[IBM] MCP

1. MCP

• Model Context Protocol
• AI 에이전트와 외부 데이터/도구를 연결하는 표준 프로토콜

 

필요성

• LLM이 특정한 상황에서 답변을 만들기 어려운 경우가 존재함
  • 학습 데이터만으로 최신 데이터 관련 답변을 하기 어려움 (ex. 실시간 날씨  등)
  • 컨텍스트 윈도우 내에서 답변을 하기 어려움 (ex. 대규모 프로젝트 코드 등)
• ✅ 외부 시스템에 요청하여 프롬프트를 보강해야 함
• ⚠️ 외부 시스템의 API가 제각각임
• ➡️ 표준화된 프로토콜이 필요함

 

기능

구분	의미	예시
Tools	AI 에이전트가 실행할 수 있는 작업	웹 검색, 이메일 전송, 일정 생성, 데이터베이스 조회
Resources	AI 에이전트가 읽을 수 있는 데이터	문서, 파일, 사내 위키, DB 레코드, 코드
Prompts	재사용할 수 있도록 미리 정의된 프롬프트 템플릿	코드 리뷰, 장애 분석, 보고서 작성 프롬프트

 

특징

• 공통 프로토콜 제공: 외부 시스템과의 연결을 표준화하여 서로 다른 외부 서비스와 같은 방식으로 통신할 수 있음
• 동적 탐색: MCP 서버에 제공하는 기능이 무엇인지 질의 가능 (AI 에이전트가 어떤 도구를 사용할 지 스스로 판단할 수 있음)

 

비교) 공통 프로토콜 vs API

항목	MCP 서버로 연결	API 직접 연결
연결 방식	각 서비스 앞에 MCP Server를 두고 연결	각 서비스의 API에 직접 연결
통신 방법	모든 서비스와 동일한 MCP 프로토콜로 통신	서비스마다 호출 방식이 다름
요청 방식	공통 패턴 사용(tools/list, tools/call 등)	API마다 URL, HTTP Method, 파라미터 형식이 다름
응답 구조	MCP 표준 응답 구조를 사용	서비스마다 응답 JSON과 오류 형식이 다름
인증 처리	MCP Server가 내부 서비스의 인증을 처리	OAuth, API Key, JWT 등을 서비스마다 직접 구현
개발 방식	에이전트는 MCP 통신 방식만 구현하면 됨	서비스별 전용 어댑터와 연동 코드가 필요
새 서비스 추가	새로운 MCP Server를 연결해 확장	새 API를 분석하고 전용 코드를 추가해야 함
기능 탐색	에이전트가 서버의 도구 목록을 실행 중 확인 가능	일반적으로 API 문서를 개발자가 직접 확인해야 함
AI 에이전트 관점	서비스가 달라도 같은 방식으로 발견하고 호출	서비스마다 사용법을 따로 알아야 함
내부 동작	MCP Server가 내부적으로 기존 API를 호출할 수 있음	에이전트가 기존 API를 직접 호출
예시	GitHub MCP, Slack MCP, Jira MCP를 동일한 패턴으로 사용	GitHub API, Slack API, Jira API를 각각 별도로 연동

 

장점

• 런타임 발견
  • 동적 탐색을 통해 실행 중에 사용할 수 있는 도구를 직접 확인할 수 있음
  • ✅ AI가 해당 도구를 언제, 왜 사용해야 하는지 이해하도록 도움
  • ➡️ 새로운 도구가 MCP 서버에 추가되더라도 AI 모델을 다시 학습시킬 필용 벗이 새로운 기능을 발견하고 사용할 수 있음
• 확장성: MCP 서버를 추가하는 방식으로 외부 시스템 추가 가능
• 재사용성: 하나의 MCP 서버를 여러 MCP 지원 애플리케이션에서 재사용할 수 있음

 

2. 아키텍처

• MCP Host: 사용자 요청을 받고 LLM과 전체 작업의 흐름을 관리하는 AI 애플리케이션 (ex. Cursor, Claude Desktop)
• MCP Client: Host 내부에서 특정 MCP Server과의 통신을 처리하는 구성요소 (1:1 연결)
• MCP Server: 외부 데이터와 실행 기능을 MCP 규격으로 제공하는 서버

 

3. MCP 서버와 내부 서비스 통신

gRPC

• MCP 서버가 응답하기 위해 내부 마이크로서비스 호출할 때 사용함
• HTTP/2 사용: 멀티플렉싱(하나의 연결에서 여러 요청 동시 처리), 서버/클라이언트 스트리밍
• 과정
  • AI Agent → Adapter Layer → gRPC Client → gRPC Service

• 장점
  • 빠른 데이터 전송
  • 대규모 요청 처리
  • 실시간 스트리밍
  • 서비스 간 안정적인 통신

 

 

 

출처

• IBM Technology (youtube) - MCP vs gRPC: How AI Agents & LLMs Connect to Tools & Data
• IBM Technology (youtube) - MCP vs API: Simplifying AI Agent Integration with External Data
• IBM Technology (document) - 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이란 무엇인가요?