MCP(Model Context Protocol), AI가 진짜 ‘일하는 동료’가 되는 길
1. AI, 이제 ‘연결’ 없이는 한계에 다다르다
지난 2~3년간 우리는 생성형 AI의 급격한 진화를 목격했습니다. ChatGPT, Claude, Gemini 같은 대형 언어모델(LLM)은 놀라운 글쓰기와 대화 능력, 코드 작성 능력을 보여주었고, 수많은 기업이 파일럿 프로젝트와 사내 교육을 통해 ‘AI 활용’을 시도했습니다. 하지만 곧 이런 질문이 따라붙습니다.
AI가 답변을 해주는 건 좋은데, 우리 회사 ERP나 CRM 같은 시스템과는 어떻게 연결하지?
사내 문서나 데이터베이스를 AI가 제대로 활용할 수 있을까?
AI가 만든 결과물을 다시 시스템에 반영하려면, 결국 사람이 손으로 입력해야 하는 거 아닌가?
즉, 모델 자체의 성능만으로는 실제 업무 생산성을 높이는 데 한계가 명확해진 것입니다. 2025년 들어 글로벌 빅테크와 AI 생태계는 여기에 대한 본격적인 해답을 내놓기 시작했습니다. 바로 MCP(Model Context Protocol)라는 표준입니다.
2. MCP란 무엇인가?
MCP(Model Context Protocol)는 이름 그대로 “모델이 맥락(Context)을 확보하기 위한 프로토콜”입니다. 여기서 프로토콜이란, 서로 다른 시스템이 정해진 규칙에 따라 대화하고 상호작용할 수 있도록 만든 공용 언어입니다. 인터넷의 TCP/IP가 컴퓨터와 컴퓨터를 연결했다면, MCP는 AI와 외부 툴·데이터를 연결하는 표준 언어가 되는 것을 목표로 합니다.
MCP는 2024년 11월, Anthropic(앤트로픽은 ‘Claude’ 개발사입니다.)이 공개한 오픈소스인데요.
“MCP는 AI 모델이 외부 데이터와 툴에 안전하게 상호작용할 수 있도록 하는 개방형 프로토콜입니다. 우리의 목표는 AI 시스템들이 표준화된 방식을 통해 툴과 대화하게 함으로써, 개발자와 조직이 더 쉽게 통합과 확장을 할 수 있도록 돕는 것입니다.”
— Anthropic, Introducing the Model Context Protocol
앤트로픽은 MCP를 공개하며 이렇게 선언했는데요, 이 글에서 상호작용과 보안을 MCP의 핵심 키워드로 제시했습니다. 즉, 단순히 ‘연결하기 편하다’ 수준이 아니라, 권한 관리·인증 체계를 갖춘 안전한 표준을 제안한 것입니다.
어떻게 동작할까요?
클라이언트: ChatGPT, Claude 같은 AI 모델이 클라이언트가 됩니다.
서버: ERP, CRM, 데이터베이스, 협업 툴 등이 MCP 서버 역할을 합니다.
호출 구조: AI는 대화 도중 필요한 정보를 MCP 서버에 요청하고, 서버가 결과를 반환합니다.
표준화된 규칙: 이 모든 대화는 JSON-RPC 기반의 정해진 규칙에 따라 일관성 있게 이루어집니다.
즉, AI가 단순히 텍스트를 생성하는 존재가 아니라, 필요한 순간에 외부 툴을 직접 불러 활용할 수 있는 에이전트(Agent)로 확장됩니다.
3. MCP 확산 : 빅테크가 움직이고 있다
MCP는 단순히 연구실 아이디어가 아닙니다. 이미 주요 기업들이 채택하며 사실상의 표준으로 자리 잡아가고 있습니다.
OpenAI: 2025년 3월, ChatGPT와 Agent SDK에서 MCP 지원을 발표했습니다. TechCrunch는 이를 두고 “AI 상호운용성의 표준화 신호”라고 평가했습니다.
OpenAI의 CEO 샘 알트만이 X에 이렇게 남겼죠! Microsoft: Windows AI Foundry에 MCP를 통합, 앞으로 윈도우 사용자가 파일, 캘린더, 앱을 MCP를 통해 AI와 연결할 수 있게 했습니다.
GitHub: MCP Registry를 공개해, 개발자들이 MCP 서버를 검색하고 연동할 수 있는 허브를 마련했습니다.
이제 AI는 더 이상 모델 자체 성능 경쟁의 단계에 머물지 않습니다. 얼마나 ‘많은 툴·데이터와 안전하게 연결할 수 있는가’가 새로운 승부처가 된 것입니다.
4. MCP 원리, 그림으로 이해하기
MCP(Model Context Protocol)는 글만으로는 다소 추상적으로 느껴질 수 있습니다.
아래 그림(출처: Daily Dose of DS)은 MCP가 어떻게 동작하는지를 직관적으로 보여줍니다.
단계별 동작 방식
AI 클라이언트 (예: ChatGPT, Claude 등)
사용자가 “지난달 매출 보고서를 만들어줘”라고 지시합니다.
모델은 스스로 답변할 수 없을 때, 외부 툴 접근이 필요하다고 판단합니다.
MCP 프로토콜 (JSON-RPC 기반)
AI는 API를 직접 호출하지 않고, MCP라는 표준화된 언어로 서버에 요청합니다.
이 표준 덕분에 툴 연결 방식이 단일화되고, 보안·권한 관리도 일관되게 적용됩니다.
MCP 서버 (ERP, DB, Slack, Google Docs 등)
서버는 ‘AI가 접근할 수 있는 데이터와 기능’ 목록을 제공합니다.
필요한 경우 사용자 인증과 권한 검사를 거칩니다.
실행 및 결과 반환
서버가 실제 데이터를 가져오거나 기능을 실행해 결과를 반환합니다.
AI는 이를 받아 분석·요약하고, 사용자가 이해할 수 있는 최종 답변(예: 보고서, 알림 등)을 완성합니다.
즉, TCP/IP가 인터넷에서 컴퓨터와 컴퓨터의 공용 언어였다면, MCP는 AI와 외부 시스템이 대화하는 공용 언어입니다.
즉, MCP 덕분에 AI는 단순히 답변만 하는 똑똑한 비서를 넘어, ERP·CRM·DB를 직접 다루는 실제 일하는 동료가 될 수 있습니다.
5. 그러면 API랑 무엇이 다른거지?
‘MCP가 그냥 API의 다른 이름 아닌가요?’라고 생각하실 수 있는데요. 겉으로 보기엔 둘 다 시스템 간 연결을 위한 인터페이스라는 점에서 비슷합니다. 하지만 실제로는 목적과 사용 방식이 다릅니다.
🔸 API: 개별 서비스의 전용 언어
API(Application Programming Interface)는 특정 서비스나 소프트웨어가 외부와 소통하기 위해 만든 전용 인터페이스입니다.
예: Slack API → 메시지 전송 / Google Calendar API → 일정 등록
특징: 서비스마다 엔드포인트, 인증 방식, 데이터 구조가 모두 다릅니다.
결과: 새로운 서비스를 붙일 때마다 개발자가 별도로 통합해야 합니다.
🌏MCP: AI와 툴을 잇는 공용 언어
MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 다양한 툴·데이터와 표준화된 방식으로 대화할 수 있도록 만든 프로토콜입니다.
기반: JSON-RPC라는 공통 규격을 사용
역할: AI가 ‘이 서버에 어떤 기능이 있는지’를 스스로 탐색하고 호출 가능
특징: 새로운 툴이 MCP 서버를 지원하기만 하면, AI는 별도 학습 없이 바로 활용 가능API는 개별 툴/서비스의 전용 언어이고, MCP는 AI와 툴 사이의 공용 언어(표준)이라고 생각하시면 됩니다. 즉, API는 여전히 필요하지만, MCP가 있으면 AI가 여러 API를 각각 배우지 않아도 된다는 게 차이입니다.
구분 | 일반 API | MCP(Model Context Protocol) |
|---|---|---|
정의 | 특정 소프트웨어/서비스가 제공하는 전용 인터페이스 | AI 모델이 여러 툴/데이터와 통신할 수 있도록 만든 표준 프로토콜 |
호출 방식 | 서비스별로 다른 Endpoint, 다른 인증 규칙 사용 | JSON-RPC 기반 공통 규칙으로 호출 (툴이 달라도 방식은 동일) |
개발 난이도 | 서비스마다 API 문서 따로 확인 → 개별 통합 필요 | 한 번 MCP 클라이언트를 지원하면, 여러 MCP 서버와 쉽게 연결 |
보안/권한 | 각 API마다 인증/토큰 관리 | MCP에서 표준화된 권한 관리/인증 구조 제공 |
AI 친화성 | AI가 직접 쓰려면 별도 Fine-tuning 필요 | AI가 바로 MCP 서버 목록을 읽고 기능 활용 가능 |
확장성 | API 추가할 때마다 개발자 개별 통합 필요 | 새로운 MCP 서버 추가 시 자동으로 AI가 이해/호출 가능 |
예를 들면, API는 각각의 전용 콘센트와 같아요. 카메라는 3구, TV는 2구, 노트북은 USB-C… 기기마다 다 다른 모양이라 어댑터가 필요합니다.
MCP는 멀티탭 표준 규격이라고 생각하시면 됩니다. 어떤 기기를 꽂아도 똑같은 규칙으로 전기(데이터/기능)를 주고받을 수 있게 합니다. AI 모델은 ‘멀티탭에 꽂기만 하면’ 필요한 리소스를 바로 활용할 수 있습니다.
6. 그러면 기존 자동화 툴과는 어떻게 다르죠?
MCP가 기존 API와 어떻게 다른지 살펴보았는데요, 이번에는 MCP와 Zapier, n8n, Make 같은 자동화 툴과 무엇이 다른지를 볼까요? 핵심 차이는 주체가 누구인가입니다.
구분 | MCP | 노코드/로우코드 툴 |
|---|---|---|
중심 주체 | AI가 스스로 툴을 호출 | 사람이 워크플로우 설계 |
목적 | AI의 맥락 확장, 실시간 상호작용 | 반복 업무 자동화 |
사용 방식 | “AI가 ERP에서 데이터 가져와 보고서 작성” | “메일 수신 → 시트 업데이트 → 알림” |
보안 고려 | Prompt Injection, 공급망 공격 등 새로운 리스크 | 주로 API Key 인증 |
확장성 | OpenAI, MS, Anthropic 채택 → 표준 가능성 | 플랫폼별 커넥터에 제한 |
노코드/로우코드가 ‘인간 중심 자동화’라면, MCP는 ‘AI 중심 자동화’라는 것이죠.
7. 이미 만들어진 MCP 서버들, 그리고 확산되는 생태계
앞에서 MCP의 원리와 기존 기술과의 차이를 살펴봤습니다. 그렇다면 현실에서는 MCP가 얼마나 쓰이고 있을까요? 이미 수십 개의 MCP 서버가 오픈소스로 공개되어 누구나 설치하고 실험할 수 있는 상태입니다. 그 허브가 바로 공식 GitHub MCP Servers 리포지토리입니다.
‘서버(Server)’라는 개념, 쉽게 풀어보기
여기서 말하는 MCP 서버는 흔히 말하는 웹서버와는 조금 다릅니다.
서버 = AI가 다룰 수 있게 MCP 규격으로 포장된 툴박스라고 이해하면 됩니다.
ERP, CRM, Slack, Google Docs 같은 툴이 가전제품이라면,
각 API는 그 가전제품마다 제각각인 전용 플러그,
MCP 서버는 그 모든 플러그를 하나의 멀티탭 어댑터로 바꿔주는 역할을 합니다.
즉, AI는 “플러그 모양을 몰라도” MCP 서버를 통해 바로 전기를 쓰듯, 각 툴을 바로 다룰 수 있게 됩니다. 이 서버가 있기에 AI는 마치 통역사를 둔 것처럼 툴과 자연스럽게 상호작용합니다.
사용자가 AI에게 “회의록을 구글 문서로 정리해줘”라고 말하면, AI는 Google Docs MCP 서버를 통해 실제 문서를 생성할 수 있고, “마케팅팀 채널에 공지 올려줘”라고 하면 Slack MCP 서버가 메시지를 대신 남겨주는 식입니다.
어떤 서버들이 이미 공개되어 있나?
GitHub 리포지토리를 보면 놀랍게도 범위가 꽤 넓습니다.
협업 툴 서버
Slack MCP 서버: AI가 특정 채널에 메시지를 올리거나 알림을 보냄
GitHub MCP 서버: 이슈 생성, 리포지토리 탐색, 코드 리뷰 보조
Jira MCP 서버: 프로젝트 티켓 조회 및 상태 업데이트
Google Docs MCP 서버: 문서 생성, 편집, 요약
데이터베이스 서버
PostgreSQL, SQLite MCP 서버: SQL을 직접 쓰지 않고도 “지난달 신규 고객 Top 10을 보여줘” 같은 자연어 질의를 실행
파일 시스템 서버
로컬 파일을 읽고, 특정 문서를 불러오고, 결과를 다시 저장
기업 내부 문서 자산을 MCP를 통해 AI가 바로 활용
외부 API 서버
날씨, 환율, 뉴스 같은 공개 API들을 MCP 규격으로 감싸서 AI가 직접 호출
즉, AI가 단순히 대화하는 수준을 넘어 진짜로 조직이 쓰는 툴들을 다루는 동료가 될 수 있는 준비가 되어 있다는 뜻입니다.
🔎 구체적 예시
Slack MCP 서버
AI가 “마케팅팀 채널에 ‘회의는 오후 3시입니다’라고 공지해줘”라고 말하면,
Slack MCP 서버가 Slack API를 대신 호출해서 메시지를 남깁니다.
Google Docs MCP 서버
AI가 “회의록을 새 문서로 정리해줘”라고 요청 →
Google Docs MCP 서버가 새 문서를 만들고 내용을 채웁니다.
Database MCP 서버 (예: PostgreSQL)
AI가 “지난달 신규 고객 Top 10을 보여줘”라고 하면,
DB MCP 서버가 SQL 쿼리를 날려서 결과를 가져옵니다.
MCP 시대, 어떤 교육이 필요할까요?
MCP는 분명 기술적인 표준이지만, 그 영향은 기술자만의 세계에 머무르지 않습니다.
AI가 단순한 대화형 비서에서 벗어나 ERP, CRM, Slack 같은 툴을 실제로 실행하는 동료로 변하는 순간, 현업의 일하는 방식 자체가 바뀌게 되기 때문입니다.
관리자는 AI가 작성한 보고서를 검토하는 게 아니라, AI가 직접 데이터에서 뽑아온 결과를 의사결정에 활용하게 될 것입니다.
실무자는 단순 반복 업무 대신 AI에게 툴 실행을 ‘위임’하는 방법을 배워야 합니다.
IT 부서는 API 문서와 커넥터 개발에 머무르지 않고, 조직 전체 워크플로우를 MCP 기반으로 재설계하는 역할을 맡게 될 수 있습니다.
결국 기술의 발전 속도를 따라잡는 것만으로는 부족합니다. 조직과 개인 모두, ‘AI와 함께 일하는 법’을 배워야만 합니다.
MCP는 단순한 기술이 아니라 일하는 방식을 재편하는 신호입니다. AI가 우리 시스템과 ‘안전하게, 표준화된 방식으로 연결’되는 시대에는, 누가 먼저 새로운 일하는 방식을 이해하고 체득하느냐가 경쟁력의 핵심이 됩니다. 기술보다 사람이 먼저 준비될 때, MCP는 비로소 조직의 성과로 이어질 수 있지 않을까요?