가 데이터를 가져오기만 하는 게 아니라 외부 시스템에 명령도 내릴 수 있다. 예를 들어, 캘린더에 일정 추가 같은 작업이 가능하다는 뜻이다.

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마무리

AI와 외부 데이터를 연결해주는 MCP는 개발자한테는 시간을 아껴주고, 사용자한테는 더 똑똑한 AI를 경험하게 해준다. 아직은 초기 단계지만 앞으로 계속 발전하면서 더욱 좋은 경험을 제공할 것이라고 생각한다.

이 글을 읽으시는 분들도 MCP를 사용해본 적이 없다면 한 번 사용해보는 것도 좋을 것 같다.

▼ Cursor AI 에서 MCP 설정 / 사용하는 방법 ▼

Cursor AI (커서 AI)에서 MCP 설정 / 사용하는 방법