AI를 연결한다고? 업계가 주목하는 ‘MCP’ 알아보기🔍

👍베스픽의 원픽

안녕하세요, 구독자 여러분. 한 주 쉬고 돌아온 6월의 첫 베스픽입니다. 오늘은 AI 모델의 USB로 불리는 ‘MCP(Model Context Protocol)’에 대해 알아보려 합니다.

어느새 우리 일상 깊숙이 자리 잡은 생성형 AI는 이제 간단한 대화뿐 아니라 보고서 제작부터 이미지 생성까지 수많은 작업을 수행합니다. MCP는 이러한 생성형 AI를 보다 실행력 있는 에이전트로 만들 수 있는 핵심 표준으로 떠오르고 있는데요. 오늘 베스픽에서는 MCP에 대해 자세히 짚어보겠습니다.

새롭게 떠오른 MCP, 그 정체가 궁금해!

MCP는 클로드(Claude) 운영사인 미국의 앤스로픽(Anthropic)이 공개한 개념입니다. Model Context Protocol, ‘모델의 문맥을 정의하는 규약’이라는 뜻이죠. 여기서 말하는 ‘문맥’이란 AI가 작업을 수행할 때 필요한 외부 정보와 환경을 포괄하는 개념이고요. 즉 모델의 문맥을 정의한다는 것은 AI가 문서, 데이터베이스, 업무 도구 등 다양한 시스템과 효과적으로 상호작용할 수 있도록 연결 방식과 접근 구조를 표준화한다는 의미입니다.

생성형 AI는 사용자 질문에 답하거나 콘텐츠를 생성하는 데는 유용하지만 실시간 데이터에 접근하거나 외부 시스템과 연동되는 기능은 제한적입니다. 예를 들어 사용자가 “최근 회의록을 요약해줘”라고 하면 AI는 회의록이 저장된 위치나 접근 방법을 알 수 없어 작동하지 못합니다. 해당 요청을 자동으로 처리하려면 개발자가 회의록이 있는 시스템 API와 연동 작업을 해야 하는 것이죠.

MCP는 이 과정을 단순화합니다. 생성형 AI를 구글 드라이브, 슬랙, 깃허브 등 다양한 시스템과 표준화된 방식으로 연결해 필요한 정보를 불러오고, 이를 바탕으로 작업을 수행할 수 있게 도와주는 거죠. 이처럼 MCP는 생성형 AI가 실질적인 AI 에이전트로 기능하기 위한 핵심 기술이라고 할 수 있습니다.

함께 주목받는 A2A, 너는 또 누구?

MCP와 동시에 자주 언급되는 키워드가 있습니다. 바로 구글이 공개한 ‘A2A(Agent-to-Agent)’인데요. 에이전트 간 작업을 요청하거나 상태 정보를 공유하는 등 협업을 가능하게 하는 통신 프로토콜입니다. 독립적인 각각의 에이전트가 자연스럽게 역할을 나누고 함께 일하는 구조가 A2A로 가능해집니다.

AI 에이전트 관점에서 여행 계획을 세우는 상황을 가정해보겠습니다. 메인인 여행 에이전트가 사용자와 대화하며 목적지, 일정, 예산 정보 등을 수집합니다. 이후 사용자의 일정에 맞는 항공이나 호텔의 실시간 정보를 확인해야 하는데, A2A를 활용하면 사용자의 개입 없이도 여행 에이전트가 항공 에이전트나 호텔 에이전트와 상호작용하며 스스로 작업을 수행합니다.

이때 MCP의 역할은 에이전트가 외부 도구인 예약 시스템 등에 접근해 조건에 맞는 항공편을 실제로 조회할 수 있는 환경을 지원하는 것입니다. A2A는 에이전트 간 협업을, MCP는 실제 도구 활용을 담당하며 여행 계획을 효율적으로 완성하게 됩니다.

경쟁사도 예외 없다… MCP에 쏠리는 시선

앤스로픽이 MCP를 공개한 당시에는 업계의 관심을 그다지 끌지 못했습니다. 하지만 올 초부터 분위기가 반전되었는데요. AI 기반의 프로그래밍 도구 ‘커서(Cursor)’가 MCP를 채택하면서부터입니다. 커서는 사용자가 개발 과정에서 다양한 외부 도구와 데이터를 연결할 수 있도록 지원했어요. MCP가 단지 이론적인 개념이 아닌 실제 환경에서 실질적인 성과를 낼 수 있다는 것을 보여준 사례라고 할 수 있습니다.

이후 글로벌 주요 AI 기업들도 줄줄이 MCP 도입 계획을 발표합니다. 앤스로픽의 경쟁사로 꼽히는 오픈AI는 지난 3월 MCP를 자사의 에이전트 SDK(Agents SDK)에 통합시키고 향후 챗GPT 데스크톱 앱과 응답 API(Responses API)에도 적용할 계획이라고 밝혔고요. 그다음 달인 4월 구글 딥마인드도 차세대 제미나이(Gemini) 모델과 관련 인프라에 MCP를 지원하겠다고 발표했습니다. 5월에는 마이크로소프트가 코파일럿 스튜디오, 깃허브, 윈도우 등 자사의 주요 제품군 전반에 MCP를 지원하겠다며 MCP 확산에 동참했죠.

베스핀글로벌 역시 발 빠르게 업계의 흐름에 대응하고 있습니다. 자사의 AI 기반 클라우드 운영 자동화 솔루션인 ‘HelpNow AutoMSP(헬프나우 오토MSP)’에 MCP를 적용해 외부 시스템과의 연결을 표준화했습니다. 이를 통해 클라우드 운영이 보다 유연해지고, 새로운 시스템이나 요구사항이 추가될 때도 코드 수정없이 바로 수행할 수 있는 구조가 마련됐습니다.

HelpNow AutoMSP란?

베스핀글로벌이 직접 개발해 클라우드 운영 관리에 활용 중인 AI 기반 클라우드 운영 자동화 솔루션입니다. 클라우드 인프라의 실시간 모니터링, 장애 대응, 보안 설정 등 사내 엔지니어들의 반복적이고 복잡한 업무를 자동화합니다. HelpNow AutoMSP 적용 두 달 만에 전체 업무의 약 40%가 자동화됐고, 생산성은 70% 이상 개선됐습니다. 이러한 성과를 바탕으로 오는 7월 정식 출시할 예정입니다.

HelpNow AutoMSP가 더 궁금하신 분은 더보기 링크를 확인해주세요!

MCP가 이끌 AI 에이전트 시장

AI 에이전트 시장은 빠르게 성장하고 있습니다. 마켓츠앤드마켓츠(Markets and Markets)에 따르면 글로벌 AI 에이전트 시장은 2025년 78억 4,000만 달러에서 2030년 526억 2,000만 달러(우리 돈 약 71조 2,000억 원) 규모로 확대될 전망입니다.

MCP의 개념이 나온 지 얼마 되지 않았기 때문에 MCP가 AI 에이전트 시장 확대에 미치는 영향을 정량적으로 분석한 통계는 아직 확인되지 않습니다. 그러나 세계적인 AI 기업들이 이미 자사의 서비스에 MCP를 속속 도입하며, 실제 적용 사례를 통해 MCP가 에이전트 구현의 핵심이라는 것을 보여주고 있습니다.

MCP는 이제 단순한 기술 개념을 넘어, AI 에이전트 구현의 실질적 기준으로 자리잡아가고 있습니다. 앞으로 이 표준이 어떤 방식으로 시장을 재편할지 주목됩니다.

오늘의 베스픽은 여기서 마치겠습니다. 다음주에도 구독자 분들이 궁금해하실 흥미로운 주제로 돌아올게요.

⛅ 안쓰면 클나우

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