모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션과 외부 서비스 간에 공통 언어를 생성하기 위해 설계된 오픈 표준입니다. 이 프로토콜은 AI 모델이 도구를 탐색하고 상호 작용하며, 데이터에 접근하고, 사전 정의된 프롬프트를 사용하는 표준화된 방식을 확립합니다. 이는 모델이나 외부 서비스가 어떻게 구축되었는지에 관계없이 적용됩니다.
MCP의 핵심은 "MCP 클라이언트"라고 불리는 애플리케이션이 하나 이상의 "MCP 서버"에 연결할 수 있도록 하는 것입니다. 이 서버들은 LLM이 활용할 수 있는 기능을 노출합니다. 이는 AI의 핵심 로직을 사용되는 도구의 특정 구현으로부터 분리하여, AI 시스템을 더욱 모듈화되고, 확장 가능하며, 상호 운용 가능하게 만듭니다.
이 프로토콜은 서버가 제공할 수 있는 여러 유형의 기능을 정의합니다. MCP 클라이언트는 목적에 따라 이러한 기능 중 일부 또는 전부를 지원할 수 있습니다. 이러한 기능을 이해하는 것이 MCP 통합이 가능하게 하는 것을 파악하는 데 중요합니다.
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 도구 | LLM이 작업을 수행하기 위해 호출할 수 있는 실행 가능한 함수. |
| 프롬프트 | LLM과의 상호 작용을 구조화하기 위한 사전 정의된 템플릿. |
| 리소스 | LLM이 읽을 수 있는 서버 노출 데이터 및 콘텐츠. |
| 검색 | 서버의 기능이 변경될 때 알림을 받을 수 있는 기능. |
| 지침 | LLM이 어떻게 작동해야 하는지에 대한 서버 제공 가이드라인. |
| 샘플링 | 서버가 시작하는 LLM의 응답 완성 및 매개변수 제안. |
| 루트 | LLM 작업의 파일 시스템 경계 정의. |
| 정보 요청 | 서버가 사용자에게 정보를 요청하는 메커니즘. |
| 작업 | 장기 실행 작업의 상태를 추적하는 방법. |
| 앱 | 서버에서 제공하는 대화형 HTML 인터페이스. |
이러한 기능을 지원함으로써, 다양한 애플리케이션은 동일한 외부 도구 및 데이터 소스 세트를 일관된 방식으로 활용할 수 있으며, 상호 연결된 AI 서비스의 더욱 풍부한 생태계를 조성합니다.
MCP 클라이언트 가이드
MCP 클라이언트는 MCP 서버에 연결하여 제공되는 기능을 사용할 수 있는 모든 애플리케이션을 말합니다. 이 클라이언트들은 사용자와 LLM, 그리고 광대한 외부 기능의 세계를 잇는 다리 역할을 합니다. 개발자 중심의 코드 편집기나 명령줄 인터페이스부터 사용자 친화적인 데스크톱 애플리케이션 및 노코드(no-code) 플랫폼에 이르기까지 다양하게 존재할 수 있습니다.
클라이언트의 주요 기능은 하나 이상의 MCP 서버에 대한 연결을 관리하고, 검색된 `도구`, `프롬프트`, `리소스`를 자체 사용자 경험에 통합하는 것입니다. 예를 들어, 코딩 도우미는 MCP를 사용하여 테스트를 실행하는 도구를 찾아 실행할 수 있으며, 챗봇은 `리소스`를 통해 회사 내부 지식 베이스에서 데이터를 가져올 수 있습니다.
MCP 생태계의 성장은 다양한 워크플로우와 사용 사례에 맞춰진 다양한 클라이언트로 이어졌습니다. 상위 클라이언트 중 일부를 살펴보면 이 프로토콜이 실제로 어떻게 구현되어 더 강력하고 상황을 인식하는 AI 애플리케이션을 구축하는 데 사용되는지에 대한 명확한 그림을 얻을 수 있습니다.
MCP 클라이언트 상위 10가지
다음 클라이언트들은 널리 사용되는 상업용 제품부터 혁신적인 오픈 소스 프로젝트에 이르기까지 MCP 채택의 폭넓은 스펙트럼을 보여줍니다. 각각은 성장하는 MCP 서버 생태계와 상호 작용하는 독특한 방법을 제공합니다.
Apidog MCP 클라이언트
Apidog은 MCP 서버 디버깅 및 테스트를 위한 내장 MCP 클라이언트를 포함하는 포괄적인 API 개발 플랫폼입니다. 이 기능은 모든 주요 MCP 기능과 상호 작용하기 위한 전용 인터페이스를 제공하므로 MCP를 구축하거나 통합하는 개발자에게 훌륭한 도구입니다.
클라이언트는 서버 연결을 위해 두 가지 주요 전송 방법인 로컬 프로세스를 위한 `STDIO`와 원격 서버를 위한 `HTTP`를 지원합니다. 이러한 유연성을 통해 개발자는 다양한 서버 구성을 테스트할 수 있습니다.
시작하려면 Apidog 프로젝트 내에서 새 MCP 요청을 생성할 수 있습니다. 서버에 연결하는 것은 간단합니다. 로컬 서버를 시작하는 데 사용되는 명령을 붙여넣기만 하면 됩니다. 예를 들어, 샘플 서버에 연결하려면 다음과 같은 명령을 사용할 수 있습니다.
npx -y @modelcontextprotocol/server-everything
Apidog은 이를 명령으로 인식하고, 자동으로 `STDIO` 프로토콜을 선택하며, 로컬 프로세스를 시작하기 전에 보안 확인을 요청합니다. 원격 서버의 경우 URL을 붙여넣으면 프로토콜이 `HTTP`로 전환됩니다.
연결되면 Apidog은 서버에서 제공하는 모든 `도구`, `프롬프트`, `리소스`의 디렉토리 트리를 표시합니다. 이를 통해 직접적인 상호 작용 및 디버깅이 가능합니다. 사용자는 `도구`를 선택하고, 양식 또는 JSON 편집기를 사용하여 매개변수를 채운 다음 실행하여 응답을 확인할 수 있습니다. 마찬가지로 `프롬프트`를 실행하여 생성된 출력을 볼 수 있으며, `리소스`를 가져와 콘텐츠를 검사할 수 있습니다.
클라이언트는 또한 고급 구성 옵션을 제공합니다. HTTP 연결의 경우 OAuth 2.0, API 키, 베어러 토큰을 포함한 다양한 인증 방법을 지원하며, OAuth 2.0 흐름을 자동으로 처리할 수 있습니다. Apidog의 변수 시스템을 완벽하게 지원하며 사용자 정의 헤더 및 환경 변수도 설정할 수 있습니다.
ChatGPT
OpenAI의 대표적인 AI 비서인 ChatGPT의 MCP 통합은 이 프로토콜의 중요성이 커지고 있음을 보여주는 중요한 지표입니다. ChatGPT는 원격 MCP 서버 연결을 지원하여 심층 연구를 수행하고 특수 기능을 이용하기 위한 외부 도구를 활용할 수 있습니다.
이 통합은 ChatGPT 설정의 연결 UI를 통해 관리됩니다. 서버가 구성되면 해당 도구는 모델에서 사용할 수 있게 됩니다. 이를 통해 ChatGPT는 내장 기능을 넘어, 구성된 서버의 도구를 사용하여 독점 데이터베이스를 검색하거나 타사 API와 표준화된 방식으로 상호 작용하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 지원은 보안 및 규정 준수가 가장 중요한 기업 환경에서 특히 가치가 있습니다.
Claude 생태계
Anthropic은 웹 비서 claude.ai, Claude Desktop App, 에이전트 코딩 도구 Claude Code를 포함한 자사의 제품군 전반에 MCP를 깊이 통합했습니다. 이러한 다각적인 지원은 MCP 표준의 다양한 측면을 보여줍니다.
claude.ai는 원격 MCP 서버를 지원하여 웹 사용자가 Claude 대화를 외부 도구, 프롬프트 및 리소스에 연결할 수 있도록 합니다.
Claude Desktop App은 로컬 서버 연결을 가능하게 하여 사용자 기기에서 데이터를 유지함으로써 개인 정보 보호 및 보안을 강화합니다. 이 앱은 리소스, 프롬프트, 도구, 심지어 대화형 앱까지 완벽하게 지원합니다.
Claude Code는 양방향 통합의 강력한 예시입니다. 이는 MCP 클라이언트 역할을 하여 다른 서버의 도구, 프롬프트, 리소스를 사용하여 코딩 작업을 돕습니다. 동시에 자체 기능을 다른 MCP 클라이언트에 노출하는 MCP 서버 역할도 수행합니다.
GitHub Copilot 코딩 에이전트
가장 널리 채택된 AI 코딩 보조 도구인 GitHub Copilot은 MCP를 활용하여 컨텍스트와 기능을 확장합니다. Copilot 코딩 에이전트는 로컬 및 원격 MCP 서버에 작업을 위임하고 상호 작용하여 외부 도구를 사용할 수 있습니다.
이러한 통합을 통해 개발자는 Copilot을 특정 프로젝트 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 개발자는 Copilot을 독점 빌드 시스템 또는 프로젝트별 데이터베이스와 상호 작용하기 위한 도구를 제공하는 내부 MCP 서버에 연결할 수 있습니다. 이는 Copilot의 인식을 코드 자체를 넘어 확장하여 더 복잡하고 상황을 인식하는 개발 작업을 수행할 수 있도록 합니다.
Cursor
Cursor는 AI 기반 개발을 위해 처음부터 설계된 AI 우선 코드 편집기입니다. MCP에 대한 기본 지원은 아키텍처의 핵심 부분으로, 개발자의 워크플로우와 깊이 통합됩니다.
이 편집기는 Composer 기능을 통해 MCP 도구를 지원하여 사용자가 코딩 중에 외부 함수를 직접 호출할 수 있도록 합니다. 또한 프롬프트, 루트, 정보 요청 (Elicitation)을 지원하여 서버와 더 복잡하고 상호 작용적인 세션을 가질 수 있습니다. Cursor는 STDIO와 SSE를 통해 서버에 연결할 수 있어 로컬 및 원격 도구 세트 모두에 유연성을 제공합니다.
LM Studio
LM Studio는 오픈 소스 LLM을 로컬에서 쉽게 검색, 다운로드 및 실행할 수 있도록 하는 인기 있는 데스크톱 애플리케이션입니다. MCP 생태계에 대한 주요 기여는 이러한 로컬 모델을 MCP 서버에 연결할 수 있는 기능입니다.
이는 오픈 소스 모델의 세계와 MCP에서 제공하는 표준화된 도구 사용 간의 간극을 메웁니다. 사용자는 로컬 `mcp.json` 파일에 서버 구성을 추가하여 시작할 수 있습니다. 눈에 띄는 기능은 도구 확인 UI인데, 이는 로컬 모델이 도구 호출을 실행하도록 허용하기 전에 사용자에게 승인을 요청하여 중요한 보안 및 제어 계층을 제공합니다.
Amazon Q
Amazon의 AI 기반 비서인 Amazon Q는 명령줄(Amazon Q CLI) 및 IDE(Amazon Q IDE) 버전 모두에서 MCP를 채택했습니다. 이는 클라우드 인프라 관리 및 코딩 작업 간소화를 위한 전문 개발 환경에서 프로토콜의 유용성을 보여줍니다.
Amazon Q CLI는 터미널을 위한 에이전트 코딩 보조 도구로, MCP 서버를 완벽하게 지원합니다. 사용자가 명령줄에서 직접 도구 및 저장된 프롬프트에 접근할 수 있도록 합니다.
VS Code 및 JetBrains와 같은 주요 IDE에서 사용할 수 있는 Amazon Q IDE는 유사한 기능을 그래픽 인터페이스로 가져옵니다. 사용자가 IDE의 UI를 통해 AWS 리소스를 제어하고 구성하며 각 MCP 도구에 대한 권한을 관리할 수 있도록 하여 보조 도구의 기능에 대한 세분화된 제어를 제공합니다.
AIQL TUUI
AIQL TUUI는 MCP 표준에 대한 포괄적인 지원과 크로스 플랫폼 특성으로 돋보이는 무료 오픈 소스 데스크톱 AI 채팅 애플리케이션입니다. macOS, Windows 및 Linux에서 작동하며 광범위한 AI 공급자와 로컬 모델을 지원합니다.
MCP 통합은 리소스, 프롬프트, 도구, 검색, 샘플링 및 정보 요청 (Elicitation)을 포괄하여 광범위합니다. 이를 통해 사용자는 다양한 LLM과 에이전트 간을 원활하게 전환할 수 있는 풍부하고 상호 작용적인 경험을 얻을 수 있습니다. 이 애플리케이션은 샘플링 매개변수에 대한 고급 제어를 제공하며 도구 사용자 정의를 허용하므로 고도로 구성 가능한 클라이언트를 원하는 고급 사용자 및 개발자에게 강력한 선택입니다.
Langflow
Langflow는 AI 애플리케이션 생성을 위한 오픈 소스 시각적 빌더입니다. MCP 생태계에서 독특한 위치는 그래픽, 플로우 기반 인터페이스로 촉진되는 클라이언트와 서버의 이중 역할입니다.
MCP 클라이언트로서 Langflow는 모든 MCP 서버의 도구를 사용하여 에이전트와 워크플로우를 구축할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 MCP 도구를 나타내는 노드를 플로우에 드래그 앤 드롭할 수 있어 복잡한 통합을 더욱 쉽게 만듭니다.
반대로, 사용자는 생성한 에이전트와 플로우를 완전한 MCP 서버로 내보낼 수도 있습니다. 이 강력한 기능은 개발자가 도구 세트를 시각적으로 프로토타입화한 다음 다른 MCP 클라이언트에 노출할 수 있도록 하여 사용자 정의 AI 기능을 생성하고 공유하는 장벽을 극적으로 낮춥니다.
AgenticFlow
AgenticFlow는 영업, 마케팅 및 크리에이티브 작업을 처리하는 에이전트를 구축하기 위한 노코드 AI 플랫폼을 제공하여 다른 대상층을 목표로 합니다. 이 플랫폼은 MCP를 기본 프로토콜로 사용하여 10,000개 이상의 도구와 2,500개의 API로 구성된 방대한 라이브러리에 안전하게 연결합니다.
이 플랫폼은 기술적인 세부 사항을 추상화하여 MCP 서버에 연결하는 과정을 몇 단계로 간소화합니다. 이를 통해 비개발자도 다양한 외부 서비스와 상호 작용할 수 있는 강력한 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. 사용자는 연결을 안전하게 관리하고 언제든지 접근을 취소할 수 있으므로 AI 도구 사용의 세계로 안전하고 접근하기 쉬운 진입점을 제공합니다.
결론
모델 컨텍스트 프로토콜은 AI 시스템이 외부 세계와 상호 작용하는 방식의 기반이 되는 계층으로 빠르게 자리 잡고 있습니다. LLM이 도구, 프롬프트 및 데이터 소스를 검색하고 사용하는 방식을 표준화함으로써 MCP는 모델과 서비스 간의 긴밀한 결합을 제거하고 깔끔하고 모듈화된 상호 운용 가능한 아키텍처로 대체합니다. 이러한 변화는 AI 애플리케이션을 확장하기 쉽게 만들고, 더 안전하게 작동시키며, 실제 워크플로우에 훨씬 더 잘 적응할 수 있도록 합니다.
늘어나는 MCP 클라이언트 목록이 보여주듯이, 이 프로토콜은 Apidog, Cursor, GitHub Copilot과 같은 개발자 도구부터 ChatGPT, Amazon Q와 같은 엔터프라이즈 비서, 심지어 Langflow, AgenticFlow와 같은 노코드 플랫폼에 이르기까지 광범위한 사용 사례에서 이미 채택되고 있습니다. 각 클라이언트는 MCP를 다르게 적용하지만, 모두 동일한 핵심 약속(재사용, 유연성 및 일관된 도구 통합)의 이점을 누립니다.
앞으로 MCP의 진정한 가치는 그것이 가능하게 하는 생태계에 있습니다. 더 많은 서버가 고품질 도구를 노출하고 더 많은 클라이언트가 프로토콜을 채택함에 따라, 개발자와 사용자 모두 통합을 처음부터 다시 구축할 필요 없이 모델, 도구 및 워크플로우를 혼합할 수 있는 자유를 얻게 됩니다. MCP 서버를 디버깅하든, 에이전트 코딩 보조 도구를 구축하든, AI 워크플로우를 시각적으로 설계하든, MCP는 혁신이 확장될 수 있는 공통 기반을 제공합니다.