LLM의 핵심은 MCP이다.

요즘 AI 개발자 커뮤니티에서 가장 많이 회자되는 키워드 중 하나가 MCP(Model Context Protocol)다. 하지만 이름만 떠돌고 있을 뿐, 실제로 MCP가 무엇이고 왜 중요한지에 대해선 혼란이 많은 상황이다. 이 콘텐츠에서는 MCP가 왜 등장했는지, 어떤 문제를 해결하며, 앞으로 어떤 기회를 만들어낼 수 있는지를 직관적으로 설명한다.

 

LLM의 한계는 '행동'의 부재다

LLM은 아무리 뛰어나도 스스로 무언가를 '실행'하지는 못한다. 이메일을 보내거나 인터넷 검색을 하거나, 캘린더에 일정을 추가하는 등의 실질적인 작업은 기본적으로 불가능하다. 결국 LLM은 '다음 단어를 예측하는 모델'일 뿐, 세상과 직접 연결되어 있지 않다.

 

도구를 붙이기 시작하면서 LLM이 실용화됐다

이 한계를 보완하기 위해 등장한 것이 툴(tool) 연결이다. 예를 들어, LLM에 웹 검색 기능을 붙이면 최신 정보를 반영한 답변이 가능해지고, 이메일 API를 붙이면 자동화된 이메일 전송이 가능해진다. 즉, 외부 서비스(도구)와 LLM을 연결함으로써 단순 텍스트 생성기를 '실행 가능한 시스템'으로 확장할 수 있게 된 것이다.

 

문제는 '확장성'이다

도구를 하나 붙이는 것은 간단하지만, 여러 도구를 조합해 사용하려 하면 상황은 급격히 복잡해진다. 예컨대 슬랙 메시지를 읽고 이를 요약한 뒤 문자로 전송하는 시스템을 구성하려면 수많은 API를 연결하고, 각기 다른 포맷과 요구사항을 처리해야 한다. 도구 하나라도 업데이트되면 시스템 전체가 무너질 위험이 있다. 이 때문에 지금까지는 '작동하는 LLM 도우미'를 만드는 데는 많은 시간과 노력이 필요했고, Jarvis 같은 수준의 AI 어시스턴트는 여전히 요원한 꿈처럼 느껴졌다.

 

MCP는 이 모든 복잡성을 하나의 '표준'으로 정리한다

MCP는 LLM과 도구 사이에 위치하는 일종의 통역 계층이다. 기존에는 도구마다 요구하는 언어(형식)가 달라 이를 일일이 맞춰야 했다면, MCP는 이들을 하나의 통합된 언어로 번역해 LLM이 모든 도구와 일관되게 소통할 수 있도록 만든다. 이로 인해 LLM이 복수의 외부 서비스와 자유롭게 상호작용하는 것이 가능해지고, 도구 조합을 통한 복잡한 워크플로우 구성도 수월해진다.

 

기술적 구조: Client, Server, Protocol의 조합

MCP 생태계는 크게 네 가지 요소로 구성된다:

• MCP Client: LLM과 직접 연결되는 인터페이스 (예: Tempo, Cursor 등)
• MCP Protocol: 클라이언트와 서버 간의 소통 규약
• MCP Server: 외부 서비스의 기능을 MCP 방식으로 번역하여 제공하는 중간 계층
• Service: 실제 기능을 수행하는 외부 도구나 데이터베이스

Anthropic이 제안한 이 구조의 핵심은, 외부 서비스 제공자에게 MCP Server 개발 책임을 넘긴다는 점이다. 즉, LLM이 내 서비스를 잘 활용하길 바란다면, 내가 직접 그 인터페이스를 만들어야 하는 셈이다.

 

왜 지금 이 흐름이 중요할까?

과거 HTTP나 SMTP 같은 표준이 등장했을 때, 그 위에서 수많은 대기업이 탄생했다. 현재는 MCP라는 새로운 '기술 표준'이 자리를 잡아가는 초기 단계다. 아직은 어떤 프로토콜이 승자가 될지 확실하지 않지만, 한 가지는 분명하다. 표준이 정해지고 나면, 그 위에서 움직일 수 있는 사업 기회가 무궁무진하게 열린다.

 

개발자와 창업가에게 주는 기회

• 기술자라면: 다양한 MCP 서버를 손쉽게 설치, 배포할 수 있는 'MCP 앱스토어'를 만드는 것이 하나의 아이디어가 될 수 있다. 실질적으로 이미 이와 관련된 도메인이 확보되어 있으며, 서비스화가 이루어진다면 큰 가치가 생길 수 있다.
• 비개발자라면: 지금은 지켜보며 공부할 타이밍이다. 어떤 플랫폼이 MCP를 채택하고, 어떤 방식으로 표준화가 진행되는지를 잘 따라가면, 나중에 올바른 타이밍에 뛰어들어 사업 기회를 선점할 수 있다.

 

결론: 표준화는 곧 기회다

MCP는 LLM을 단순 텍스트 예측기에서 실질적인 디지털 어시스턴트로 진화시킬 수 있는 기반이다. 현재는 다소 복잡하고 세팅이 번거롭지만, 시간이 지나면서 자연스럽게 간소화되고, 업계 전체가 MCP 기반으로 이동할 가능성이 높다. 지금 이 흐름을 제대로 이해하고 준비한다면, 곧 다가올 AI 기반 비즈니스의 핵심 기회를 잡을 수 있을 것이다.