모델 컨텍스트 프로토콜(MCP): AI 통합의 혁신과 2025년 주요 프로젝트

 

 

 

서론

2025년 6월 13일 기준, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 업계에서 빠르게 주목받고 있습니다. 최근 New Relic은 MCP 지원을 통해 AI 애플리케이션의 엔드투엔드 관찰 가능성을 강화했으며(New Relic), Microsoft는 Copilot Studio에서 MCP를 정식 출시하며 도구 목록, 향상된 추적 기능 등 새로운 기능을 추가했습니다(Microsoft). 또한, Pomerium은 2025년 최고의 MCP 서버 목록을 발표하며 이 프로토콜의 실용성을 강조했습니다(Pomerium). 이러한 최신 동향은 MCP가 AI와 데이터 소스 간의 연결을 혁신적으로 간소화하고 있음을 보여줍니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이란?

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 Anthropic이 2024년 11월 25일에 발표한 오픈 소스 표준으로, AI 모델이 외부 데이터 소스 및 도구와 상호작용하는 방식을 표준화합니다(Anthropic). 이 프로토콜은 AI 애플리케이션을 콘텐츠 저장소, 비즈니스 도구, 개발 환경 등 다양한 시스템과 연결하는 "AI의 USB-C"로 비유됩니다(Wikipedia). MCP는 JSON-RPC를 기반으로 한 클라이언트-서버 아키텍처를 사용하며, 도구 호출, 리소스 쿼리, 프롬프트 처리를 표준화하여 통합의 복잡성을 줄입니다.

MCP의 주요 특징

• 표준화된 인터페이스: AI 모델이 다양한 도구와 데이터를 일관되게 접근할 수 있도록 지원.
• 확장성: 단일 프로토콜로 여러 데이터 소스와 통합 가능.
• 오픈 소스: Anthropic, OpenAI, Google DeepMind 등 주요 AI 제공업체가 채택.
• 보안성: 데이터 접근을 안전하게 관리하는 모범 사례 제공.

MCP의 역사와 발전

초기 AI 모델(2023년 이전)

초기 AI 모델은 주로 텍스트 생성에 초점을 맞췄으며, 외부 도구나 실시간 데이터와의 상호작용 능력이 제한적이었습니다. 이러한 모델은 질문에 답하거나 콘텐츠를 생성하는 데 효과적이었으나, 복잡한 통합에는 적합하지 않았습니다.

도구 증강 AI(2023년)

2023년, ChatGPT와 같은 모델이 API 호출 및 웹 브라우징 기능을 통해 외부 도구와 통합되기 시작했습니다. 그러나 각 도구마다 맞춤형 통합이 필요해 프래그먼테이션과 비효율성이 발생했습니다.

MCP의 등장(2024년 11월)

Anthropic은 이러한 문제를 해결하기 위해 MCP를 도입했습니다. MCP는 AI 모델과 외부 시스템 간의 표준화된 연결을 제공하며, 단일 프로토콜로 여러 도구와의 상호운용성을 보장합니다. 2024년 11월 이후, OpenAI, Google DeepMind 등 주요 기업이 MCP를 채택하며 빠르게 확산되었습니다(Wikipedia).

현재(2025년 6월)

2025년, MCP는 AI 통합의 핵심 표준으로 자리 잡았습니다. New Relic의 관찰 가능성 지원, Microsoft의 Copilot Studio 통합, AWS의 MCP 활용 사례 등이 이를 뒷받침합니다(AWS). 또한, GitHub에서 가장 인기 있는 MCP 서버들이 공개되며 개발자 커뮤니티의 관심이 높아지고 있습니다(Pomerium).

MCP는 누구를 위한 것인가?

MCP는 다음과 같은 사용자들에게 이상적입니다:

• AI 엔지니어: 복잡한 데이터 소스와 도구를 통합하려는 개발자.
• 소프트웨어 개발자: AI를 활용한 애플리케이션을 구축하려는 프로그래머.
• 기업: 비즈니스 도구와 AI를 연결해 워크플로우를 자동화하려는 조직.
• 연구자: AI 모델의 외부 데이터 활용 가능성을 탐구하는 학자.

MCP는 특히 Claude Desktop, Cursor IDE와 같은 도구와 통합되어 개발 환경에서 강력한 성능을 발휘합니다(DataCamp).

MCP의 주요 응용 사례

MCP는 다양한 분야에서 활용되고 있습니다:

• 개발 도구: 코드 어시스턴트가 버전 관리 시스템, 이슈 트래커, 문서와 상호작용.
• AI 에이전트: 다단계 작업을 계획하고 사용자 대신 행동하는 자율 에이전트.
• 비즈니스 애플리케이션: Gmail, Slack, 캘린더 앱과 같은 도구와의 통합.
• 3D 모델링: Blender-MCP를 통해 Claude가 Blender를 제어하며 3D 모델링 지원(DigitalOcean).

2025년 주목할 만한 9개의 MCP 프로젝트

Daily Dose of Data Science에서 소개한 9개의 MCP 프로젝트는 AI 엔지니어들에게 실습 기회를 제공합니다(Daily Dose). 아래는 각 프로젝트의 개요와 링크입니다:

#프로젝트 이름설명링크

1	100% 로컬 MCP 클라이언트	클라우드 없이 외부 도구와 연결하는 로컬 MCP 클라이언트 구축.	로컬 MCP 클라이언트
2	MCP 기반 Agentic RAG	벡터 데이터베이스 검색과 웹 검색을 지원하는 RAG 시스템.	Agentic RAG
3	MCP 기반 금융 분석 에이전트	주식 시장 데이터를 분석하고 인사이트를 생성하는 AI 에이전트.	금융 분석
4	MCP 기반 음성 에이전트	데이터베이스와 웹 검색을 지원하는 음성 기반 에이전트.	음성 에이전트
5	통합 MCP 서버	200개 이상의 데이터 소스와 자연어로 상호작용하는 서버.	통합 서버
6	Claude Desktop과 Cursor용 공유 메모리	컨텍스트 손실 없이 독립적으로 작동하는 공유 메모리 레이어.	공유 메모리
7	복잡한 문서용 MCP 기반 RAG	표, 차트, 이미지를 포함한 복잡한 문서를 처리하는 RAG 앱.	복잡한 문서 RAG
8	MCP 기반 합성 데이터 생성기	Cursor와 SDV를 사용해 합성 데이터셋을 생성하는 서버.	합성 데이터
9	MCP 기반 심층 연구자	ChatGPT의 심층 연구 기능을 대체하는 로컬 연구 도구.	심층 연구자

MCP의 장점과 한계

장점

• 간소화된 통합: 단일 프로토콜로 여러 도구와 연결.
• 확장성: 새로운 데이터 소스 추가가 용이.
• 호환성: Claude, Cursor, LlamaIndex 등 다양한 시스템 지원.
• 커뮤니티 지원: 오픈 소스로 활발한 개발자 생태계 형성.

한계

• 초기 학습 곡선: MCP의 클라이언트-서버 모델 이해 필요.
• 도구 의존성: 특정 도구(예: Claude Desktop)에 최적화된 경우가 많음.
• 성숙도: 2024년 말 도입된 신규 표준으로, 장기적인 안정성 검증 필요.

결론

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 모델과 외부 시스템 간의 연결을 표준화하여 개발자들에게 혁신적인 기회를 제공합니다. 2025년 New Relic, Microsoft, AWS 등의 지원으로 MCP는 AI 애플리케이션 개발의 핵심 요소로 자리 잡았습니다. 위에 소개된 9개의 프로젝트는 MCP의 잠재력을 탐구하고자 하는 AI 엔지니어들에게 실질적인 출발점을 제공합니다.

 

 

• New Relic, 모델 컨텍스트 프로토콜 지원 발표: New Relic이 AI 애플리케이션의 완전한 관찰 가능성을 지원하기 위해 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 도입했다고 발표했습니다.
• Microsoft Copilot Studio에서 모델 컨텍스트 프로토콜 정식 출시: Microsoft가 Copilot Studio에서 MCP를 정식 출시하며 도구 목록과 추적 기능을 강화했습니다.
• Anthropic의 모델 컨텍스트 프로토콜 소개: Anthropic이 MCP를 발표하며 AI와 외부 시스템 간 표준화된 연결을 제안했습니다.
• Daily Dose의 AI 엔지니어를 위한 9개 MCP 프로젝트: AI 엔지니어들이 MCP를 활용해 실습할 수 있는 9개의 프로젝트를 소개합니다.
• 모델 컨텍스트 프로토콜 위키피디아 페이지: MCP의 정의, 역사, 기술적 세부사항을 설명하는 위키피디아 항목입니다.
• 2025년 최고의 모델 컨텍스트 프로토콜 서버: Pomerium이 2025년도에 주목할 만한 MCP 서버들을 선정했습니다.
• AWS에서 모델 컨텍스트 프로토콜의 힘을 발휘하다: AWS가 MCP를 활용해 AI 통합을 강화하는 사례를 소개합니다.
• DataCamp의 MCP 가이드 및 데모 프로젝트: MCP의 기본 개념과 실습 가능한 데모 프로젝트를 제공합니다.
• 모델 컨텍스트 프로토콜 소개: MCP의 공식 웹사이트에서 제공하는 기본 소개 자료입니다.
• Nimrita Koul 박사의 MCP 완전 튜토리얼: MCP의 기술적 세부사항과 활용 방법을 설명하는 종합 가이드입니다.
• DigitalOcean의 MCP 소개: MCP의 기본 개념과 구현 방법을 다루는 튜토리얼입니다.
• ZDNET의 모델 컨텍스트 프로토콜 설명: MCP가 AI와 데이터 연결의 새로운 표준임을 설명합니다.
• 효율적인 모델 조정을 위한 모델 컨트롤 프로토콜: MCP가 AI 시스템에서 효율적인 조정을 가능하게 한다고 소개합니다.
• Microsoft Copilot Studio의 MCP 소개: Copilot Studio에서 MCP를 활용해 AI 앱과 에이전트 통합을 간소화합니다.
• GitHub의 상위 10개 오픈 소스 AI 프로젝트: MCP를 포함한 GitHub의 인기 오픈 소스 AI 프로젝트를 소개합니다.
• Azure AI Foundry와 MCP 통합: Azure AI Foundry에서 MCP를 활용한 에이전트 통합 사례를 다룹니다.
• Daily Dose의 5개 강력한 MCP 서버: MCP를 기반으로 한 5개의 강력한 서버를 소개합니다.
• Sebastian Buzdugan의 상위 5개 MCP 프로젝트 아이디어: MCP를 활용한 창의적인 프로젝트 아이디어를 제안합니다.
• Avi Chawla의 완전한 MCP 청사진: MCP의 설계와 구현을 위한 종합적인 가이드를 제공합니다.