MCP란 무엇인가요? 모델 컨텍스트 프로토콜 설명

MCP, 즉 Model Context Protocol은 AI 어시스턴트를 필요한 도구와 데이터(파일, 데이터베이스, 업무용 앱, 개발자 플랫폼 등)에 연결하는 개방형 표준입니다. 모든 AI 앱이 서비스마다 맞춤 연동을 따로 만드는 대신, 서비스는 하나의 "MCP 서버"를 제공하고, MCP를 이해하는 AI 앱은 누구든 이를 사용할 수 있습니다. Anthropic은 2024년 11월에 MCP를 발표했고, 2025년 12월에는 이를 Linux Foundation 산하의 Agentic AI Foundation에 기증했습니다.

AI로 만들 때 중요한 이유

AI 에이전트는 접근할 수 있는 도구만큼만 유용합니다. 프로젝트 파일, 데이터베이스, 캘린더를 볼 수 없는 모델은 그것들에 대해 말만 할 수 있습니다. MCP는 에이전트가 여러분의 허락을 받아 실제로 그런 것들을 사용할 수 있게 해 주는 배관 같은 역할을 합니다.

AI로 무언가를 만드는 사람에게 이것은 두 가지 이유로 중요합니다. 첫째, 여러 앱을 번갈아 쓰지 않고도 이미 좋아하는 AI 어시스턴트(Claude, Cursor 등)를 더 많은 도구와 함께 쓸 수 있습니다. 둘째, 제품을 만든다면 MCP 서버를 제공함으로써 AI 어시스턴트가 그 제품과 직접 작업할 수 있게 됩니다. 제품 설정 화면에서 "API로 연결"과 함께 "MCP로 연결"이라는 문구를 점점 더 자주 보게 될 것입니다.

일상적인 비유

여행할 때 쓰는 전원 플러그를 생각해 보세요. 나라마다 콘센트 모양이 달라서 여행마다 어댑터 가방을 들고 다녀야 합니다. MCP 이전에는 AI 앱과 서비스를 연결하는 것이 이와 같았습니다. AI 앱과 서비스의 조합마다 맞춤 어댑터가 필요했습니다.

MCP는 콘센트 모양 하나에 합의하는 것과 같습니다. 서비스 제공자는 플러그(MCP 서버)를 하나 만들고, AI 앱 제작자는 콘센트(MCP 클라이언트)를 하나 만듭니다. 플러그가 있는 것은 어떤 콘센트에든 맞습니다. 전기, 즉 실제 데이터와 동작은 여전히 서비스에서 나오고, 무엇을 꽂을지는 여전히 여러분이 결정합니다.

MCP의 작동 방식

MCP에는 세 가지 역할이 있습니다.

서버는 주로 세 가지를 제공할 수 있습니다.

• 도구(Tools) — AI가 취할 수 있는 작업으로, create_project, search_files, send_message 등이 있습니다. 각 도구에는 이름, 설명, 정해진 입력값이 있어서 AI가 언제 어떻게 쓸지 알 수 있습니다.
• 리소스(Resources) — AI가 읽을 수 있는 데이터로, 파일이나 레코드 등이 있습니다.
• 프롬프트(Prompts) — 서버가 제안하는 미리 만들어진 지시문 템플릿입니다.

서버를 연결하면 호스트는 서버에 무엇을 제공하는지 묻습니다. 그러면 AI 모델은 설명과 함께 사용 가능한 도구 목록을 보고, 대화 중에 그중 하나를 호출하기로 결정할 수 있습니다. 호스트가 호출을 서버에 보내면 서버가 작업을 수행하고, 그 결과가 모델에 돌아갑니다.

서버는 두 가지 방식으로 실행될 수 있습니다. 로컬 서버는 여러분의 컴퓨터에서 실행되며 AI 앱이 시작합니다. 원격 서버는 인터넷에서 실행되며 URL로 접속합니다. 원격 서버는 보통 OAuth를 통해 로그인하고 접근 권한을 승인하도록 요구합니다. 이는 앱을 Google 계정에 연결할 때 보는 "접근을 허용하시겠습니까?" 화면과 같은 종류입니다.

실제 예시: AI 어시스턴트로 앱 만들기

Claude를 사용하고 있고, 원격 MCP 서버를 제공하는 호스팅 플랫폼에서 작은 앱을 만들어 게시하고 싶다고 해 봅시다.

1. 연결합니다. Claude의 커넥터 설정에서 플랫폼의 MCP URL을 추가합니다. 플랫폼의 동의 페이지가 브라우저 탭에 열리고, 로그인한 뒤 접근 허용을 클릭합니다.
2. 찾습니다. 이제 Claude는 플랫폼의 도구를 봅니다. 프로젝트 생성, 파일 쓰기, 명령 실행, 미리보기 시작, 게시 같은 도구입니다.
3. 요청합니다. "간단한 팁 계산기 앱을 만들어서 게시해 줘."라고 입력합니다.
4. 실행합니다. Claude는 create_project를 호출한 뒤, 앱 코드를 위해 write_file을 여러 번 호출하고, start_preview로 미리보기가 작동하는지 확인한 다음 publish를 호출합니다.
5. 보고합니다. 실시간 링크를 알려 줍니다.

여러분은 창 사이에서 코드를 복사하거나 플랫폼의 API를 배울 필요가 없었습니다. Claude는 표준 MCP 도구 호출을 사용했고, 플랫폼은 여러분의 계정과 규칙 아래에서 작업을 처리했습니다. 같은 플랫폼 서버는 다른 MCP 호환 호스트에서도 같은 방식으로 작동합니다.

핵심 용어 설명

흔한 실수와 오해

• "MCP는 Claude 전용이다." Anthropic이 만들었지만, 이제는 Agentic AI Foundation이 관리하는 개방형 표준이며 많은 AI 앱과 개발자 도구가 지원합니다.
• "MCP가 API를 대체한다." MCP는 API 위에 놓입니다. 대부분의 MCP 서버는 뒤에서 서비스의 일반 API를 호출합니다. MCP는 AI 앱이 그 기능을 찾고 사용하는 방식을 표준화할 뿐입니다.
• "서버를 연결하는 것은 무해하다." 서버의 도구는 실제 데이터를 읽고 바꿀 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 서버를, 가능하면 서비스 제공자에게서 직접 받아 연결하세요.
• 필요 이상의 접근 권한 부여. 서버가 읽기 전용이나 더 좁은 범위의 권한을 제공한다면 그것부터 시작하세요.
• 에이전트가 읽는 내용을 무시하는 것. MCP로 가져온 이메일, 웹 페이지, 문서에는 AI를 겨냥한 지시문이 들어 있을 수 있습니다. 보내기, 삭제, 결제 같은 작업에는 승인 절차를 계속 켜 두세요.
• 연결을 "도우려고" 채팅에 비밀 정보 붙여 넣기. 원격 서버는 로그인 절차나 안전하게 저장된 토큰을 사용해야 하며, 대화에 키를 붙여 넣어서는 안 됩니다. API 키를 안전하게 보관하는 방법을 참고하세요.

AI 빌더(또는 어시스턴트)에 요청하면 좋은 것

• "지금 어떤 MCP 서버가 연결되어 있고, 각 서버가 어떤 도구를 제공하나요?"
• "무엇이든 변경하거나 삭제하는 도구를 사용하기 전에 나에게 물어봐 줘."
• "이 작업에는 읽기 전용 도구만 사용해 줘."
• "이 서버는 어떤 계정으로 동작하고 있나요?"
• "AI 어시스턴트가 [주문 조회]를 할 수 있도록 내 앱에 MCP 서버를 추가해 줘. 로그인을 요구하고, 로그인한 사용자 본인의 데이터에 대해서만 읽기 접근을 제공해 줘."

MCP와 Mythex

Mythex는 MCP를 양방향으로 사용합니다. https://mcp.mythex.ai/mcp에서 자체 원격 MCP 서버를 운영합니다. 이 URL을 Claude, Cursor, Codex에 사용자 지정 커넥터로 추가하고 Mythex에서 접근을 승인하면, 어시스턴트가 Mythex 클라우드 샌드박스에서 프로젝트를 만들고, 파일을 편집하고, 명령을 실행하고, 미리보기하고, 게시할 수 있습니다. 누구나 연결할 수 있지만 도구 호출에는 Pro 플랜과 크레딧이 필요하며, 외부 어시스턴트 자체의 사용량은 해당 제공업체가 청구합니다. 반대 방향으로는 Mythex 자체 에이전트가 외부 MCP 서버를 사용할 수 있습니다. 커넥터 → 사용자 지정 MCP에서 어떤 서버의 URL이든 입력할 수 있으며, 계정당 최대 10개까지 추가할 수 있습니다. 더 넓은 맥락은 API란 무엇인가요와 AI 에이전트란 무엇인가요를 참고하세요.

자주 묻는 질문