모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)란?

**모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)**은 다양한 AI 모델들이 상황(Context) 을 보다 정확하고 일관되게 이해하고 공유하기 위해 고안된 표준화된 데이터 포맷 및 통신 규약입니다. MCP는 AI가 사용자 요구, 작업 환경, 입력 데이터 특성 등을 효과적으로 해석하여 더 맞춤화된 응답과 행동을 할 수 있도록 설계되었습니다.

MCP의 목적은 크게 세 가지입니다:

1. 모델 간 정보 공유 : 여러 AI 모델이 동일한 컨텍스트를 공유하면서 협력하거나 교대할 수 있게 함
2. 상황 기반 행동 최적화 : 입력이나 요청에 따라 더 적절하고 상황 맞는 행동을 유도
3. 사용자 경험 향상 : 사용자 별 상황(Context)을 고려하여 맞춤형 인터랙션 제공

 

MCP의 주요 구성 요소

MCP는 보통 다음과 같은 구조적 요소로 구성됩니다:

구성 요소설명

User Context	사용자 정보 (예: 이름, 역할, 선호, 작업 기록 등)
Task Context	현재 수행 중인 작업에 대한 상세 설명 (목표, 제약 조건 등)
Environment Context	물리적/가상 환경 정보 (시스템 설정, 네트워크 상태, 시간 등)
Interaction History	과거 대화 및 상호작용 로그 요약
Constraints and Goals	명시적인 제한 사항 및 원하는 결과 지침
Security and Privacy Metadata	개인정보 보호 및 보안 관련 정책 정보

 

MCP의 동작 방식

1. Context Capture
   → 사용자의 입력, 시스템 상태, 외부 이벤트 등을 통해 다양한 컨텍스트 데이터를 수집합니다.
2. Context Packaging
   → 수집된 데이터를 MCP 포맷(예: JSON, Protocol Buffers 등)으로 패키징합니다.
3. Context Sharing
   → 동일 프로토콜을 사용하는 다른 모델, 에이전트, 서비스에 이 패키지를 전달합니다.
4. Context Utilization
   → 수신한 모델은 MCP를 해석하여 응답 생성이나 의사결정에 반영합니다.
5. Context Update
   → 작업이 진행되면서 컨텍스트가 변화할 경우, 프로토콜 기반으로 업데이트가 발생합니다.

 

MCP의 기대 효과

• 멀티에이전트 협업 향상 : 여러 AI 시스템이 통일된 정보를 바탕으로 공동 작업 가능
• 적응성 증가 : 상황 변화에 더 민감하고 적절하게 반응
• 프라이버시 관리 강화 : 민감 정보에 대해 명시적으로 다루는 메커니즘 포함
• 모듈성 및 확장성 : 다양한 산업/애플리케이션에 쉽게 적용 가능

 

MCP가 주목받는 이유

최근에는 멀티에이전트 AI, 상황 인지 AI(Aware AI), 개인화 서비스 등이 확산되면서, 컨텍스트 관리(Context Management) 의 중요성이 매우 커졌습니다.
MCP는 이런 흐름 속에서 "모든 AI가 공통 언어로 상황을 이해하고 공유"할 수 있도록 하는 핵심 기반 기술로 주목받고 있습니다.