현대의 AI 시스템은 이제 외부 도구, 데이터베이스 및 서비스와 상호 작용하여 복잡한 작업을 수행할 수 있으며, 이는 AI 에이전트의 출현으로 이어집니다. 각 애플리케이션과 API가 고유한 방식으로 기능을 노출하기 때문에 모든 AI 플랫폼에 대해 맞춤형 통합이 필요하다는 점에서 중요한 과제가 발생합니다. Model Context Protocol(MCP)은 AI 모델이 외부 리소스를 검색, 이해 및 사용할 수 있는 표준 방법을 제공함으로써 이를 해결합니다. MCP는 AI 클라이언트가 도구를 검색하고, 해당 기능을 이해하고, 구조화된 입력을 받고, 실행하고, 구조화된 결과를 얻을 수 있도록 하는 공통 언어 역할을 합니다. 이 프로토콜은 GitHub, Slack 또는 데이터베이스와 상호 작용하는 것과 같이 텍스트 생성 이상의 작업을 수행해야 하는 AI 에이전트에게 중요합니다. MCP는 MCP 클라이언트(AI 애플리케이션), MCP 서버(기능 노출), 그리고 도구 자체를 포함합니다. 이 프로세스는 AI 클라이언트가 서버에 연결하고, 사용 가능한 도구를 검색하고, 사용자 요청에 따라 선택한 도구를 호출하고, 구조화된 결과를 받는 것을 포함합니다. 개발자에게 MCP는 표준화된 통합, 더 나은 유지 관리성 및 도구의 향상된 검색 가능성을 제공합니다. 원시 엔드포인트를 노출하는 기존 API와 달리 MCP는 AI 모델이 더 높은 수준에서 이해할 수 있는 기능을 설명합니다. 함수 호출은 AI가 애플리케이션 내에서 미리 정의된 함수를 호출할 수 있도록 하는 반면, MCP는 서로 다른 AI 클라이언트 간에 기능을 공유하기 위한 더 넓은 생태계를 제공합니다. 보안이 가장 중요하며, MCP 서버는 강력한 인증, 권한 부여 및 유효성 검사를 요구합니다. MCP는 코딩 도우미, 엔터프라이즈 검색 및 DevOps 워크플로를 포함한 다양한 사용 사례에 적합하며, 기존 API를 대체하는 것이 아니라 보완합니다.