MCP란 무엇인가

MCP가 푸는 문제는 곱셈 문제입니다

모델 혼자서는 텍스트만 쓸 수 있습니다. 캘린더를 읽거나 데이터베이스를 조회하거나 메시지를 보내려면 도구가 필요한데, AI 에이전트란 무엇인가에서 모델이 반복 루프 안에서 도구를 사용하는 방식을 설명합니다. 2024년 말까지는 도구를 쓰고 싶은 앱마다 각자 커넥터를 만들었습니다. 도구 스무 개를 원하는 앱 다섯 개는 커넥터 100개를 뜻했고, 각각 조금씩 다르고 각각 누군가가 유지보수해야 했습니다.

MCP는 커넥터의 표준 형태입니다. 도구 쪽은 서버로 한 번만 패키징됩니다. 앱 쪽은 클라이언트를 한 번만 구현합니다. 그 이후로는 어떤 클라이언트도 어떤 서버든 쓸 수 있습니다. 앱 다섯 개와 도구 스무 개는 100개가 아니라 소프트웨어 25개로 끝나고, 스물한 번째 도구를 추가하는 것은 커넥터 다섯 개가 아니라 서버 하나만 있으면 됩니다. USB가 흔한 비유이고 정확한 비유이기도 합니다. 가치는 플러그에 있지 특정 기기 하나에 있지 않습니다.

Anthropic은 2024년 11월 25일에 사양, 참조 서버, 소프트웨어 키트를 개방형 표준으로 공개했고, 이것이 퍼진 이유는 어떤 플러그든 퍼지는 이유와 같습니다. GitHub, Slack, Postgres, 파일 시스템, 브라우저 같은 흔한 것들을 위한 서버 수백 개가 생기자, MCP를 지원하는 앱은 그것들을 전부 공짜로 얻었고, 지원하지 않는 앱은 그 이유를 설명해야 했습니다.

서버는 세 가지를 제공하지만 모델이 실행하는 건 하나뿐입니다

MCP 연결에는 양쪽 끝이 있습니다. 채팅 앱, 에디터, 에이전트 런타임 같은 호스트 애플리케이션이 클라이언트를 실행합니다. 클라이언트는 서버 하나 또는 여러 개에 연결해 각각 무엇을 제공하는지 물어보고, 그 답을 모델에 전달합니다. 서버는 세 종류를 제공할 수 있습니다.

전송 형식은 JSON-RPC 2.0으로, 에디터가 언어 서버와 통신할 때 쓰는 것과 같은 요청-응답 규약인데, 이는 우연이 아닙니다. MCP는 하나의 표준으로 모든 에디터가 모든 언어를 지원하게 한 언어 서버 프로토콜의 설계를 빌려왔습니다. 서버는 표준 입출력으로 통신하는 서브프로세스로 로컬에서 실행되거나, HTTP를 통해 원격으로 실행될 수 있습니다. 2025년 3월 개정판은 스트리밍 가능한 HTTP 전송과 원격 서버를 위한 OAuth 기반 인가를 추가했고, 2025년 6월 개정판은 그 인가를 강화하고 서버가 작업 도중 사용자에게 질문할 수 있는 방법인 엘리시테이션을 추가했습니다.

안전성 측면에서 중요한 부분은 루프가 어디에 있느냐입니다. 서버는 기능을 노출하고, 클라이언트와 모델이 언제 그것을 쓸지 결정합니다. 잘 만들어진 호스트는 부작용이 있는 도구가 실행되기 전에 사용자에게 확인을 받으며, 프롬프트 인젝션이란 무엇인가에서 도구가 신뢰할 수 없는 텍스트를 읽고 그에 따라 행동할 수 있게 되면 그 확인이 왜 보안 모델의 전부가 되는지 설명합니다.

OpenAI, Google, Microsoft가 6개월 안에 MCP를 채택했습니다

표준은 경쟁자들이 써야 비로소 표준이 됩니다. 아래 타임라인은 발표부터 거버넌스 이관까지의 채택 기록입니다.

2025년 3월 OpenAI의 채택은 전환점이었습니다. OpenAI와 Anthropic이 이 플러그에 합의했다는 뜻이었고, Google이 2주 안에 뒤따랐기 때문입니다. Microsoft는 2025년 5월 Build에서 Windows의 MCP 지원을 발표했습니다. 2025년 12월까지 Anthropic은 사양을 OpenAI, Block과 공동 설립한 리눅스 재단 산하 프로젝트인 Agentic AI Foundation에 넘겼는데, 이는 한 회사의 프로토콜이 누구의 것도 아니게 되면서 곧 모두의 것이 되는 순간입니다.

채팅 앱만 쓴다면 MCP는 어떤 의미인가

직접적으로는 거의 의미가 없습니다. MCP는 프로그램 사이의 배관이고, 그 위에 만들어진 제품에서는 기능으로 나타납니다. 채팅 앱의 "커넥터" 메뉴, 코딩 어시스턴트의 도구 목록, 에디터를 회사 데이터베이스에 연결하는 방법 같은 것들입니다. MCP를 지원하는 앱 안에 보통 커넥터 메뉴로 들어와 있으며, 사용자가 따로 설치할 것은 없습니다.

간접적으로는 어떤 AI 제품에서든 무엇을 기대할지를 바꿉니다. MCP 이전에는 도구 통합이 한 앱을 다른 앱보다 고르는 이유였습니다. 각 앱이 직접 만들었기 때문입니다. MCP 이후로는 통합이 흔해진 상품이 되었고, 남는 질문은 어떤 모델이 답하는지, 비용이 얼마인지, 도구가 실행되기 전 확인 단계를 앱이 어떻게 처리하는지입니다. Whizi는 MCP 서버나 개발자 API를 노출하지 않고, 내장 도구인 웹 검색과 문서 업로드를 씁니다. Whizi의 차별점은 모델 계층으로, 메시지당 고정 크레딧 가격에 280개 이상의 모델을 하나의 선택기 뒤에 모아둔 것입니다. 자신만의 도구가 필요한 에이전트 작업에는 MCP를 지원하는 에이전트 런타임이 맞는 제품이고, 채팅 워크스페이스는 그 자리가 아닙니다.

MCP를 내세우는 어떤 제품에서든 챙겨야 할 질문 하나는 이것입니다. 모델이 도구를 호출하기로 결정한 순간과 도구가 실행되는 순간 사이에 무슨 일이 일어나는가? 답이 "아무 일도 없다"라면, 모델은 마지막으로 읽은 텍스트에 있는 무엇에든 행동할 수 있고, 여기에는 공격자가 앞에 심어둔 텍스트도 포함됩니다. 답이 "사용자가 승인한다"라면, 프로토콜이 제 역할을 하고 있는 것입니다.