MCP를 알면 AI가 당신의 업무를 대신하는 시대가 온다

생성형 AI 기술이 발전하면서 AI를 활용한 업무 자동화가 빠르게 확산되고 있습니다. 이제는 단순히 질문에 답하는 AI를 넘어, 내 이메일을 확인하고, 파일을 정리하고, 데이터를 분석해 자동으로 업무를 처리하는 'AI 에이전트'를 만들고 싶어하는 개발자들이 늘어나고 있는데요.

문제는 서비스를 처리하는 애플리케이션마다 연동 방식이 다르고, AI마다 데이터를 전달하는 방법도 제각각이라는 점이죠. AI 에이전트를 빠르게 만들고 싶은데, 어떻게 효율적으로 AI와 내 데이터를 연결할 수 있을까요?

바로 ‘MCP’의 활용입니다. MCP(Model Context Protocol)는 AI 애플리케이션이 외부 데이터와 도구에 접근할 수 있도록 하는 표준 프로토콜로, 여러 데이터 소스를 일관된 방식으로 연결할 수 있는 기술인데요.

다가올 AI 에이전트 시대를 준비하는 분들이라면 반드시 알아야 하는 MCP에 대해 자세히 알려드리겠습니다.

MCP(Model Context Protocol)란 무엇일까?

MCP는 Model Context Protocol의 약자 Claude를 개발한 Anthropic이 주도해 만든 오픈소스 프로토콜입니다. AI 모델과 외부 애플리케이션, 데이터, 도구들을 연결해 업무 자동화를 역할을 하죠.

ChatGPT나 Claude 같은 생성형 AI 모델에게 "내 Google Drive에서 지난주 회의록 찾아서 요약해줘"라고 요청하려면, 생성형 AI 모델이 당신의 Google Drive에 접근할 수 있어야 합니다. 이때 연결 통로 역할을 하는 것이 바로 ‘MCP’입니다.

각 서비스마다 연동 방식이 다르고 AI에게 데이터를 전달하는 방법도 제각각이었는데요, MCP는 이런 다양한 데이터 소스와 도구를 AI와 연결할 때 표준화된 방식을 제공하기 위해 개발되었습니다.

왜 개발자들은 MCP에 주목하는가?

생성형 AI 모델을 활용해 업무를 자동화하려면 여러 소프트웨어와의 연동이 필수입니다. 그런데 문제는 각 시스템마다 연동 방식이 모두 달라 N × M 통합 문제가 발생한다는 점이죠.

AI 모델이 10개, 연결해야 할 데이터 소스가 10개라면 각 조합마다 맞춤 코드를 따로 작성해 총 100개의 코드를 만들어야 합니다.

MCP는 이 복잡한 문제를 해결합니다. 서로 다른 API와 시스템 구조를 하나의 표준 방식으로 통합해, 개발자가 서비스 별로 개별 연동 코드를 만들 필요 없이 MCP라는 단일 규칙만 이해하면 어떤 서비스와도 연결할 수 있도록 해줍니다.

MCP 덕분에 개발자들은 ‘‘AI 에이전트’를 더 쉽고 빠르게 구현할 수 있게 되었습니다.

MCP의 핵심 구성 요소 3가지

MCP는 총 3가지의 요소들이 연계 작동해 자동으로 업무를 처리하는데요, 아래에서 하나씩 알려드리겠습니다다.

1. MCP Host (호스트)

MCP Host는 사용자가 직접 사용하는 애플리케이션입니다. Claude Desktop, Cursor, Zed 같은 소프트웨어가 여기에 해당하죠.

쉽게 말해, 사용자가 명령어(프롬프트)를 입력하는 작업 창이라고 생각하면 됩니다. ChatGPT나 Claude에 질문을 입력하는 인터페이스와 비슷합니다.

Host는 사용자의 요청을 받아 AI 모델을 실행하고, 필요한 경우 MCP Server에 데이터나 도구를 요청합니다.

현재 사용 가능한 주요 MCP Host:

• Claude Desktop (Anthropic 공식 데스크톱 앱)
• Cursor (AI 코드 에디터)
• Zed (텍스트 에디터)
• Windsurf (IDE)
• Sourcegraph의 Cody (코드 검색 도구)

2. MCP Server (서버)

MCP Server는 MCP Host가 특정 서비스나 데이터에 접근할 수 있도록 연결해 주는 전용 어댑터 프로그램입니다. 각 서비스의 복잡한 API를 MCP라는 표준화된 인터페이스로 감싸, AI가 해당 서비스의 기능을 더 쉽게 이해하고 활용할 수 있도록 도와줍니다.

MCP Server는 연결하려는 서비스에 맞춰 직접 개발해 사용하지만, Google Drive나 Slack처럼 인기 있는 서비스는 이미 많은 개발자들이 MCP Server를 만들어 GitHub에 공개해두어 비교적 쉽게 활용할 수 있죠.

표준 프로토콜을 기반으로 Host와 통신하기 때문에, 한 번 구축해두면 동일한 서버를 여러 MCP Host에서 재사용할 수 있을 만큼 편리합니다.

주요 MCP Server 예시:

• Google Drive Server: Google Drive 파일 접근
• Slack Server: Slack 메시지 읽기/쓰기
• GitHub Server: 코드 저장소 및 이슈 관리
• PostgreSQL Server: 데이터베이스 쿼리 실행
• Filesystem Server: 로컬 파일 시스템 접근

3. MCP Client (클라이언트) 

Client는 MCP Host 내부에서 Host(LLM)가 외부 서비스(Server)와 통신할 수 있도록 연결해 주는 구성 요소입니다.

사용자가 Host에 “내 Google Drive에서 지난주 회의록 찾아줘”와 같은 요청을 입력하면, 내부의 MCP Client가 이 요청을 해당 MCP Server에 전달하고, Server가 반환한 결과를 Host 내부의 AI 모델이 이해할 수 있는 형태로 다시 전달합니다.

즉, Client는 Host와 Server를 이어주는 통신 담당자라고 이해할 수 있습니다.

MCP는 어떻게 동작하나요? 

Step 6개만 기억하세요!

MCP에 핵심 요소에 대해 알았으니 이제 MCP가 실제로 어떻게 동작하는지 과정에 대해 예시를 들어 알려드리겠습니다. 

사용자가 "내 Google Drive에서 지난주 회의록 찾아서 요약해 줘"라고 요청했다고 가정해 보겠습니다. 그러면 MCP는 아래 단계들을 거쳐 작동합니다.

Step 1: 사용자 요청 접수 

사용자가 MCP Host(예: Claude Desktop)에 요청을 입력합니다.

Step 2: AI 모델의 판단 

Host 애플리케이션 안에서 LLM 모델이 요청을 분석하고, MCP Client가 필요한 도구/리소스를 선택합니다.

Step 3: MCP Server 호출 

MCP Client가 Google Drive MCP Server에 "지난주 회의록 파일 검색"이란 요청을 MCP 표준 프로토콜의 형식으로 전달합니다.

Step 4: 데이터 접근 및 반환 

Google Drive MCP Server가 실제 Google Drive API를 호출해 조건에 맞는 회의록 파일을 검색한 뒤, 그 결과를 MCP 표준 형식으로 변환해 MCP Client에 전달합니다.

Step 5: AI 처리 및 응답 

MCP Client는 받은 데이터를 Host 내부 LLM에 전달하고, LLM은 해당 내용을 분석해 요약본을 생성합니다.

Step 6: 사용자에게 결과 제공 

마지막으로 Host가 LLM이 생성한 최종 요약 결과를 출력해, 사용자에게 보여줍니다.

이러한 과정을 통해 MCP는 AI가 단순히 답변을 제공하는 수준을 넘어, 실제 작업까지 수행하는 ‘AI 에이전트’로 기능하도록 만들어줍니다.

MCP 설정은 어떻게 하나요? 

MCP를 빠르게 설정하는 방법 3가지

1) 공식 MCP 템플릿 활용하기

MCP 서버를 처음부터 직접 개발하려고 하면 부담스러울 수 있습니다. 다행히 Anthropic에서 공식 템플릿을 제공하고 있어 기본 구조는 모두 갖춰져 있고, 필요한 핵심 로직만 구현하면 됩니다. 

Google Drive나 Slack 같은 외부 서비스와 연결하는 서버도 이 템플릿을 기반으로 빠르게 만들 수 있어, 초기 설정 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

2) 이미 만들어진 MCP Server 패키지 활용하기

이미 많은 개발자들이 만든 MCP 서버가 GitHub·npm·pip에 오픈소스로 공개되어 있습니다. Google Drive, Slack, GitHub, 파일 시스템, 데이터베이스(PostgreSQL 등) 같은 기능은 직접 개발하지 않아도 설치 후 Host에 연결만 하면 바로 사용할 수 있습니다.

3) 설정을 자동화해주는 MCP Host 활용하기

Claude Desktop, Cursor, Windsurf 같은 최신 MCP Host는 프로젝트 안에 mcp.json 파일만 준비되어 있으면 MCP 서버를 자동으로 감지해 즉시 연동합니다. 

서버 경로나 실행 명령을 직접 등록할 필요가 없어, ‘설치 → 자동 인식 → 바로 사용’의 흐름으로 설정 부담을 크게 줄여줍니다.

이랜서 구독자만을 위한 Tip! 

노코드 플랫폼으로 MCP 구현 생략하기 

MCP 서버를 직접 개발하지 않더라도,노코드 자동화 도구(예: Hyperflow, Zapier, n8n)를 활용하면 코드 없이 API 흐름을 시각적으로 구성해 AI 에이전트의 기본 워크플로우를 만들 수 있습니다. 

이후 MCP Host에서 해당 워크플로우 API를 연결하면  복잡한 연동 코드를 작성하지 않고도 AI 워크플로우를 MCP 환경에서 쉽게 사용할 수 있습니다.

특히 이랜서–하이퍼플로우처럼 비개발자도 AI 에이전트를 만들 수 있게 지원하는 노코드 플랫폼을 활용하면 도입 난이도가 크게 낮아집니다.

MCP 사용 시 주의사항은 무엇일까요?

1) 접근 권한과 인증 정보는 최소 범위로 관리하기

외부 서비스(Google Drive, Slack, GitHub 등)와 연결할 때는 필요한 권한만 허용해야 합니다.  API Key·OAuth 같은 민감 정보는 반드시 Host 또는 Server 내부에서만 처리해  LLM에 직접 노출되지 않도록 해야 합니다.

2) 명령(Commands)과 파일 접근 범위를 명확하게 제한하기

MCP Server가 제공하는 기능 목록은 AI가 실행할 수 있는 작업 범위가 되기 때문에 불필요한 명령은 등록하지 않는 것이 안전합니다. 또한 Filesystem Server 사용 시 AI가 접근할 디렉토리는 꼭 필요한 폴더로만 제한해야 합니다.

3) MCP Server와 Host의 버전을 최신 상태로 유지하기

MCP는 업데이트 속도가 빠르기 때문에 Server·Host 간 버전이 맞지 않으면 오류가 발생하기 쉽습니다. 정기적으로 업데이트를 확인하고 호환성을 점검해야 안정적으로 운영할 수 있습니다.

“MCP는 AI 에이전트 시대의 

가능성을 열어주는 핵심 기술입니다.”

"AI에게 우리 회사 데이터를 어떻게 안전하게 연결할까?", "매번 다른 API 연동 코드를 짜지 않을 방법은 없을까?", "AI 에이전트를 빠르게 프로토타입하고 싶은데..."  이런 고민을 하고 있다면, MPC가 답입니다.

한 번 만들면 계속 쓸 수 있는 표준 프로토콜, 이미 검증된 수천 개의 오픈소스 서버, 빠르게 프로토타입할 수 있는 공식 템플릿까지. MCP는 AI 에이전트 개발의 진입 장벽을 낮춰줍니다. AI 에이전트 시대를 준비하는 첫 걸음, 지금 MCP로 시작해보세요.