AI 에이전트 확장성 핵심, MCP 서버 아키텍처와 프로토콜

AI 시스템이 진화함에 따라 점점 더 복잡해지고 있습니다. 독립적인 HTTP 요청이나 공급업체별 SDK와 같은 전통적인 API 호출 패러다임은 정교한 AI 에이전트 시스템을 구축할 때 낮은 개발 효율성, 높은 보안 위험, 그리고 열악한 유지보수성과 같은 문제에 직면합니다. 예를 들어, 독립적인 API 정의는 통합된 표준이 부족하고, 다양한 모델은 상이한 함수 호출 사양을 제공하며, 효율적인 기능 발견 및 동적 통합 메커니즘이 부족합니다.

**모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)**은 이러한 문제들을 해결하기 위해 등장했습니다. 프로토콜 수준의 표준화를 통해 확장 가능하고 서비스 간 호환되는 도구 및 리소스 호출 메커니즘을 도입하여, AI 에이전트가 외부 시스템과 견고하게 협업할 수 있도록 합니다. MCP의 핵심 설계 철학은 프로토콜 추상화와 관심사의 분리에 있습니다. 이는 특정 구현을 지시하지 않고, AI 애플리케이션과 외부 기능 간의 상호작용을 위한 보편적인 언어를 정의합니다.

이 글은 MCP 서버 아키텍처, 프로토콜 원리, 실행 흐름에 대한 권위 있는 설명을 제공하며, 왜 SDK보다 프로토콜 계층이 선호되는지, 그리고 MCP가 현대 지능형 시스템에 필요한 확장 가능한 도구 호출을 어떻게 지원하는지를 강조합니다.

대상 독자:

기술 애호가 및 초급 학습자
효율성 향상을 추구하는 전문가 및 관리자
기업 의사결정권자 및 사업 부서장
AI의 미래 트렌드에 관심 있는 일반 사용자

Contents:

1. MCP 프로토콜의 핵심 설계 철학
2. MCP의 핵심 구성 요소
3. MCP 대 전통적인 API 통합: 아키텍처 패러다임
4. MCP 서버가 AI 에이전트와 협업하는 방법
5. MCP의 세 가지 핵심 기능 프리미티브
6. 통신 관계: MCP 클라이언트, 서버, LLM
7. 완전한 MCP 서버 호출 프로세스
8. MCP 대 전통적인 API / 함수 호출: 모델 인터페이스 계층 차이점
9. MCP의 한계 및 과제
결론
MCP 자주 묻는 질문 (FAQ)

1. MCP 프로토콜의 핵심 설계 철학

MCP는 통합 SDK를 제공하는 대신 프로토콜 계층 추상화를 선택하며, 표준화, 언어 독립성, 강력한 범용성과 같은 핵심적인 이점을 제공합니다. 이는 MCP 프로토콜 사양을 구현하는 모든 프로그램은 사용되는 프로그래밍 언어나 프레임워크에 관계없이 다른 프로그램과 통신할 수 있음을 의미합니다. 이러한 설계는 생태계의 개방성과 상호 운용성을 극대화합니다. 통신은 JSON-RPC 2.0을 기반으로 하며, 이는 경량 원격 프로시저 호출 프로토콜로, 구조화된 요청 및 응답 형식이 자동화된 기계 대 기계 상호작용에 이상적입니다.

통신 메시지 형식

MCP는 JSON-RPC 2.0을 기본 메시지 형식 및 통신 표준으로 사용합니다.

JSON-RPC는 상태 비저장, 경량 원격 프로시저 호출(RPC) 프로토콜입니다. 데이터를 JSON으로 사용하며, STDIO 또는 HTTP와 같은 다양한 전송 계층을 통해 전송될 수 있습니다.

MCP에서 JSON-RPC는 다음을 담당합니다:

요청/응답 메시지 구조 정의;
메서드 호출 표준화 (예: initialize, tools/list, tools/call);
확장 가능한 오류 및 배치 처리 메커니즘 제공.

3계층 아키텍처 모델

MCP는 MCP 클라이언트, MCP 서버, 리소스/도구의 3계층 아키텍처 모델을 채택합니다.

MCP 호스트
MCP 클라이언트
MCP 서버

MCP 호스트: 요청을 시작하는 LLM 애플리케이션 (예: Claude Desktop, IDE, 또는 AI 도구).
MCP 클라이언트: 호스트 프로그램 내에 위치하며, MCP 서버와 1:1 연결을 유지합니다.
MCP 서버: MCP 클라이언트에 컨텍스트, 도구, 프롬프트 정보를 제공합니다.

이러한 계층화된 설계는 모듈 간의 결합도를 크게 줄이고 MCP 서버의 확장성을 향상시킵니다.

2. MCP의 핵심 구성 요소

전송 계층 MCP 표준 전송은 STDIO 및 HTTP + Server-Sent Events (SSE)를 포함하며, SSE는 서버에서 클라이언트로 스트리밍 메시지 기능을 제공합니다. MCP는 현재 클라이언트-서버 통신을 위한 두 가지 표준 전송 메커니즘을 정의합니다:

STDIO: 보안 및 성능 우선. MCP 서버는 하위 프로세스로 시작하여 AI 애플리케이션과 함께 로컬에서 실행됩니다. 이는 로컬 프로세스 간 통신(IPC)을 사용하여 낮은 지연 시간과 간단한 배포를 제공합니다. 모든 통신이 로컬에 머무르므로 자격 증명 및 데이터에 대한 네트워크 위험을 피할 수 있습니다. 이는 Claude Desktop과 같은 개인 생산성 도구에 로컬 기능을 통합하는 데 선호되는 방법입니다.
HTTP with Server-Sent Events (SSE): 접근성 및 확장성 우선. MCP 서버는 여러 원격 클라이언트가 액세스할 수 있는 네트워크 서비스로 배포됩니다. HTTP/POST와 JSON-RPC를 결합하여 메시지를 전송합니다. 이는 기업 내 공유 기능 허브 또는 SaaS 서비스에 적합합니다. HTTPS 및 표준 HTTP 인증은 보안 기반을 제공합니다.

이 메커니즘을 통해 MCP는 간단한 도구 호출과 대규모 분산 서버를 모두 지원할 수 있습니다. 선택은 시나리오에 따라 달라집니다: STDIO는 로컬 프로세스 통신에 더 효율적이며, HTTP는 원격 클러스터 배포에 더 나은 확장성을 제공합니다.

프로토콜 계층

프로토콜 계층에서 MCP는 JSON-RPC 2.0 사양을 사용하여 다음과 같은 표준 메서드를 정의합니다:

연결 초기화 (initialize);
기능 발견 (tools/list);
도구 실행 (tools/call).

이 변형 설계는 JSON-RPC의 핵심 프로토콜 구조를 유지하면서 MCP 특정 통신 의미론을 도입합니다. JSON-RPC 도구

보안 및 인증

MCP는 보안 메커니즘을 직접 제공하지 않습니다. 보안 설계는 HTTPS/TLS 암호화 전송, OAuth2, API 키 또는 mTLS를 통한 인증, 최소 권한 권한 제어와 같은 확립된 솔루션을 사용하는 특정 MCP 서버 구현에 의존합니다.

이는 MCP 프로토콜 자체에 보안 사양이 포함되어 있지 않음을 의미하며, 대신 서버 구현자는 타사 보안 시스템을 설계하고 통합할 책임이 있습니다. 예를 들어, 기업 플랫폼은 MCP를 ID 관리 시스템과 통합하여 보안 액세스 제어, 거버넌스 및 감사 기능을 제공할 수 있습니다.

확장성 및 플러그인 아키텍처

MCP의 확장성은 프로토콜 설계에서 자연스럽게 파생됩니다. "사용자 정의 도구"를 개발하는 것은 MCP 프로토콜을 구현하는 서버 프로그램을 생성하는 것을 포함합니다. 이 서버가 시작되어 AI 애플리케이션(MCP 클라이언트)에 연결되면, 표준 tools/list 메서드를 통해 해당 도구를 동적으로 등록합니다. AI 애플리케이션은 사전 구성이나 재컴파일 없이 이러한 새로운 기능을 발견하고 사용하여 진정한 플러그 앤 플레이 기능을 달성합니다.

MCP 서버는 일반적으로 다음을 위한 메커니즘을 포함합니다:

사용자 정의 도구 개발;
도구 및 기능의 동적 등록/발견;
프로토콜 코어를 수정하지 않고 동작을 확장하기 위한 플러그인 지원.

도구 수명 주기 및 세션 관리

MCP 연결의 수명 주기는 initialize 핸드셰이크로 시작하여 연결이 닫힐 때 종료됩니다. 이 기간 동안 모든 도구 호출 및 리소스 읽기는 논리적 세션을 공유합니다. 여러 독립적인 사용자 또는 세션을 제공해야 하는 MCP 서버(특히 HTTP 모드)의 경우, 구현은 다른 클라이언트 또는 요청 간의 상태 격리를 관리해야 합니다.

MCP 서버는 다음을 관리합니다:

세션 컨텍스트: 여러 호출에 걸쳐 상태 저장;
격리 메커니즘: 데이터 유출 또는 상태 오염을 방지하기 위해 다른 클라이언트 간의 세션이 격리되도록 보장.

이러한 관리는 긴 세션 및 다단계 작업과 같은 고급 사용 사례를 지원합니다.

시스템 성능 및 신뢰성 설계

경량 프로토콜로서 MCP의 성능은 서버 구현 효율성과 네트워크 지연 시간에 크게 의존합니다. 고가용성 요구 사항의 경우, 로드 밸런서 뒤에 여러 MCP 서버 인스턴스를 배포할 수 있습니다. 프로토콜은 logging 인터페이스를 정의하여 서버가 실행 로그를 클라이언트로 보낼 수 있도록 하며, 이는 감사(auditing)의 기반을 형성합니다.

MCP 서버 설계는 종종 다음을 포함합니다:

다중 복제 배포를 위한 로드 밸런싱;
고가용성을 보장하기 위한 오류 복구;
호출 기록 및 진단을 위한 로깅 및 감사.

이러한 메커니즘은 엔터프라이즈급 사용 사례의 안정성을 향상시킵니다.

현대 에코시스템과의 통합

클라우드 네이티브 환경에 적응하기 위해 MCP 서버는 종종 Kubernetes 및 클라우드 로드 밸런서와 협력하여 자동 확장 및 탄력적 배포를 수행합니다. MCP 서버는 컨테이너화되어 Kubernetes와 같은 플랫폼에 배포될 수 있으며, 현대 기업 인프라 스택 내에서 상태 확인 및 중앙 집중식 관리를 허용합니다.

3. MCP 대 전통적인 API 통합: 아키텍처 패러다임

독립적인 API 통합과 비교하여 MCP는 프로토콜 추상화를 활용하여 보안, 유지보수성 및 교차 플랫폼 기능을 향상시킵니다.

기능	MCP 서버	전통적인 API 통합	플러그인 시스템	SDK 모드
표준화	산업 표준	API별 상이	플랫폼별	공급업체별
개발 비용	낮음 (한 번 구현)	높음	중간	높음
유지보수 복잡성	낮음	매우 높음	중간	높음
교차 플랫폼 기능	우수함	열악함	열악함	열악함
보안 모델	통합 제어	분열됨	플랫폼 제어	분열됨
실시간 지원	네이티브 지원	폴링/웹훅	제한적	사용자 정의
커뮤니티 에코시스템	빠르게 성장 중	분열됨	폐쇄적	공급업체 종속

4. MCP 서버가 AI 에이전트와 협업하는 방법

일반적인 계획 기반 AI 에이전트 아키텍처에서 구성 요소는 플래너(Planner), 실행기(Executor), 메모리(Memory)를 포함합니다. MCP 서버는 이 아키텍처에서 표준화된 실행 백엔드 역할을 합니다.

플래너(Planner): (일반적으로 LLM) 입력에 따라 전략을 수립합니다. MCP 클라이언트로부터 사용 가능한 도구(Tools) 목록과 설명을 검색합니다. 그런 다음 플래너는 일련의 단계(예: "도구 A를 사용하여 데이터를 쿼리하고, 도구 B를 사용하여 결과를 처리")를 개괄합니다.
실행기(Executor): (일반적으로 MCP 클라이언트) 계획에 따라 해당 MCP 서버에 tools/call 요청을 발행합니다.
메모리(Memory): 상태와 컨텍스트를 저장합니다. 실행 결과는 에이전트로 반환되어 메모리에 저장되며, 후속 계획에 사용됩니다. 또한 리소스(Resources)는 작업과 관련된 배경 지식을 사전에 제공할 수 있습니다.

MCP 서버는 실행기를 위한 기능 제공자 역할을 하며, 플래너가 표준 프로토콜을 통해 도구와 리소스에 액세스할 수 있도록 합니다.

AI 에이전트 아키텍처에서 MCP의 위치는 외부 서비스에 대한 운영 체제의 인터페이스와 유사하며, 기능 실행을 통합하고 표준화합니다.

MCP는 LangChain 및 AutoGen과 같은 프레임워크와 상호 보완적입니다. 이러한 프레임워크가 AI 에이전트 워크플로에 대한 고수준 추상화 및 오케스트레이션을 제공하는 반면, MCP는 표준화된 도구 실행 계층 역할을 합니다. 이는 이러한 프레임워크가 특정 도구를 통합할 때 직면하는 "글루 코드" 및 파편화 문제를 해결합니다.

5. MCP의 세 가지 핵심 기능 프리미티브

이러한 프리미티브는 MCP 프로토콜 데이터 모델과 AI 애플리케이션이 서버와 상호작용하는 방식을 정의합니다.

도구(Tools): 검색 또는 데이터베이스 작업과 같은 호출 가능한 함수. 각 도구는 명확한 이름, 설명, 입력 매개변수 JSON 스키마를 가집니다. AI 모델은 필요할 때 이를 트리거합니다(예: send_email 도구).
리소스(Resources): 파일 시스템 또는 객체 저장소와 같은 액세스 가능한 데이터 소스. 각 리소스는 URI와 MIME 유형을 가집니다. AI 애플리케이션은 이러한 콘텐츠를 읽어 프롬프트에 컨텍스트를 주입합니다(예: file:///reports/weekly.md 리소스).
프롬프트(Prompts): LLM 의사결정을 돕기 위해 미리 정의된 템플릿 또는 컨텍스트. 이는 사용자가 특정 작업을 시작하도록 모델을 안내하는 구조화된 방법을 제공합니다(예: 모델이 관련 도구를 사용하도록 안내하는 "주말 여행 계획" 프롬프트).

이 3계층 설계는 MCP 서버가 실행 가능한 기능을 명확하게 표현하는 동시에 동적 발견을 지원할 수 있도록 합니다. 또한, 프로토콜은 서버가 클라이언트로부터 모델 생성(LLM 샘플링)을 요청할 수 있도록 합니다. 이는 서버가 자체 실행 논리 중에 클라이언트의 LLM을 추론에 사용할 수 있도록 합니다. 클라이언트는 이를 지원하기 위해 초기화 중에 이 기능을 선언해야 합니다.

6. 통신 관계: MCP 클라이언트, 서버, LLM

이 세 가지 관계를 이해하는 것은 MCP 워크플로를 이해하는 데 핵심입니다:

누가 연결을 시작하는가? MCP 클라이언트 (AI 앱에 통합됨)가 MCP 서버에 적극적으로 연결을 시작합니다.
누가 도구를 호출할지 결정하는가? LLM (AI 앱 내)이 내부 논리에 따라 결정을 내립니다. MCP 클라이언트는 사용 가능한 도구 목록을 컨텍스트로 제공하며, LLM은 도구를 호출할지, 어떤 도구를 호출할지, 어떤 매개변수로 호출할지 결정합니다.
누가 작업을 실행하는가? MCP 서버가 실제 서비스 또는 리소스를 호출합니다. 클라이언트로부터 표준화된 tools/call 요청을 받아 기본 시스템(데이터베이스, API, 파일)의 작업으로 변환하고 표준화된 결과를 반환합니다.

7. 완전한 MCP 서버 호출 프로세스

일반적인 워크플로는 다음과 같습니다:

초기화: 클라이언트와 서버가 연결을 설정하고 프로토콜 버전 및 기능을 교환합니다.
기능 발견: 클라이언트는 tools/list를 통해 서버로부터 도구(Tools) 및 리소스(Resources) 목록을 검색합니다.
도구 호출: LLM이 결정을 내린 후, 클라이언트는 tools/call 요청을 발행합니다. 서버는 실제 작업을 실행합니다.
결과 주입: 서버는 구조화된 결과를 반환하며, 클라이언트는 이를 LLM에 다시 제공하여 최종 응답 생성 또는 추가 계획에 사용합니다.

호출 프로토콜에 대한 일반적인 타이밍 다이어그램:

아래는 회의실 예약 사례에 대한 간소화된 타이밍 다이어그램으로, 초기화부터 실행까지의 핵심 프로토콜 상호작용을 보여줍니다:

8. MCP 대 전통적인 API / 함수 호출: 모델 인터페이스 계층 차이점

전통적인 API 통합은 공급업체 정의 사양 및 SDK에 의존합니다. MCP는 호출 동작을 JSON-RPC 메서드로 추상화하여 특정 SDK와 독립적인 표준 인터페이스를 유지합니다.

전통적인 함수 호출 이는 특정 모델 공급업체가 제공하는 기능입니다. 개발자는 공급업체의 형식으로 함수를 정의하고, 모델은 해당 형식으로 요청을 출력하는 방법을 학습합니다. 이는 공급업체의 독점 인터페이스에 고정됩니다.
MCP 아키텍처 MCP는 모델에 구애받지 않는 오픈 프로토콜입니다. 이는 기능 설명 및 호출을 위한 범용적이고 표준화된 형식을 정의합니다. MCP를 지원하는 모든 AI 앱(기본 모델에 관계없이)은 모든 MCP 서버와 상호작용할 수 있습니다. 이는 도구 통합을 모델 공급업체 종속성에서 해방시킵니다.

MCP는 대규모 다중 모델 환경에서 장기적인 유지보수 및 생태계 구축에 더 적합합니다.

사용 사례 경계: 간단하고 고정된 도구 요구 사항을 가진 단일 모델을 사용하는 경우, 함수 호출로 충분할 수 있습니다. 여러 모델과 장기적인 확장성이 필요한 도구를 포함하는 복잡한 에이전트 시스템을 구축하는 경우, MCP가 제공하는 표준화 및 분리(decoupling)가 필수적입니다.

9. MCP의 한계 및 과제

MCP 서버가 AI 에이전트가 도구와 상호작용하는 표준화된 방법을 제공하지만, "만능 해결책"은 아닙니다. MCP가 해결하지 않는 것과 실제 엔지니어링 환경에서 직면하는 과제를 이해하는 것이 중요합니다.

1. 여러 MCP 서버와의 기능 충돌 및 거버넌스

복잡한 시스템에서는 여러 MCP 서버가 종종 연결됩니다. 다른 서버는 유사한 의미론 또는 중복 기능을 가진 도구를 노출할 수 있습니다. MCP 프로토콜은 선언 및 호출 사양을 처리하지만 다음은 포함하지 않습니다:

도구 우선순위 순위
충돌 감지 또는 해결
컨텍스트 기반 최적 도구 선택 전략

이는 다음을 의미합니다: 의사결정 책임은 전적으로 MCP 클라이언트 또는 AI 에이전트 계층에 있습니다. 플래너 또는 전략 모듈은 자체 도구 선택 로직을 구현해야 합니다. 따라서 MCP는 "기능 노출 및 통신 계층"이지, "지능형 스케줄링 시스템"이 아닙니다.

2. 장기 및 다중 라운드 호출로 인한 컨텍스트 압력

에이전트 시나리오에서 작업은 여러 단계를 포함합니다:

계획
여러 도구 호출 (tools/call)
결과 주입
재추론 및 의사결정

이 프로세스는 LLM의 컨텍스트 창에 정보를 계속 추가합니다. 다음 사항에 유의해야 합니다:

MCP 는 컨텍스트 정리, 압축 또는 요약을 담당하지 않습니다.
내장된 메모리 관리 또는 컨텍스트 최적화 기능이 없습니다.

장기 작업에서는 다음으로 이어질 수 있습니다:

급격히 증가하는 토큰 비용
모델 컨텍스트 한계에 도달
핵심 정보가 "묻혀버리는" 현상

컨텍스트 관리는 MCP 프로토콜이 아닌 에이전트 아키텍처 계층에서 해결해야 할 과제로 남아 있습니다.

3. 언어 구현 간의 성숙도 차이

프로토콜은 언어에 구애받지 않지만, 실제로는 성숙도에 차이가 있습니다:

JavaScript/Node.js 및 Python 생태계가 가장 성숙합니다.
Rust, Go, Java 구현은 아직 진화 중입니다.
최신 사양에 대한 지원은 구현마다 다를 수 있습니다.

엔지니어링 팀은 다음을 수행해야 합니다:

구현과 사양 간의 일관성을 보장합니다.
프로덕션 환경을 위한 MCP 서버 구현의 안정성과 유지보수성을 평가합니다.

이는 초기 단계의 모든 새로운 프로토콜에 공통적으로 나타나는 현상입니다.

4. 보안 및 권한은 외부 시스템에 의존

MCP는 "프로토콜 중립적"으로 설계되었으며, 내장 보안 시스템을 포함하지 않습니다. 구체적으로:

MCP는 기능 경계(도구/리소스)를 정의합니다.
특정 인증, 권한 부여 또는 감사 메커니즘을 강제하지 않습니다.

실제 배포에서는 보안이 다음과 같은 외부 시스템을 통해 구현되어야 합니다:

OAuth / OIDC
API 게이트웨이
제로 트러스트 아키텍처
엔터프라이즈 IAM 시스템

MCP 서버는 다음과 같이 보아야 합니다:

보안 제어 센터 자체가 아니라, 보안 시스템으로 감싸인 기능 서비스.

이것이 MCP가 다양한 기업 및 클라우드 환경에 유연하게 적응할 수 있는 핵심 이유이지만, 시스템 설계의 복잡성을 증가시키기도 합니다.

5. 프로토콜 및 에코시스템의 빠른 진화

AI 에이전트를 위한 새로운 프로토콜로서 MCP는 빠르게 진화하고 있습니다:

프로토콜 세부 사항 및 프리미티브가 개선되고 있습니다.
새로운 기능에 대한 다양한 구현의 지원에는 시간 지연이 있습니다.
고급 사용 사례에 대한 모범 사례는 아직 확립되고 있는 중입니다.

MCP는 최종 확정된 정적 표준이 아니라 장기적인 인프라 프로토콜로 보아야 합니다.

MCP 서버는 도구를 발견, 호출 및 결합하는 표준화된 방법을 제공하는 데 중점을 둡니다. 이러한 한계를 이해하면 개발자는 다음을 수행할 수 있습니다:

명확한 책임 경계를 정의합니다.
프로토콜 자체에 대한 과도한 의존을 피합니다.
적절한 아키텍처 계층에서 복잡성을 해결합니다.

결론

실제 엔지니어링에서 MCP는 "기능 프로토콜 기반" 역할을 하며, 시스템 복잡성이 커질수록 그 가치가 더욱 분명해집니다. MCP 서버는 전통적인 API나 함수 호출을 대체하지 않습니다. 대신, AI 에이전트를 위한 표준화되고 확장 가능하며 안전한 프로토콜 계층을 제공합니다. 이 계층을 도입함으로써 AI 에이전트 확장의 핵심 엔지니어링 과제를 해결합니다: 통합 복잡성을 N×M에서 N+M로 줄이고, 동적 발견 및 보안 실행을 위한 프레임워크를 제공하며, 도구 생태계를 AI 모델로부터 분리합니다. 이를 통해 지능형 에이전트는 다음을 수행할 수 있습니다:

체계적으로 기능에 액세스;
도구/리소스를 동적으로 발견하고 호출;
모델 및 플랫폼 간 상호 운용.

MCP는 풍부하고 조합 가능한 AI 도구 생태계를 위한 기반을 마련합니다. 이는 "수동 통합"에서 "표준화된 인프라"로의 전환을 의미하며, 상호 운용 가능하고 확장 가능하며 안전한 엔터프라이즈 AI 시스템을 구축하기 위한 토대를 제공합니다.

MCP 자주 묻는 질문 (FAQ)

1. MCP가 전통적인 API 또는 함수 호출을 대체할까요?

아니요. MCP는 대체가 아니라 더 높은 수준에서 작동하며, MCP 클라이언트가 list 메서드를 통해 MCP 서버로부터 기능을 동적으로 발견할 수 있도록 합니다.

단순하고 고정된 단일 모델 시나리오의 경우 함수 호출이 효율적입니다.
다중 모델, 다중 도구, 진화하는 에이전트 시스템의 경우 MCP는 더 나은 분리(decoupling) 및 유지보수성을 제공합니다.

실제 시스템에서는 둘이 종종 상호 보완적인 관계를 가집니다.

2. MCP는 특정 LLM을 필요로 하나요?

아니요. MCP는 모델에 구애받지 않습니다. 클라이언트와 서버 간의 통신을 규제하며, 기본 모델이 OpenAI, Anthropic, Google의 것이든 로컬 오픈 소스 모델이든 상관하지 않습니다. AI 애플리케이션이 MCP 프로토콜에 따라 도구 컨텍스트를 노출하고 호출을 시작할 수 있다면 MCP 서버를 사용할 수 있습니다.

3. MCP에 내장 보안 기능이 있나요?

아니요. 이는 프로토콜 중립적입니다. 보안(HTTPS, OAuth2, IAM)은 배포 환경 및 외부 시스템에서 제공되어야 합니다.

4. 여러 MCP 서버에서 도구 충돌은 어떻게 처리되나요?

MCP는 충돌을 해결하지 않습니다. 여러 서버가 유사한 도구를 제공하는 경우, 도구 선택 및 우선순위에 대한 책임은 클라이언트 또는 에이전트의 플래너 계층에 있습니다.

5. MCP가 컨텍스트 창 비대화를 유발하나요?

그럴 수 있지만, 이는 LLM 에이전트의 본질적인 과제입니다. MCP는 컨텍스트를 관리하지 않습니다. 요약 및 메모리 관리는 에이전트 아키텍처의 책임입니다.

6. MCP가 고동시성 엔터프라이즈 사용에 적합한가요?

네, 구현이 견고하다면 그렇습니다. 고동시성은 서버 품질, 다중 인스턴스 배포, Kubernetes와 같은 클라우드 네이티브 아키텍처에 따라 달라집니다.

7. MCP 채택 비용이 높은가요?

코딩은 비교적 간단하지만, 에이전트 시스템 및 도구 거버넌스에 대한 아키텍처적 이해가 필요합니다. 중대규모 AI 애플리케이션을 구축하는 팀에 가장 적합합니다.

8. MCP는 "안정적"인가요?

핵심 설계는 안정적이지만, 생태계는 아직 진화하고 있습니다. 이는 최종 확정된 정적 표준이라기보다는 미래 지향적인 인프라 프로토콜입니다.

9. MCP가 개별 개발자에게 적합한가요?

네, 확장성이 필요한 경우에 그렇습니다. 매우 간단한 프로젝트에는 "과잉"일 수 있지만, 시스템이 성장함에 따라 높은 리팩토링 비용을 방지합니다.

10. MCP가 가장 잘 해결하는 문제는 무엇인가요?

다양한 도구/서비스에 대한 액세스를 표준화하고, 기능 발견을 실행과 분리하며, 다양한 모델 및 팀 간에 기능 재사용을 가능하게 하는 데 탁월합니다.

MCP 기사 시리즈:

저자 소개

이 콘텐츠는 NavGood 콘텐츠 편집팀에서 편집 및 발행합니다. NavGood은 AI 도구 및 애플리케이션 생태계에 중점을 둔 플랫폼으로, AI 에이전트, 자동화된 워크플로 및 생성형 AI의 개발 및 구현을 추적합니다.

면책 조항: 이 글은 저자의 개인적인 이해와 경험을 나타냅니다. 어떠한 프레임워크나 회사의 공식적인 입장을 대변하지 않으며, 상업적 또는 투자 조언을 구성하지 않습니다.

References:
[1]: https://json-rpc.dev/learn/mcp-basics "Understanding JSON-RPC for AI Integration"
[2]: https://modelcontextprotocol.io/docs/learn/architecture "Architecture overview - Model Context Protocol"
[3]: https://json-rpc.org/specification "JSON-RPC 2.0 Specification"
[4]: https://modelcontextprotocol.io/docs/learn/architecture "About MCP: Architecture overview"

MCP 서버 아키텍처 및 작동 원리: 프로토콜부터 실행 흐름까지