MCP, Model Context Protocol 도대체 뭐길래!

🧠  MCP (Model Context Protocol)란?

Model Context Protocol은 모델이 작동하는 문맥(Context)과 환경을 명확하게 정의하고 주고받기 위한 규약입니다. 특히 여러 시스템이 함께 작동하거나, 다양한 모델이 함께 협업해야 할 때 모델 간의 인터페이스를 정리해 주는 “약속된 포맷”이라고 볼 수 있습니다.

🔍  왜 필요한가?

여러 개의 AI 모델이나 서비스가 동일한 컨텍스트를 공유해야 하는 상황이 많아졌고, 또 사용자, 환경, 목적 등에 따라 모델의 응답이나 행동이 달라져야 하기 때문에 그 “문맥”을 정확히 전달하는 방식이 필요해졌습니다. 예를 들어 사용자 위치, 언어, 이전 대화 내용, 시스템 설정 등을 다른 모델에 넘겨줄 수 있어야 합니다.

🧩  어디에 사용되나?

• 멀티모달(Multi Modal) 시스템 (예: 텍스트 + 음성 + 이미지)
• 다중 에이전트 시스템 (여러 AI가 동시에 작동하는 구조)
• LangChain, AutoGen, OpenAI Function Calling 등에서 내부적으로 사용
• AI SaaS 플랫폼 간 모델 호출 시, 일관성 있는 설정 전달

📦  MCP는 어떤 정보를 포함할까?

MCP는 보통 다음과 같은 정보들을 담을 수 있습니다.

user_context	사용자 ID, 언어, 지역 등
session_context	이전 상호작용 기록, 현재 세션 상태 등
model_capabilities	이 모델이 처리할 수 있는 기능 정보
environment	실행되는 하드웨어, OS, 모델 버전 등
policy	프라이버시 정책, 필터링 규칙 등

🧠 요약하자면…

MCP는 “모델이 내가 누구인지, 어떤 상황인지 이해할 수 있도록 도와주는 정보 전달 포맷”입니다.

점점 더 복잡해지는 AI 시스템을 안정적으로 통합하고 협업시키기 위해 매우 중요한 개념입니다.

MCP의 등장

MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic이 2024년 11월에 발표한 오픈소스 프로토콜로, 애플리케이션과 대형 언어 모델(LLM) 간의 정보 공유를 위한 표준을 제공하여, AI 시스템이 더 풍부하고 정확한 정보를 기반으로 응답할 수 있도록 설계되었습니다.

Anthropic는 MCP를 오픈 소스로 공개하여, 개발자들이 다양한 데이터 소스와 AI 도구 간의 통합을 간소화하고, AI 시스템이 다양한 도구와 데이터셋 간의 컨텍스트를 유지하면서 상호 작용할 수 있도록 지원합니다.

MCP는 JSON-RPC 2.0 메시지를 사용하여 LLM 애플리케이션(호스트), 호스트 애플리케이션 내의 커넥터(클라이언트), 그리고 컨텍스트와 기능을 제공하는 서비스(서버) 간의 통신을 설정합니다.

🔍 MCP의 핵심 개념

• 컨텍스트 공유 표준화: MCP는 LLM 애플리케이션과 데이터 소스 간의 상호작용을 위한 표준 프로토콜을 제공하며, 구조화된 방식으로 컨텍스트 정보를 전달하고 관리합니다.
• 도구와 기능 노출: AI 시스템에 로컬 또는 원격 도구들을 안전하게 노출하며, 표준화된 방식으로 기능을 정의하고 호출할 수 있습니다.
• 통합 워크플로우 구축: 여러 데이터 소스와 도구를 조합한 워크플로우를 생성하고, 재사용 가능한 프롬프트 템플릿을 제공하여 모듈식 구성을 통한 유연한 확장이 가능합니다.

🧩 실제 활용 사례

• Claude Desktop: MCP를 통해 로컬 파일 시스템, GitHub, 캘린더 등 다양한 외부 리소스에 접근하여 작업을 수행합니다.
• Replit, Codeium, Sourcegraph: 이들 플랫폼은 MCP를 활용하여 AI 에이전트를 구축하고, 사용자의 작업을 자동화합니다.
• ChatGPT의 Custom GPTs: 사용자가 UI 상에서 지정한 시스템 프롬프트, 도구, 파일, 지식 등이 MCP 형태로 내부에서 처리됩니다

🔐 보안 및 개인정보 보호

MCP는 사용자 데이터에 대한 무단 액세스를 제한하며, 명시적으로 허용되지 않는 한 AI가 특정 정보에 접근할 수 없도록 설계되어 있습니다.

이러한 기능을 통해 MCP는 AI 시스템이 다양한 도구와 데이터를 안전하게 통합하고, 더 풍부한 컨텍스트를 기반으로 사용자에게 응답할 수 있도록 지원합니다.

MCP를 활용 예시:

“개인의 몸 컨디션에 맞는 러닝 훈련 플랜을 짜주는 앱”에 MCP를 적용하는 게 과도한 설계일까?

✅ “퍼스널 코칭, 장기적 사용자 맞춤, 지속적 인터랙션”이 필요한 서비스라면 MCP는 오버 엔지니어링이 아니라 오히려 적절한 선택입니다.

🔍  왜 러닝 코치 앱에 MCP가 적절할까?

MCP는 "모델이 사용자의 상태를 이해하고, 문맥을 바탕으로 똑똑하게 반응하는 것"에 최적화된 방식입니다.

✅  이 앱의 특성과 MCP의 궁합:

사용자마다 목표와 상태가 다름	컨텍스트로 그 차이를 모델에 설명할 수 있음
반복적인 상호작용 (매주 계획 요청 등)	대화 간 일관성 유지에 유리함
훈련 데이터, 컨디션, 부상 여부 등 다양한 정보 사용	MCP 컨텍스트로 통합 관리 가능
장기적 코칭 흐름 (예: 3개월 마라톤 준비)	이전 기록 기반 계획을 모델이 이해 가능

💡즉, 사용자 맞춤화 + 장기 대화 흐름 + 복합적인 데이터가 필요한 구조라면 MCP는 자연스럽고 강력한 솔루션이 될 수 있습니다.

🤔 오버 엔지니어링이 되는 경우는?

다음과 같은 앱이라면 MCP는 과하고 단순한 시스템이 더 나음:

• 단발성 질문/응답 위주의 챗봇
• 개인화가 거의 필요 없는 정적 정보 제공 앱
• 컨텍스트 변화가 거의 없는 단순 추천기

예: "AI가 하루에 한 문장 영어 회화를 알려주는 서비스"같은 경우는 MCP 없이도 충분히 가능합니다.

✅ MCP 도입이 특히 효과적인 AI 서비스 예시

📚 AI 튜터	학생의 학습 기록, 취약점, 목표에 따라 맞춤 과외
🧠 심리 상담 챗봇	사용자의 감정 변화, 지난 대화 맥락 고려
🏃 AI 피트니스/영양 코치	건강 상태, 목표, 식단 이력 기반 조언
💼 AI 비서/스케줄러	사용자의 일정, 우선순위, 지난 작업 상태 인식
🏥 AI 건강 모니터링 도우미	바이탈 기록, 복약 이력 등 복합 데이터 기반 코칭

1. MCP가 필요한 이유

MCP는 LLM(Large Language Model)이 사용자의 현재 컨텍스트를 이해하고 일관된 경험을 제공할 수 있도록 돕는 프로토콜입니다.

• 사용자의 최근 훈련 기록
• 체중, 심박수, 컨디션 변화
• 목표 (5km 완주, 10km 기록 단축 등)

이런 것들이 모델이 참고할 컨텍스트가 되고, MCP를 이용하면 이 컨텍스트를 모델과 효과적으로 주고받을 수 있습니다.

2. MCP를 서비스에 적용하는 개념적 구조

1. User Context 생성기 (Context Provider)
   • 유저 데이터를 정리해서 컨텍스트로 정의하기 (JSON, YAML 등으로 표현 가능)
   • 예: {"user_id": 123, "recent_runs": [...], "resting_hr": 60, "goal": "10K race"}
2. MCP Context Store
   • 위의 컨텍스트 문서를 저장하고 업데이트함
   • 이건 내부 DB나 vector DB, 혹은 MCP를 지원하는 저장소(API 형태일 수도 있음)
   • PostgreSQL / Redis / JSON blob in S3
3. LLM 호출 시 MCP 포함
   • LLM API를 MCP 지원하는 형태로 연동 (예: OpenAI Assistants API는 일부 지원 예정)
   • 프롬프트에 MCP Context를 자동으로 포함시키는 로직 작성
   • 유저가 "이번 주 훈련 어떻게 할까?"라고 질문하면, 앱은 LLM에게 요청을 보낼 때, 해당 유저의 MCP Context도 같이 전달
4. 결과 출력
   • LLM이 context-aware 하게 훈련 계획을 제안해 줌
   • 예: "최근에 5K를 3번 달렸고, 심박수가 안정적이니 이번 주에는 7K 페이스런을 추가하세요!"

3. User Context 구성 예시

MCP 컨텍스트는 기본적으로 AI가 사용자의 상황을 더 잘 이해할 수 있도록 도와주는 구조화된 정보 묶음입니다. 러닝 훈련 앱에 적용한다면 다음과 같은 요소들을 포함할 수 있습니다:

🧠 예시: training_context.json

{
  "user_profile": {
    "name": "Kim",
    "age": 29,
    "gender": "female",
    "fitness_level": "beginner",
    "goals": "increase endurance and reduce body fat"
  },
  "health_metrics": {
    "height_cm": 165,
    "weight_kg": 58,
    "resting_heart_rate": 62,
    "max_heart_rate": 185,
    "body_fat_percentage": 24.5
  },
  "training_history": {
    "recent_runs": [
      {"date": "2025-04-05", "distance_km": 3, "duration_min": 24},
      {"date": "2025-04-07", "distance_km": 5, "duration_min": 40}
    ],
    "weekly_frequency": 2
  },
  "constraints": {
    "injury": false,
    "available_days": ["Monday", "Wednesday", "Saturday"]
  },
  "preferences": {
    "indoor_running": false,
    "preferred_time": "morning"
  }
}

이렇게 구성한 컨텍스트를 AI에 요청을 보낼 때 함께 전달하면, 훈련 계획이 더 정밀하게 개인화될 수 있습니다.

 

러닝 훈련 앱에 MCP(Model Context Protocol)를 적용하면, 단순한 템플릿형 추천을 넘어서 개인의 상태와 목표에 최적화된 AI 훈련 플랜을 만들 수 있습니다. 사용자에 대한 컨텍스트를 구조화해 AI에 전달함으로써, 서비스는 훨씬 더 정확하고 신뢰할 수 있는 개인화 경험을 제공하게 됩니다. 앞으로 더 많은 AI 기반 서비스들이 이러한 프로토콜을 도입해 정말 유용한 스마트 서비스로 발전할 수 있기를 기대해 봅니다. 🏃‍♀️✨