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방법론MCP (Model Context Protocol)

MCP (Model Context Protocol)

쉽게 이해하기

스마트폰 앱이 카메라, 연락처, GPS 등 다양한 기능에 접근하려면 운영체제가 제공하는 표준 API를 통해야 합니다. MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 외부 도구와 데이터에 접근할 때 사용하는 바로 그런 표준 프로토콜입니다.

비유로 이해하기: MCP 이전에는 각 AI 앱이 Slack과 연동하려면 Slack 전용 코드를, Google Drive 연동에는 Drive 전용 코드를 따로 작성해야 했습니다. MCP가 생기고 나서는 'MCP 서버 하나를 만들면 어떤 AI 클라이언트에서도 쓸 수 있는' 표준이 생겼습니다.

실제 MCP 활용 사례:

  • GitHub MCP 서버: Claude에서 PR 생성, 코드 리뷰, 이슈 관리를 자연어로
  • Playwright MCP: AI가 직접 브라우저를 조작해 웹 스크래핑, 테스트 자동화
  • PostgreSQL MCP: AI가 DB에 직접 쿼리 실행 및 스키마 분석
  • Slack MCP: Claude Code에서 Slack 메시지 발송, 채널 검색

Claude Code에서 /mcp 명령어로 연결된 MCP 서버 목록을 확인할 수 있습니다.

기술 심층 분석

핵심 아키텍처

MCP는 JSON-RPC 2.0 기반의 클라이언트-서버 프로토콜입니다:

[AI 호스트 애플리케이션]          [MCP 서버들]
  ┌─────────────────┐            ┌──────────────┐
  │  Claude / GPT   │◄──────────►│ GitHub 서버  │
  │                 │  MCP 표준  ├──────────────┤
  │  [MCP Client]   │◄──────────►│ Slack 서버   │
  └─────────────────┘  JSON-RPC  ├──────────────┤
                                 │ DB 서버      │
                                 └──────────────┘

MCP가 제공하는 3가지 기본 기능:

typescript
// 1. Tools (함수 실행)
{ "method": "tools/call", "params": { "name": "create_github_pr", ... } }

// 2. Resources (데이터 읽기)
{ "method": "resources/read", "params": { "uri": "github://repos/owner/repo/issues/123" } }

// 3. Prompts (프롬프트 템플릿)
{ "method": "prompts/get", "params": { "name": "code_review_template" } }

MCP 서버 구현 예시 (TypeScript):

typescript
import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";

const server = new Server(
  { name: "my-database-server", version: "1.0.0" },
  { capabilities: { tools: {} } }
);

server.setRequestHandler("tools/list", async () => ({
  tools: [{ name: "query_db", description: "Execute a read-only SQL query", ... }]
}));

const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

성능 및 비교

방식개발 비용재사용성보안유지보수
직접 API 통합높음낮음개발자 책임복잡
MCP 서버중간높음 (모든 MCP 클라이언트)표준화단순
플러그인 (ChatGPT)낮음OpenAI 종속플랫폼 의존플랫폼 의존

MCP 생태계 성장:

  • 2024년 11월 Anthropic 발표 → 2025년 1분기 OpenAI, Google도 지원 채택
  • 현재 공식 MCP 서버: 40+ (GitHub, Slack, Google Drive, PostgreSQL, Brave Search 등)
  • 커뮤니티 서버: 1000+ 이상

장점과 한계

장점:

  • 표준화로 인한 생태계 효과 (서버 하나 = 모든 AI 클라이언트에서 사용 가능)
  • 보안 경계 명확 (AI가 직접 시스템에 접근하지 않고 MCP 서버 통해 제한된 작업만)
  • 로컬 실행 가능 (민감한 기업 데이터에 대해 cloud 전송 없이 활용)

한계:

  • 프로토콜 오버헤드 (직접 API 호출 대비 약간 느림)
  • 서버 관리 부담 (직접 MCP 서버를 운영해야 하는 경우)
  • 아직 성숙 단계 (스펙 변경 가능성)

실무 적용 가이드

Claude Code에서 MCP 설정:

json
// ~/.claude/claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": { "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<token>" }
    },
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres"],
      "env": { "POSTGRES_CONNECTION_STRING": "postgresql://..." }
    }
  }
}

시작하기 좋은 MCP 서버:

  1. @modelcontextprotocol/server-filesystem - 파일 시스템 접근
  2. @modelcontextprotocol/server-github - GitHub 연동
  3. @modelcontextprotocol/server-brave-search - 웹 검색

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