Model Context Protocol(MCP)란?

AI 모델의 문맥을 정의하는 새로운 인터페이스

최근 AI 애플리케이션의 복잡도가 증가함에 따라, 단순히 프롬프트를 넘겨주는 방식만으로는 충분하지 않게 되었습니다.
OpenAI를 비롯한 기업들이 AI 모델과의 상호작용을 더 구조적이고 명확하게 관리하기 위해 도입한 프로토콜, 그것이 바로 MCP(Model Context Protocol)입니다.

이번 글에서는 MCP의 개념, 등장 배경, 동작 방식, 실전 활용 방법 등을 자세히 알아보겠습니다.

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📌 MCP(Model Context Protocol)란?

Model Context Protocol (MCP)은 AI 모델과 상호작용할 때 필요한 컨텍스트(context)를 정의하고 구성하는 표준화된 방법입니다.
기존에는 프롬프트만 전달했다면, MCP는 여기에 역할(role), 상태(state), 동작 규칙(instructions), 기억(memory) 등 다양한 요소를 함께 제공합니다.

즉, 모델의 동작 환경을 코드 수준에서 정의하는 프로토콜이라고 이해할 수 있습니다.

💡 예를 들어, GPT-4에게 “프로그래머처럼 말해줘”라고 단순히 지시하는 게 아니라, MCP에서는 아예 그 역할(Role)을 명시적으로 정의하고 모델에게 전달합니다.

 

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🧱 왜 MCP가 필요한가?

기존 문제점

• 단순한 프롬프트 기반 상호작용은 일관성과 재현성 부족
• 역할, 규칙, 행동 방식이 암묵적으로만 존재함
• 상태 저장, 기억 기능 등이 분리되어 있음

MCP 도입 효과

• 명시적인 역할 설정: "이 모델은 회계 전문가다", "사용자 질문에 코드로만 답하라" 등 선언적 방식으로 제어
• 모델 구성 재사용 가능: 여러 응용프로그램에서 같은 MCP 설정을 공유
• 기억(Memory)과 규칙(Rules) 통합: 장기 기억 또는 단기 지침을 하나의 컨텍스트에 통합
• 대화 흐름의 상태 유지: 상태 기반 대화 시나리오 작성 가능

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🧩 MCP의 구성요소

MCP는 아래와 같은 필드를 통해 모델의 맥락(Context)을 구성합니다:

 

필드 이름	설명
Instructions	모델의 동작 규칙 (예: 반드시 마크다운으로 대답할 것)
Persona / Role	모델의 정체성 정의 (예: 법률 상담가, 취업 코치 등)
Tools	모델이 호출할 수 있는 외부 도구 (예: 브라우저, 코드 인터프리터)
Memory	이전 대화나 사용자 정보를 기반으로 지속되는 기억
Files	모델이 참조하는 문서나 리소스
User Profile	사용자 이름, 위치, 선호도 등 모델이 알아야 할 사용자 정보

 

예시 JSON 구조는 다음과 같습니다:

{
  "instructions": "당신은 친절한 여행 가이드입니다. 마크다운 형식으로만 응답하세요.",
  "persona": "여행 전문가",
  "tools": ["browser", "calculator"],
  "memory": {
    "name": "Alice",
    "last_location": "파리"
  },
  "files": ["itinerary.pdf"],
  "user_profile": {
    "language": "Korean",
    "timezone": "+09:00"
  }
}

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🔁 기존 방식과의 비교

 

항목	기존 프롬프트 방식	MCP 방식
역할 제어	비공식적	명확한 persona 필드
대화 상태	유지 어려움	memory로 지속 가능
사용성	일회성	설정 재사용 가능
도구 호출	명령어 기반	명시적 tools 설정

 

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💡 실전 사용 예시

1. AI 고객지원 챗봇

MCP를 통해 다음과 같이 정의:

• instructions: 고객 문의에 친절하고 간결하게 답변
• persona: 고객센터 직원
• memory: 최근 고객 대화 내용 저장
• tools: FAQ 검색기, 주문조회 API

2. 코드 리뷰 어시스턴트

• instructions: 파일별 코드 스타일, 버그, 성능 이슈를 지적
• persona: 시니어 소프트웨어 엔지니어
• tools: Git diff analyzer, Lint rule checker
• files: PR 내의 코드 변경 사항

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🛠️ MCP는 어떻게 구현되나?

현재 MCP는 OpenAI 내부에서 사용되고 있으며, 공식 문서화는 아직 제한적입니다. 하지만 Open API와 같은 GPT Custom GPTs 설정 UI에서 MCP 개념을 부분적으로 구현하고 있습니다.

향후에는 다음과 같은 방향으로 발전할 것으로 기대됩니다:

• ✅ OpenAPI 또는 JSON Schema 기반의 명세 정식화
• ✅ 여러 AI 플랫폼(Google, Anthropic 등)과의 호환성
• ✅ Git 기반의 MCP 버전 관리 및 협업 도구 등장

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🧭 마무리

MCP(Model Context Protocol)은 단순히 AI에게 “무엇을 하라”고 지시하는 단계를 넘어, “어떤 인격으로, 어떤 도구를 쓰며, 어떤 문맥에서” 일할지를 정하는 프로토콜입니다.

앞으로 AI가 더 고도화되고 다양한 역할을 수행하게 될수록, 이런 문맥 기반 설계는 AI 시스템의 일관성과 확장성을 위한 필수 요소가 될 것입니다.