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AI 개발자를 위한 MCP 완전 정리 — LLM Agent 시대의 USB-C 포트

프로잉2 2025. 7. 15. 18:52
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MCP란 무엇인가? LLM Agent 동작 흐름으로 이해하는 Model Context Protocol

최근 AI 개발 분야에서 가장 많이 회자되는 키워드 중 하나가 LLM Agent입니다.
ChatGPT, Claude 같은 LLM(Large Language Model)이 단발성 질의응답에 주로 쓰였다면, 이제는 도구를 스스로 호출하고 복잡한 작업을 계획-실행-관찰 루프(Plan-Execute-Observe Loop)로 수행하는 LLM Agent가 새로운 트렌드로 떠오르고 있죠.

그런데 이렇게 복잡해진 에이전트 개발 생태계에 새로운 표준을 제안한 것이 바로 **MCP (Model Context Protocol)**입니다.

오늘은 LLM과 LLM Agent의 차이를 간단히 비교하고, MCP가 어떤 구조와 동작 원리로 작동하는지 살펴보겠습니다.

✅ LLM vs LLM Agent — 무엇이 다를까?

먼저 아래 표를 보면서 간단히 정리해 볼게요.

항목LLMLLM Agent
주요 역할 단발성 언어 작업 (요약, 번역) 계획-실행-관찰 루프로 복잡한 태스크 수행
Memory 없음 있음 (대화 기록, 작업 히스토리 기억)
Tool 사용 불가능 가능 (API, 계산, DB, 웹검색 등)
Planner 없음 있음 (도구를 언제, 어떻게 쓸지 판단)
실행 방식 정적 응답 (입력 → 출력) 동적 행동 (입력 → 툴 호출 → 결과 해석 → 반복)
유연성 낮음 높음 (실시간 검색, 계산, API 활용)
지속적 작업 어려움 가능 (장기 과제, 다단계 플로우)
 

예를 들어 사용자가 “오늘 서울 날씨 알려줘”라고 물었을 때,

  • LLM은 기존에 학습한 지식으로 “오늘 서울은 맑고 기온은 26도”라고 대답하지만,
  • LLM Agent는 실제 날씨 API를 호출해 최신 데이터를 가져와서 답변합니다.

✅ MCP란 무엇인가?

**MCP (Model Context Protocol)**는 LLM Agent 개발을 위한 표준 프로토콜입니다.

  • Claude LLM을 제공하는 Anthropic이 주도적으로 제안
  • AI 앱 개발 생태계의 USB-C 포트 역할
    • USB-C가 여러 장치를 표준 방식으로 연결하듯,
    • MCP는 다양한 데이터 소스, 도구, 외부 리소스를 LLM과 연결하는 표준화된 방법을 제공

기존 Agent 프레임워크들이 제각각이던 방식을 통합하고자 등장한 것이 바로 MCP예요.

✅ MCP의 기본 구조

MCP는 크게 Host, Client, Server 세 가지로 이루어져 있습니다.

  • Host
    • 전체 Agent를 실행하고 관리
    • 여러 Client와 연결되어, 작업을 분배하거나 통제
  • Client
    • 실제 LLM 모델 또는 특정 기능(API 호출, DB 쿼리 등)을 실행
    • Host의 요청을 받아 실행 후 결과 반환
  • Server
    • MCP 메시지를 송수신하는 실제 서버
    • JSON-RPC 기반으로 통신

이렇게 역할을 나누어 MCP는 다음과 같은 흐름으로 작동합니다:

  1. 사용자가 “서울 날씨 알려줘”라고 Host에 요청
  2. Host는 해당 요청을 “WeatherAPI Client”에 전달
  3. Client가 실제 API 호출 → 결과를 JSON 형태로 응답
  4. Host가 응답을 정리해 사용자에게 전달

✅ MCP의 장점과 한계

장점

  • 여러 Agent 프레임워크를 하나의 표준으로 통합 가능
  • 개발자들이 공통 규격으로 플러그인 개발 가능
  • Tool 호출, Context 관리 등을 효율적으로 처리

한계

  • 아직 초기 표준 → 생태계가 완전히 자리잡지 않음
  • 벤더별 커스텀 규격이 여전히 존재
  • 속도 및 비용 이슈 (API 호출 많아질수록 비용 증가)

하지만 LLM Agent 시대가 본격화되면서, MCP가 “AI의 USB-C”로 자리 잡을 가능성은 충분히 큽니다.

✅ MCP SDK

MCP를 직접 다뤄보려면 Anthropic이나 오픈소스 커뮤니티에서 제공하는 MCP SDK를 활용할 수 있습니다.

  • JSON-RPC 기반으로 MCP 메시지를 주고받음
  • Node.js, Python 등 여러 언어 SDK가 준비 중
  • 커스텀 Client 개발 가능 (예: 크롤러, DB 쿼리, 특정 API 호출 등)

추후 더 많은 예제 코드와 함께 MCP SDK 활용법도 다뤄보겠습니다!

LLM Agent 시대에는 단순히 대답만 하는 모델로는 부족합니다.
여러 도구를 호출하고, 데이터를 가공하며, 더 유연하게 동작할 수 있어야 하죠.

MCP는 이 흐름을 뒷받침할 중요한 표준 프로토콜입니다.
AI와 개발이 더욱 긴밀하게 연결될 미래를 기대해 봅니다. 🚀

혹시 MCP나 LLM Agent 관련해 더 다뤄보고 싶은 주제가 있다면 댓글로 알려 주세요!

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