[Tech Series] AI 에이전트 시대의 USB-C, MCP(Model Context Protocol) 표준화는 어디까지 왔을까?

 [kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 ] 

들어가며 💭

안녕하세요, kt cloud 마케터 김지웅입니다. 🙋‍♂️

최근 AI 업계에서 가장 뜨거운 화두 중 하나가 바로 MCP(Model Context Protocol)예요.

 

2024년 11월 Anthropic이 발표한 이 프로토콜이 불과 몇 개월 만에 업계의 주목을 받고 있는데요, 특히 개발자 커뮤니티에서 빠르게 확산되고 있어요.

 

혹시 "또 다른 프로토콜이 나왔나?" 하고 생각하실 수도 있지만, MCP는 조금 다른 의미를 가져요. 마치 USB-C가 스마트폰, 노트북, 태블릿 등 다양한 기기들의 충전과 데이터 전송 방식을 하나로 통일한 것처럼, MCP는 AI 에이전트와 외부 시스템(데이터베이스, API, 파일 시스템 등) 간의 연결을 표준화하려는 시도거든요.

 

그런데 정말 흥미로운 점은, USB-C가 업계 표준이 되기까지 수년이 걸렸던 것과 달리, MCP는 출시 후 불과 몇 개월 만에 GitHub에서 10,000개 이상의 스타를 받으며 개발자들의 뜨거운 관심을 받고 있다는 거예요. 🚀

 

과연 MCP가 AI 에이전트 시대의 진정한 'USB-C'가 될 수 있을까요?

오늘은 MCP의 현재 상황과 표준화 가능성에 대해 CSP 관점에서 깊이 있게 살펴보려고 해요. 🔍

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MCP란 무엇인가? 🤔

 기본 개념과 구조 

MCP는 AI 애플리케이션과 외부 데이터 소스 간의 표준화된 연결을 가능하게 하는 개방형 프로토콜이에요. JSON-RPC 기반으로 설계되었으며, 마치 웹 브라우저가 다양한 웹사이트와 소통하는 것처럼, AI 에이전트가 다양한 외부 시스템과 일관된 방식으로 소통할 수 있게 해줘요.

MCP의 3가지 핵심 컴포넌트

• 🏠 MCP 호스트(Host): Claude Desktop, Cursor, Zed 등 AI 애플리케이션
• 🔌 MCP 클라이언트(Client): 호스트와 서버를 연결하는 중간 다리 역할
• ⚙️ MCP 서버(Server): 실제 데이터나 기능을 제공하는 백엔드 프로그램

 핵심 기능 요소 

MCP의 핵심은 AI가 외부 세계와 상호작용하는 방식을 3가지로 표준화한 것이에요.

📁 리소스(Resources):

• 파일, 데이터베이스 레코드, 웹 페이지 등 읽기 가능한 정보
• 예시: 프로젝트 문서, 코드베이스, 고객 데이터

🛠️ 도구(Tools):

• AI가 직접 실행할 수 있는 함수나 API
• 예시: 이메일 발송, 데이터베이스 쿼리, 파일 생성

💬 프롬프트(Prompts):

• 특정 작업을 위한 미리 정의된 프롬프트 템플릿
• 예시: 코드 리뷰 템플릿, 문서 요약 가이드

개인적으로는 이런 구조가 매우 직관적이라고 생각해요. 마치 사람이 업무를 할 때 "정보를 읽고(Resources) → 도구를 사용하고(Tools) → 정해진 절차를 따르는(Prompts)" 것과 같은 자연스러운 흐름이거든요. 🎯

 전송 계층의 다양성 

MCP의 또 다른 강점은 다양한 통신 방식을 지원한다는 점이에요.

• 🌐 HTTP: 원격 서버와의 통신 (클라우드 서비스 연동)
• 💻 StdIO: 로컬 프로세스 간 통신 (데스크톱 애플리케이션)
• 📡 SSE(Server-Sent Events): 실시간 알림 수신 (라이브 데이터 스트리밍)

 

모든 메시지는 JSON-RPC 2.0 규격을 따르기 때문에 표준성과 호환성을 보장해요.
이는 마치 HTTP가 웹의 공통 언어가 된 것처럼, MCP가 AI 에이전트 생태계의 공통 언어가 될 수 있는 기반을 제공하죠. 🌍

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주요 기업들의 연쇄 지지 📈

2025년 6월 현재 MCP의 생태계 확장 속도는 정말 놀라워요. 마치 도미노가 차례로 넘어지듯이 글로벌 AI 거대 기업들이 연쇄적으로 MCP 지지를 선언하고 있거든요.

🔷OpenAI

📅 2025년 3월: OpenAI의 게임 체인저 선언
OpenAI가 ChatGPT 데스크톱 앱과 Agents SDK에 MCP 통합을 발표한 것은 업계에 엄청난 충격을 줬어요. 이는 경쟁사인 Anthropic에서 개발한 MCP를 공식적으로 도입하기로 한 결정으로, AI 업계에서 주목할 만한 변화였죠. 특히 OpenAI CEO 샘 알트먼의 발언이 인상적이었는데요.

"사람들이 MCP를 좋아하며, 우리도 이에 대한 지원을 확대할 예정"

 

이 발언은 단순한 지지 선언을 넘어서 MCP를 사실상 업계 표준으로 만드는 결정적 계기로 평가되고 있어요. 경쟁 관계에 있는 두 회사가 공통 표준을 채택함으로써 AI 생태계의 상호운용성을 강화하는 중요한 순간이었거예요.

 

📅 2025년 5월: OpenAI의 혁신적 업데이트
OpenAI는 Responses API에 원격 MCP 서버 지원을 추가한다고 발표했어요. 이는 3월 Agents SDK에 MCP 지원을 추가한 이후의 확장으로, 개발자들이 단 몇 줄의 코드로 OpenAI 모델을 모든 MCP 서버의 도구에 연결할 수 있게 되었어요.

response = client.responses.create(
    model="gpt-4.1",
    tools=[{
        "type": "mcp",
        "server_label": "shopify",
        "server_url": "<https://pitchskin.com/api/mcp>",
    }],
    input="Add the Blemish Toner Pads to my cart"
)

이 예시는 원격 MCP 서버를 통해 Shopify와 같은 외부 서비스와 상호작용하는 방법을 보여주는데, 정말 간단하죠?

🔷Google

📅 2025년 4월: Google DeepMind의 전략적 대응
OpenAI의 발표 불과 몇 주 후, Google DeepMind의 CEO 데미스 허사비스가 더욱 강력한 메시지를 전했어요.

"MCP는 에이전틱 AI 시대의 사실상 오픈 표준이 되어가고 있다"

 

이는 단순한 추종이 아닌 전략적 판단이었어요. Google은 차세대 거대모델인 Gemini에 MCP 지원을 통합해 타사 도구와의 호환성을 높이겠다고 발표했는데, 이는 OpenAI의 결정에 대응한 움직임으로 해석되고 있어요. 흥미로운 점은 경쟁사인 두 회사가 같은 표준을 지지한다는 거예요.

🔷Microsoft

📅 2025년 5월: Microsoft의 공식 승인
Microsoft가 Copilot Studio에서 MCP를 퍼블릭 프리뷰에서 일반 출시(GA)로 승격한 것은 MCP의 기술적 성숙도를 공식 인정한 의미가 커요. 이는 다음과 같은 기능들이 충분히 검증되었음을 의미해요.

• 툴 리스트 조회 기능
• 실시간 스트리밍 전송
• 추적/분석 기능
• 대규모 배포 안정성

또한 Windows 11 운영체제 차원에서도 MCP를 보안된 에이전트 컴퓨팅 층의 기반으로 수용하는 방안을 5월 Build 행사에서 발표했어요. 이는 OS 레벨에서 MCP를 활용하는 초기 구현을 예고한 것으로, MCP의 영향력이 애플리케이션을 넘어 플랫폼 차원으로 확장되고 있음을 보여줘요.

 ☁️클라우드 인프라 업체들의 전방위 동참 

CSP 업계에서도 MCP 지원이 활발해지고 있는데, 각 업체마다 독특한 접근 방식을 보이고 있어요.

🔵 Microsoft Azure: 통합 생태계 구축

• Azure OpenAI 서비스와 개발자 툴에 MCP 통합
• Windows 플랫폼의 에이전트 프레임워크에 MCP 포함
• 로컬 및 원격 에이전트 통합을 모두 지원
• 자사 생태계 전반에 걸친 일관된 MCP 경험 제공

🟠 AWS: 실무 중심의 혁신적 접근

• Lambda, ECS, EKS 등 자사 클라우드 서비스 설정을 AI 에이전트가 자동화
• AWS 모범사례(Best Practice)를 사전에 툴로 내장
• AI 개발 비서가 이를 참조해 프로덕션 수준의 코드를 즉시 생성·배포
• 실제 운영 환경에서 바로 활용 가능한 수준의 완성도

이런 접근 방식은 CSP 업계에서 AI와 클라우드 인프라의 결합을 보여주는 혁신적인 사례라고 생각해요. 단순히 MCP를 지원하는 것을 넘어서 실제 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 구체적인 솔루션을 제공하고 있거든요.

 

🟡 Cloudflare: 글로벌 인프라 활용
Cloudflare는 2025년 5월 MCP 지원 기능을 자사 플랫폼에 추가하여 원격 MCP 서비스를 손쉽게 배포하고 연결할 수 있는 환경을 제공하고 있어요.

• OAuth 기반 인증 지원으로 보안 강화
• 에이전트 SDK 통합(McpAgent) 제공
• 원격 어댑터 등을 통한 네트워크 통신 최적화
• Anthropic Claude, Cursor 등 여러 MCP 클라이언트 지원

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SaaS 업계의 대규모 참여 🏢

현재 MCP 생태계에는 다양한 원격 MCP 서버가 포함되어 있어요. 인기 있는 서버로는 다음과 같은 것들이 있어요.

특히 아틀라시안(Atlassian), 센트리(Sentry), 웹플로우(Webflow) 등 여러 SaaS 업체들이 MCP 서버를 운영하여 자사 제품 데이터를 AI 에이전트들과 연동하기 시작했다고 보고되었어요.

 

이는 기업용 애플리케이션들이 MCP 호환 서버/클라이언트를 속속 추가함으로써 MCP의 활용 범위가 다음과 같이 전방위로 확장되고 있음을 의미해요.

• 📝 개발 도구: 코드 협업, 버전 관리, CI/CD
• 🤖 업무 자동화: 워크플로우 관리, 작업 스케줄링
• 🔒 보안: 모니터링, 로그 분석, 위협 탐지
• 📊 데이터 분석: 비즈니스 인텔리전스, 리포팅

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기존 프로토콜과의 차별점 🆚

 🧠AI-Native 설계 철학의 혁신 

기존의 REST API나 GraphQL을 사용해보신 분들이라면 아시겠지만, 이런 프로토콜들은 사람 개발자가 미리 정의한 엔드포인트를 호출하는 방식이에요. 하지만 AI 에이전트는 어떨까요? 🤖

 

AI 에이전트는 상황에 따라 동적으로 판단하고 도구를 선택해야 하는데, 기존 프로토콜로는 이런 특성을 제대로 지원하기 어려웠어요. 마치 스마트폰 시대에 유선전화 규격을 쓰는 것과 비슷한 상황이었죠.

 

MCP가 혁신적인 이유는 바로 여기에 있어요.

🎯 프롬프트 기반 동적 도구 호출

• 에이전트가 자연어로 "파일을 읽어줘"라고 요청하면, MCP가 적절한 도구를 찾아서 연결해줘요
• 기존처럼 개발자가 미리 /api/files/read 같은 엔드포인트를 하드코딩할 필요가 없어요

🖼️ 멀티모달 맥락 공유

• 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 하나의 맥락으로 처리할 수 있어요
• 예를 들어, "이 차트 이미지를 분석해서 엑셀로 정리해줘"라는 복합적인 요청도 자연스럽게 처리 가능하죠

🤝 AI 모델의 자율적 도구 조합

• 에이전트가 스스로 여러 도구를 조합해서 복잡한 작업을 수행할 수 있어요
• 마치 숙련된 요리사가 레시피 없이도 재료를 보고 요리를 만드는 것처럼요!

 🤝경쟁 프로토콜과의 흥미로운 관계 

사실 MCP만 있는 건 아니에요. 구글의 A2A(Agent-to-Agent) 프로토콜이나 시스코의 Agntcy 프레임워크 같은 경쟁자들도 있거든요. 하지만 흥미로운 건, 이들이 서로 경쟁하면서도 협력하는 관계를 보여주고 있다는 점이에요!

각각의 역할을 살펴보면.

• MCP: 에이전트와 도구 간의 소통에 특화 🔧
• A2A: 에이전트끼리 대화하고 협업하는 데 중점 💬
• Agntcy: 대규모 에이전트 생태계 구축을 위한 포괄적 인프라 🏗️

개인적으로는 이런 상황이 정말 흥미로워요. 마치 스마트폰 생태계에서 iOS와 Android가 경쟁하면서도 공통 표준(USB-C, 블루투스 등)을 공유하는 것과 비슷하거든요.

 

실제로 시스코에서 Agntcy가 MCP 호환성을 지원한다고 발표했는데, 이는 MCP가 단순한 Anthropic의 독자 기술이 아니라 업계 공통 인터페이스 표준으로 자리잡고 있음을 보여주는 신호라고 생각해요. 📡

 

CSP 입장에서 보면, 이런 표준화 움직임은 정말 반가운 소식이에요. 고객들이 다양한 AI 서비스를 자유롭게 조합해서 사용할 수 있게 되면, 결국 더 풍부한 클라우드 생태계가 만들어지거든요! 🌟

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MCP는 특정 AI만 쓸 수 있는 기술 아닌가요? 🤔

많은 분들이 MCP를 "Claude나 특정 AI 서비스 전용 기술"로 오해하시는데, 사실은 그렇지 않아요! MCP의 가장 큰 혁신은 바로 범용성에 있거든요.

 

핵심은 이거예요.

🔌 LLM-독립적 설계 철학

• 핵심은 이거예요. MCP는 특정 모델에 종속되지 않는 표준화된 통신 프로토콜이에요.
• JSON-RPC 2.0 기반의 클라이언트-서버 아키텍처로 설계되어서, 어떤 LLM이든 이 표준에 맞춰 소통할 수 있어요.

 ✨통합 프레임워크가 만드는 마법 

"그럼 우리가 쓰는 오픈소스 LLM도 MCP를 쓸 수 있나요?"
네, 가능해요! 비밀은 바로 MCP 통합 프레임워크에 있어요.

 

다양한 오픈소스 LLM도 MCP 표준을 직접 구현하거나 MCP 브리지/어댑터를 활용하면 MCP 프로토콜로 연결할 수 있어요! MCP 브리지/어댑터들이 중간 번역자 역할을 해주는 거예요. LLM이 MCP를 직접 이해하지 못해도, 프레임워크가 "아, 이 AI가 파일을 읽고 싶어하는구나. MCP 서버에 요청해서 결과를 다시 AI가 이해할 수 있는 형태로 전달해줄게!"라고 처리해주는 식이죠.

 

💡 참고: 브리지를 통한 연결은 네이티브 지원 대비 약간의 성능 차이가 있을 수 있지만, 대부분의 실용적 용도에서는 충분히 만족스러운 성능을 제공해요!

 🛠️주요 MCP 통합 프레임워크들 

그럼 실제로 어떤 도구들이 이런 마법을 가능하게 하는지 살펴볼까요?

 

1. MCP-Use: 간단한 코드로 MCP 연결 ⚡

MCP-Use는 커뮤니티에서 개발한 Python 라이브러리로, 대부분의 주요 LLM을 간단한 코드로 MCP 서버와 연결할 수 있게 해줘요.

작동 원리:

• 🔄 비동기 추상화: 복잡한 MCP 통신을 간단한 함수 호출로 변환
• 🤖 MCPAgent 클래스: MCP 서버의 도구들을 LLM이 사용할 수 있는 형태로 변환
• 🔗 범용 연결: OpenAI API, HuggingFace, Ollama 등 모든 LLM API와 호환

지원 가능한 LLM들:

• GPT 시리즈 (OpenAI API 호환 모델들)
• Claude 시리즈
• HuggingFace의 모든 Transformers 모델
• Ollama로 실행하는 모든 로컬 모델
• Anthropic, Google, Cohere 등의 상용 모델들

2. Qwen-Agent: 통합 생태계의 완성 🌟

Alibaba Cloud의 Qwen-Agent는 MCP 지원을 포함한 종합적인 AI 에이전트 프레임워크예요.

핵심 특징:

• 🖥️ GUI 통합: 웹 인터페이스로 어떤 모델이든 쉽게 사용
• 📚 RAG + MCP: 문서 검색과 외부 도구 연동을 동시에 지원
• 💻 코드 실행: Python 인터프리터와 MCP 도구를 함께 활용
• 🔧 모델 독립적: Qwen뿐만 아니라 다른 모델들도 연결 가능

3. Ollama: 로컬 모델의 MCP 브리지 🦙

Ollama는 로컬 LLM 실행 플랫폼이면서, 동시에 많은 로컬 모델을 MCP와 연결하는 브리지 역할도 해요.

지원하는 모델 범위:

• Meta 계열: Llama 4, Llama 3.1, Code Llama
• Google 계열: Gemma 3, Gemma 2
• Mistral 계열: Mistral Small 3.1, Mixtral 8x7B
• 기타 모델들: Qwen 3, DeepSeek-R1, ChatGLM2
• 특화 모델들: Solar Pro, Phi-4, Vicuna, Orca, Dolphin 2.9, Yi 시리즈

MCP 연동 방식:

• 🔗 stdio 통신: 프로세스 간 직접 통신으로 빠른 응답
• 🌐 HTTP API: RESTful API를 통한 원격 접근
• 🐳 Docker 지원: 컨테이너 환경에서 안정적 실행

4. LangChain 어댑터: 생태계의 허브 🔄

LangChain의 langchain-mcp-adapters는 AI 생태계의 모든 모델을 MCP와 연결하는 허브 역할을 해요.

지원 범위:

• 🤗 HuggingFace: 수많은 오픈소스 모델들
• 🔥 PyTorch: 직접 구현한 커스텀 모델
• 🧠 TensorFlow: Google 생태계의 모델들
• ☁️ 클라우드 API: 글로벌 CSP의 AI 서비스들

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현재 MCP가 직면한 도전과제들 ⚠️⚡

MCP가 아무리 혁신적이라고 해도, 아직 해결해야 할 과제들이 산적해 있어요. 특히 보안과 표준화 측면에서 여러 약점과 위협이 공존하고 있는 상황이에요.

 

표준화의 딜레마 📋
가장 큰 문제는 MCP가 아직 공식 표준이 아니라는 점이에요. 현재 Anthropic 주도의 사실상 표준 상태라서, 주요 기업들 간 이해관계 차이로 표준 분열 가능성이 있죠.

 

보안이 가장 큰 걸림돌 🔒
AI 에이전트가 여러 툴을 조합 사용할 수 있다는 것은 강력한 기능이지만 양날의 검이에요. 악성 툴 위장 공격이나 의도치 않은 툴 조합 악용 등의 위험이 상존하고, 현재 권한 관리 체계도 아직 미흡한 상태예요. 제 경험상 클라우드 보안에서 '최소 권한 원칙'이 가장 중요한데, MCP 환경에서 이를 구현하는 것이 큰 과제죠.

 

기술적 한계와 미래 불확실성 ⚙️
초기 설계가 로컬 환경 중심이라 대규모 분산 환경에서의 확장성 검증이 부족해요. 또한 AI 기술 발전 속도를 고려할 때, 새로운 AI 아키텍처나 양자 컴퓨팅 같은 차세대 기술과의 호환성도 불확실한 상황이에요.

 

이런 과제들이 복합적으로 작용하면서 MCP의 미래에 불확실성을 키우고 있지만, 그럼에도 불구하고 시장의 명확한 니즈가 있어 결국은 해결될 것으로 보여요.

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마무리: MCP, AI 에이전트 시대의 진정한 게임 체인저 🎯

지금까지 MCP의 현재와 미래를 살펴보면서, 정말 흥미로운 변화의 순간을 목격하고 있다는 생각이 들어요. 불과 몇 개월 전만 해도 Anthropic의 실험적 프로젝트였던 MCP가 AI 에이전트 시대의 'USB-C'가 될 수 있을지에 대한 의구심이 있었지만, 시장의 뜨거운 반응과 주요 기업들의 연쇄적인 지지를 보면 그 가능성이 충분하다고 생각해요. 물론 보안과 표준화 같은 과제들이 남아있지만, 이런 문제들도 업계의 적극적인 노력으로 해결될 것 같아요.

 

🚀 클라우드 서비스의 AI 통합 가속화

MCP 표준화는 클라우드 업계에 여러 긍정적 변화를 가져올 것으로 예상돼요.

MCP의 등장으로 AI 에이전트 개발이 훨씬 쉬워졌을 뿐만 아니라, 더 중요한 것은 어떤 AI 모델에도 제약 없이 지원된다는 점이에요. 기존에는 특정 상용 AI 서비스에 의존해야 했다면, 이제는 Llama, Gemma, Mistral 같은 오픈소스 AI 모델들도 동일하게 MCP를 활용할 수 있게 되었어요.

 

이는 클라우드 기반 AI 에이전트 구축의 다양화를 크게 촉진할 것으로 보여요. 개발자들은 이제 상용 AI 모델의 제약에서 벗어나 자신의 요구사항에 맞는 오픈소스 모델을 선택하고, 클라우드 인프라와 자유롭게 연결할 수 있게 되었죠. 데이터베이스 조회부터 파일 관리, 서버 모니터링 등 각종 클라우드 워크플로우에 AI를 쉽게 접목할 수 있는 환경이 조성된 거예요.

 

결국 MCP는 단순한 연결 표준을 넘어서, 클라우드 기반 AI 서비스의 생태계를 획기적으로 다양화시키는 촉매제 역할을 하게 될 것 같아요. 상용 AI 서비스 중심의 획일화된 구조에서 벗어나, 각자의 니즈에 맞는 맞춤형 AI 에이전트가 클라우드 환경에서 자유롭게 구현되는 시대가 열리는 거죠! 💡

 

앞으로 MCP 의 표준화 과정 함께 기대해봐요!

감사합니다! 🙏

 

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[관련/출처]

https://platform.openai.com/docs/mcp https://openai.com/index/new-tools-and-features-in-the-responses-api/ https://cookbook.openai.com/examples/mcp/mcp_tool_guide https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol https://docs.anthropic.com/en/docs/agents-and-tools/mcp-connector https://anthropic.com/news/agent-capabilities-api https://support.anthropic.com/en/articles/11175166-about-custom-integrations-using-remote-mcp https://cloud.google.com/run/docs/host-mcp-servers https://github.com/google/mcp-security https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/use-google-adk-and-mcp-with-an-external-server https://codelabs.developers.google.com/instavibe-adk-multi-agents/instructions https://learn.microsoft.com/ko-kr/microsoft-copilot-studio/agent-extend-action-mcp https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot/blog/copilot-studio/introducing-model-context-protocol-mcp-in-copilot-studio-simplified-integration-with-ai-apps-and-agents/ https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot/blog/copilot-studio/model-context-protocol-mcp-is-now-generally-available-in-microsoft-copilot-studio/