What is MCP(Model Context Protocol)

Claude를 만든 Anthropic이 만든 프로토콜로 AI 애플리케이션이 외부 시스템에 연결하는 방법을 표준화 하기 위해 만들었습니다.

MCP는 애플리케이션이 LLM에 컨텍스트를 제공하는 방식을 표준화하는 개방형 프로토콜입니다. MCP는 AI 애플리케이션의 USB-C 포트라고 할 수 있습니다. USB-C가 다양한 주변 기기 및 액세서리에 장치를 연결하는 표준화된 방식을 제공하는 것처럼 MCP는 AI 모델을 다양한 데이터 소스 및 도구에 연결하는 표준화된 방식을 제공합니다.

MCP는 LLM 위에 에이전트와 복잡한 워크플로를 구축하는 데 도움이 됩니다. LLM은 종종 데이터와 도구와 통합해야 하며 MCP는 다음을 제공합니다.

• LLM이 직접 연결할 수 있는 사전 구축된 통합의 증가하는 목록
• LLM 공급자와 벤더 간 전환의 유연성
• 인프라 내에서 데이터를 보호하기 위한 모범 사례

MCP는 기본적으로 호스트 애플리케이션이 여러 서버에 연결할 수 있는 클라이언트-서버 아키텍처를 따릅니다.

• MCP 호스트 : MCP를 통해 데이터에 액세스하려는 Claude Desktop, IDE 또는 AI 도구와 같은 프로그램
• MCP 클라이언트 : 서버와 1:1 연결을 유지하는 프로토콜 클라이언트
• MCP 서버 : 표준화된 모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 각각 특정 기능을 노출하는 경량 프로그램
• 로컬 데이터 소스 : MCP 서버가 안전하게 액세스할 수 있는 컴퓨터의 파일, 데이터베이스 및 서비스
• 원격 서비스 : MCP 서버가 연결할 수 있는 인터넷(예: API를 통한)을 통해 사용 가능한 외부 시스템

@haltakov X에 아래와 같이 포스트했다.

어떤 사람들은 MCP가 복잡성을 더한다고 주장하지만, 실제로는 복잡성을 줄입니다! MCP가 없다면 각 클라이언트는 모든 서버/도구와 통합해야 하므로 N×M 통합이 발생합니다. MCP를 사용하면 모든 클라이언트와 모든 서버가 MCP와 통합되어 N+M 연결만 발생합니다

흐름도를 통해 MCP 전후 상황을 알 수 있다. Without MCP에서 AI 앱들은 각 서비스에 맞춰 개발해야 한다. 개발자는 표준화된 프로토콜을 사용한 서버를 만들면, 각 클라이어트(AI 앱)에서 다양한 서비스를 접속하게할 수 있다.

Without MCP

• AI App1 > Custom impementation > Custom prompt login > Custom tool calls > Custom data acces
• AI App2 > Custom impementation > Custom prompt login > Custom tool calls > Custom data acces
• AI App3 > Custom impementation > Custom prompt login > Custom tool calls > Custom data acces

With MCP

• MCP Client(AI App) x n > MCP server(MCP Protocal) > Service x n

개발자 관점에서는 서비스의 데이터, 도구, 프롬프트를 노출할 수 있는 MCP 서버를 만들면 AI앱과 같은 클라언트에서 서버에 노출된 정보를 활용하게 된다.

사용자 관점에서는 로컬에 설치된 AI 앱을 사용해 웹사이트로 서비스에 직접 접속하거나 앱을 설치해서 사용하는 것이 아닌 에이전트를 사용해서 서비스(일)을 할 수 있다. 즉, AI 어시스턴트로 동작하게 할 수 있다.

https://modelcontextprotocol.io/clients

• Tools: 메시지 전송이나 데이터베이스 업데이트와 같이 서버에서 실행되는 AI가 호출하는 기능 (API 엔드포인트에 대한 POST 요청과 같음)
• Resources: 서버가 AI에 더 많은 컨텍스트를 제공하기 위해 노출한 파일, 데이터베이스 레코드 또는 API 응답일 수 있다. (Get request와 유사)
• Prompts: 사용자가 AI에게 더 나은 질문을 할 수 있도록 도와주는 템플릿

https://smithery.ai/ 2,000개 이상의 MCP서버

cursor.directory pulsmcp.com/servers

사용방법

애플리케이션 설치 클로드, 커서, aiexeauto 지원

앱 개발 시 모든 사람이 자체적으로 구현해야하기 때문에 AI개발이 파편화 됨

AI 앱이 다른 시스템에 연결하는데 사용하는 표준 인터페이스를 확보 한쪽에는 데이터, 도구, 프롬프트를 노출할 수 있는 MCP 서버 MCP 서버에 연결하여 노출된 정보를 활용하는 MCP 클라이언트, clude 또는 Cursor와 같은 애플리케이션

• 마치 서버에서 AI가 호출하는 기능
• API 엔드포인터에 대한 POST요청과 같음 리소스는 서버가 AI에 더 많은 컨텍스트를 제공하기 위해 노출하는 파일, 데이터베이스 레코드 또는 API응답을 수 있음 GET 리퀘스트와 같음 프롬프트는 유저가 AI에게 더 나은 질문을 할 수 있도록 도와주는 템플릿

https://smithery.ai 2,000개 이상의 커뮤니티에서 만든 MCP서버 Github, Gmail, MySQL, MCP 가 활성화되면 에이전트 프레임워크를 AI 모델 또는 프로그래밍 언어에 관계없이 상호

MCP

How to build your own MCP Server

How to connect MCP Server

참고자료 https://docs.anthropic.com/en/docs/agents-and-tools/mcp?q=mcp

개발자 관점에서는 서비스의 데이터, 도구, 프롬프트를 노출할 수 있는 MCP 서버를 만들면 AI앱과 같은 클라언트에서 서버에 노출된 정보를 활용하게 되는것으로 보입니다.

사용자 관점에서는 로컬에 설치된 AI 앱을 사용해 웹사이트로 서비스에 직접 접속하거나 앱을 설치해서 사용하는 것이 아닌 에이전트를 사용해서 서비스(일)을 할 수 있습니다. 즉, AI 어시스턴트로 동작이 시작되었다고 생각합니다.

https://modelcontextprotocol.io/clients

• Tools: 메시지 전송이나 데이터베이스 업데이트와 같이 서버에서 실행되는 AI가 호출하는 기능 (API 엔드포인트에 대한 POST 요청과 같음)
• Resources: 서버가 AI에 더 많은 컨텍스트를 제공하기 위해 노출한 파일, 데이터베이스 레코드 또는 API 응답일 수 있다. (Get request와 유사)
• Prompts: 사용자가 AI에게 더 나은 질문을 할 수 있도록 도와주는 템플릿

끝으로 Figma MCP 서버를 사용해 컨텍스트 메뉴 클릭으로 Cursor에 코드를 만드는 유튜브 영상을 공유합니다.