MCP · 모델 컨텍스트 프로토콜
Model Context Protocol
MCP이란?
- AI를 외부 도구·데이터에 표준 연결
- 'USB-C 같은' 개방 규약
- 도구 연결을 단순화
예전에는 AI에 사내 시스템을 붙일 때마다 전용 연동 코드를 새로 짰습니다. AI 도구 3개에 업무 시스템 5개를 붙이면 연동이 15갈래로 늘고, 어느 한쪽이 바뀔 때마다 15개를 다 손봐야 했습니다. MCP는 이 곱셈을 덧셈으로 바꾸는 구조입니다. 업무 시스템 쪽에 MCP 서버를 한 번 만들어 두면, 규약을 지원하는 AI는 어느 것이든 같은 방식으로 붙습니다. 실무자 입장에서 달라지는 건 도구를 하나 더 늘릴 때 드는 비용이 일정해진다는 점입니다.
MCP 서버가 AI에 내주는 것은 크게 세 가지입니다. 실제 동작을 일으키는 '도구', 읽기용 데이터인 '리소스', 반복 작업을 묶어 둔 '프롬프트'입니다. 연결 방식은 담당자 PC에서 도는 로컬 방식과, 사내 서버·클라우드에 올려 여러 명이 함께 쓰는 원격 방식으로 나뉩니다. RAG와 헷갈리기 쉬운데, RAG가 문서를 찾아와 읽히는 데서 끝난다면 MCP는 조회·생성·수정 같은 실행까지 포함합니다. 기존 사내 API를 버리는 것도 아니어서, API 앞에 MCP 서버를 얇게 씌우는 식으로 시작하는 회사가 많습니다.
도입에는 조건이 붙습니다. 붙일 시스템에 API나 DB 접근 경로가 살아 있어야 하고, 사내 계정·권한 체계가 어느 정도 정리돼 있어야 합니다. 종이 결재나 개인 엑셀에 갇힌 데이터는 MCP로도 끌어올 수 없습니다. 그래서 첫 프로젝트는 대개 문서 검색·일정 조회처럼 읽기 위주 업무에서 출발해, 결재가 걸리는 쓰기 작업으로 범위를 넓힙니다.
현장에서 가장 자주 어긋나는 지점은 MCP를 붙이면 보안도 같이 해결된다는 오해입니다. MCP는 연결 규약일 뿐 권한 관리 도구가 아니어서, 서버에 물린 계정의 권한이 곧 AI의 권한이 됩니다. 관리자 계정으로 DB를 연결해 두면, 잘못 해석된 지시 한 줄에 데이터가 지워질 수도 있습니다. 출처가 불분명한 공개 MCP 서버를 그냥 설치하는 것도 위험합니다. 도구 설명문에 숨겨 둔 문장이 모델을 움직이는 사례가 보고됐습니다. 계정은 읽기 전용부터, 범위는 폴더 단위로 쪼개서 여는 편이 안전합니다.
2024년 앤트로픽(Anthropic)이 AI 모델과 외부 도구·데이터를 잇는 개방형 표준으로 공개했고, 이후 여러 AI 도구·플랫폼이 채택하며 빠르게 확산됐습니다.
가상의 사례로 살펴보겠습니다. 국내 산업용 부품 제조사 A사(임직원 320명, 연매출 1,180억 원)는 해외 대리점 견적 문의에 답하는 데 평균 2.5일이 걸렸습니다. 단가표는 ERP에, 도면은 공유드라이브에, 과거 견적은 담당자 메일함에 흩어져 있었기 때문입니다. 영업지원팀과 정보전략팀이 8주간 MCP로 사내 AI 비서를 붙이는 과제를 맡았습니다.
- 영업지원팀 김 과장이 최근 3주치 견적 문의 142건을 뜯어보니, 회신 지연의 68%가 '단가표 최신본을 어디서 찾는지 몰라서' 생긴 대기 시간이었습니다.
- 정보전략팀 박 차장은 ERP 조회용 MCP 서버를 올리면서 읽기 전용 계정으로만 연결했습니다. "수정 권한까지 주면 사고는 시간문제"라는 게 그의 조건이었습니다.
- 공유드라이브는 통째로 열지 않고 '제품도면/현행' 등 3개 폴더만 노출했습니다. 같은 드라이브에 인사·급여 폴더가 붙어 있었기 때문입니다.
- 시범 운영 2주 동안 AI가 단종 품목 단가를 끌어온 사고가 11건 나왔고, 도구 설명문에 '단종 여부 필드를 먼저 확인할 것'을 명시해 잡았습니다.
- 8주 뒤 견적 평균 회신 시간이 2.5일에서 4시간으로 줄었고, 영업지원팀이 자료 찾는 데 쓰던 주당 12시간이 3시간으로 내려갔습니다.