고등학생인 제 딸도 챗GPT 없는 세상은 상상도 못한다는데
정말 AI는 이제 우리의 일상과 일터 곳곳에 깊숙이 스며들고 있습니다.
하지만 우리도 나라 간의 언어가 달라 소통이 힘들듯이
AI 또한 서로 다른 툴과 모델이 “말이 통하지 않는다”는 점입니다.
예를 들어 챗GPT를 Slack, Notion, Jira 같은 협업 툴과 연결하려고 하면,
매번 별도의 API를 학습하고 복잡한 설정을 반복해야 합니다.
이런 불편의 해결사로 등장한 것이 바로
MCP(Model Context Protocol)인데요,
이번 시간에는 MCP에 대해서 알아보도록 하겠습니다.
MCP란 무엇인가?
Model Context Protocol , 즉 MCP란
AI 모델이 애플리케이션·데이터 소스·개발 툴과 상호작용할 수 있도록 돕는 표준 프로토콜을 의미합니다.
기존에는 각각의 도구마다 다른 개별언어, 즉 API를 사용했다면,
MCP는 하나의 공용어를 의미합니다.
이 MCP라는 통일된 인터페이스로 수많은 툴과 모델들을 매끄럽게 연결할 수 있는 것입니다.
MCP의 중요성
♦️호환성 문제 해결: 개별 API 대신 하나의 규약만 알아도 수많은 툴과 연동
♦️ 확장성 강화: 새로 나온 AI 툴도 MCP만 지원한다면 즉시 연결 가능
♦️ 효율성 향상: 하나의 AI 에이전트가 여러 가지 협업 툴을 동시에 활용할 수 있음
♦️ 권한 관리 일원화: 접근 권한과 보안을 MCP 수준에서 표준화된 방식으로 관리함
MCP 실제 사례는?
1️⃣ 챗GPT + VS Code
개발자가 VS Code 안에서 챗GPT를 호출할 경우
MCP를 통해 코드 파일이나 Git 로그에 직접 접근할 수 있습니다.
예를 들어 "이 함수 버그 고쳐줘"라고 요청할 경우 코드베이스를 읽고 수정안을 제안해 줍니다.
또한 " 커밋을 요약해 줘"라고 하면 Git 기록을 정리한 후 리포트를 생성해 줍니다.
2️⃣ 협업 환경 통합
만약 Slack, Notion, Jira가 MCP로 연결된다면,
회의록·티켓·문서 등을 수집해서 자동으로 리포트를 생성해 냅니다.
3️⃣ 멀티모달 확장
텍스트뿐 아니라 이미지·음성·영상까지 MCP를 통해 하나로 연결됩니다.
즉 회의 영상이 있을 경우 음성을 인식해서 텍스트로 변환, 요약한 후
Notion 업로드까지 자동화가 가능하다는 거죠..
API vs MCP
그럼 MCP는 API와 무엇이 다른 걸까요?
| 구분 | 기존 API | MCP |
| 호환성 | 서비스마다 형식 제각각 | 표준화된 규약으로 통일 |
| 확장성 | 새 툴 연결 시 매번 추가 개발 | 규약만 맞추면 즉시 연결 |
| 데이터 흐름 | 단순 요청-응답 | 여러 모델·툴이 컨텍스트 공유 |
| 보안/권한 | 서비스별 개별 설정 | MCP 규약에서 일원화된 관리 방식 지원 |
| 생태계 | 파편화된 API 시장 | AI 에이전트 생태계 확산 기반 |
마치 API가 사투리라고 한다면 MCP는 표준어와 같다고 할까요?
현재 MCP는 이제 막 AI 업계에서 표준으로 자리 잡기 시작한 단계이긴 하나,
확산이 본격화되는 시점에서는 변화속도가 매우 빠를 것입니다.
기업에서는 MCP 기반으로 서비스를 묶어 생산성을 극대화할 것이며,
개인은 메일·일정·문서·코드 등을 하나의 AI 어시스턴트에서 통합 관리할 것입니다.
개발자도 수십 개의 API를 공부하는데 시간을 보내는 대신 MCP 하나로 정리하겠지요...
앞으로 MCP는 당연히 필요한 연결언어가 될 가능성이 큰데요,
마치 Wi-Fi나 블루투스처럼 말이죠.
지금까지 보신 것처럼 MCP는 단순한 기술 용어 중의 하나를 넘어서서
AI와 사람이 함께 일하고 소통하는 공용 언어 라 할 수 있습니다.
MCP가 점점 더 확산될수록 AI는 우리 삶의 동반자 역할을 톡톡히 해내게 될 것입니다.