MCP(Model Context Protocol)란?

 

나는 현재 회사에서 Amazon Q와 연동하여 MCP를 사용하고 있다.
이 내용은 기회가 되면, 다음에 다른 글로 정리해보는 걸로 ~ 하고, MCP에 대해 간단히 정리해보겠다.

🧠 MCP(Model Context Protocol)란?

AI가 문맥을 이해하고, 외부 도구와 똑똑하게 연동하는 표준 프로토콜!

 

💡 MCP의 기본 개념

• AI 모델이 사용자의 의도와 상황(문맥, context)을 더 잘 이해하고, 다양한 외부 도구와 안전하게 연동할 수 있도록 설계된 표준 인터페이스
• AI가 “지금 그거 해줘” 같은 모호한 요청에도 정확하게 대응하려면, 대화의 흐름이나 사용자의 작업 맥락을 파악해야함
• MCP는 이런 문맥 정보를 효과적으로 수집·정리·전달하는 규칙(프로토콜)을 제공함

 

📦 예시로 쉽게 이해하기

문맥이 없는 경우

• 사용자: “지금 그거 해줘.”
• → AI는 “그거”가 뭔지 몰라서 제대로 답변하지 못함

MCP가 문맥을 제공하는 경우

• 이전 대화: “보고서 파일을 검토하고 있어.”
• 사용자: “지금 그거 해줘.”
• → MCP가 “그거”가 “보고서 파일”임을 AI에 알려줌
• → AI가 정확히 보고서 관련 작업을 이어서 처리

⚙️ MCP의 주요 기능

1. 문맥 수집(Context Collection):사용자 입력, 이전 대화, 문서, 사용자 프로필 등 다양한 정보를 자동으로 수집
2. 문맥 정리 및 요약(Context Abstraction): 수집된 정보를 요약·정제해 AI가 빠르게 이해할 수 있도록 가공
3. 문맥 주입(Context Injection): 요약된 문맥 정보를 AI 모델에 입력하여 더 정확하고 일관된 답변 유도
4. 문맥 업데이트(Context Updating): 새로운 대화나 작업이 추가될 때마다 문맥 정보를 실시간으로 갱신
5. 외부 도구 연동: 표준화된 JSON-RPC 방식으로 웹 리더, 파일 변환기 등 다양한 도구와 안전하게 연결

 

🧩 MCP는 어디에 쓰이나요?

• 대화형 AI (예: ChatGPT, Siri, Alexa)
• AI 비서, 고객센터 챗봇
• 협업 툴의 스마트 기능 (예: Notion AI, GitHub Copilot)
• 업무 자동화, 문서 요약, 외부 시스템 연동 등

 

🔗 참고 자료

• JSON-RPC 공식 문서
• MCP 오픈소스 예시(GitHub)

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MCP를 도입하면, AI가 사용자의 맥락을 더 깊이 이해하고, 다양한 외부 도구와도 쉽게 연동할 수 있어
실제 업무와 서비스에서 훨씬 더 똑똑하고 유연하게 활용할 수 있다!

GitHub - ahujasid/ableton-mcp