[Daily morning study] MCP (Model Context Protocol) 개념과 활용
#daily morning study
MCP란 무엇인가
MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic이 2024년에 공개한 오픈 프로토콜로, AI 모델이 외부 도구·데이터 소스·서비스에 표준화된 방식으로 연결할 수 있게 해준다.
MCP 이전에는 Claude를 파일 시스템에 연결하거나 GitHub API를 붙이려면 매번 커스텀 구현이 필요했다. MCP는 AI 애플리케이션과 외부 시스템 사이의 “공통 언어”를 정의해서 이 문제를 해결한다.
핵심 구성 요소
MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 따른다.
| 구성요소 | 역할 |
|---|---|
| MCP Host | Claude Desktop, IDE 등 AI를 사용하는 애플리케이션 |
| MCP Client | Host 내에서 Server와 1:1 연결을 관리하는 컴포넌트 |
| MCP Server | 외부 데이터/도구를 노출하는 경량 서버 |
| Transport Layer | stdio, HTTP+SSE 등 실제 통신 방식 |
Host ↔ Client ↔ (Transport) ↔ Server ↔ External Resource
MCP Server가 제공하는 세 가지 기능
1. Tools (도구)
AI가 직접 호출할 수 있는 함수다. 부작용이 있을 수 있어서 Host 앱이 사용자에게 승인을 요청하는 흐름이 표준화되어 있다.
{
"name": "read_file",
"description": "파일 내용을 읽어 반환",
"inputSchema": {
"type": "object",
"properties": {
"path": { "type": "string" }
},
"required": ["path"]
}
}
2. Resources (리소스)
파일, DB 레코드, API 응답 등 AI가 읽을 수 있는 데이터다. URI로 식별한다.
file:///home/user/project/README.md
postgres://localhost/mydb/users/123
3. Prompts (프롬프트)
재사용 가능한 프롬프트 템플릿이다. 복잡한 작업 흐름을 표준화하고 공유할 수 있다.
통신 방식 (Transport)
MCP는 JSON-RPC 2.0을 기반으로 메시지를 교환한다.
stdio Transport
- 로컬 프로세스 간 통신 (표준 입출력 사용)
- Claude Desktop 같은 로컬 앱에 적합
Host → [stdin] → Server Process
Host ← [stdout] ← Server Process
HTTP + SSE Transport
- 원격 서버와 통신
- Client → Server: HTTP POST
- Server → Client: Server-Sent Events
- 웹 기반 서비스에 적합
MCP Server 구현 예시 (Python)
from mcp.server import Server
from mcp.server.stdio import stdio_server
from mcp import types
server = Server("my-server")
@server.list_tools()
async def list_tools() -> list[types.Tool]:
return [
types.Tool(
name="get_weather",
description="특정 도시의 날씨를 조회",
inputSchema={
"type": "object",
"properties": {
"city": {"type": "string", "description": "도시 이름"}
},
"required": ["city"]
}
)
]
@server.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: dict) -> list[types.TextContent]:
if name == "get_weather":
city = arguments["city"]
# 실제로는 외부 날씨 API를 호출
return [types.TextContent(type="text", text=f"{city}의 날씨: 맑음, 22°C")]
raise ValueError(f"Unknown tool: {name}")
async def main():
async with stdio_server() as (read_stream, write_stream):
await server.run(
read_stream,
write_stream,
server.create_initialization_options()
)
if __name__ == "__main__":
import asyncio
asyncio.run(main())
Claude Desktop에서 MCP Server 설정
claude_desktop_config.json에 서버를 등록한다.
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"/Users/user/projects"
]
},
"github": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
"env": {
"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_xxx"
}
}
}
}
대표 공식 MCP Server
| 서버 패키지 | 기능 |
|---|---|
server-filesystem | 로컬 파일 시스템 읽기/쓰기 |
server-github | GitHub 저장소, PR, 이슈 관리 |
server-postgres | PostgreSQL 데이터베이스 조회 |
server-brave-search | 웹 검색 |
server-slack | Slack 메시지 전송/조회 |
모두 @modelcontextprotocol/ 네임스페이스 아래에 있다.
Tool Use vs MCP
Tool Use(Function Calling)는 AI 모델 API 레벨에서 도구를 호출하는 기능이다. MCP는 그 위 레이어에서 도구를 어떻게 정의하고 제공할지 표준화한 프로토콜이다.
[AI 모델] ──── Tool Use (API 레벨)
↕
[MCP Protocol]
↕
[External Tools / Data Sources]
Tool Use가 “무엇을 호출할 수 있는가”라면, MCP는 “그 도구를 어떻게 표준화해서 제공할 것인가”다. MCP를 쓰면 한 번 만든 서버를 Claude뿐 아니라 MCP 호환 클라이언트 어디서든 재사용할 수 있다.
MCP의 장점 정리
- 표준화: 한 번 만든 MCP Server를 여러 AI 앱에서 재사용 가능
- 보안: 서버가 노출하는 리소스·도구 범위를 명확히 제한, 승인 흐름 표준화
- 생태계: Slack, Notion, Linear, Jira, Stripe 등 수백 개의 커뮤니티 서버가 이미 존재
정리
- MCP = AI와 외부 세계를 연결하는 표준 프로토콜 (Anthropic, 2024)
- Server는 Tools / Resources / Prompts 세 가지를 노출
- JSON-RPC 2.0 기반, stdio 또는 HTTP+SSE로 통신
- Claude Desktop·Claude Code 등이 MCP Host로 동작
- Tool Use가 “호출 메커니즘”이라면, MCP는 “도구 제공 표준”
