Model Context Protocol(MCP)? LLM 생태계를 재정의하는 새로운 표준

Model Context Protocol(MCP)은 LLM 모델 간 호환성과 프롬프트 전송 방식을 표준화하는 신기술이다. MCP의 정의, 구성 요소, 활용 사례, 그리고 AI 개발자에게 주는 의미를 기록해보고자 한다(:

MCP란 무엇인가?

Model Context Protocol(MCP)은 최근 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model) 생태계에서 주목받는 프롬프트 및 컨텍스트 통신 표준이다. LLM 기반 애플리케이션이 빠르게 확산되면서, 다양한 모델 간 프롬프트 호환성 문제와 컨텍스트 공유의 비표준화 문제가 드러났다. MCP는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 프로토콜로, LLM 시스템이 프롬프트, 메타데이터, 설정값 등을 구조화된 방식으로 교환할 수 있도록 한다.

쉽게 말해, MCP는 LLM과 애플리케이션 사이의 공통 언어이며, 개발자들이 모델을 변경하거나 업그레이드할 때도 같은 인터페이스를 유지할 수 있게 해주는 역할을 한다.

 

왜 MCP가 중요한가?

1. 모델 간 호환성

현재 LLM API들은 각기 다른 방식으로 프롬프트를 구성하고, 응답을 해석한다. 예를 들어 OpenAI, Anthropic, Google의 모델은 각각 다른 컨텍스트 구조를 사용한다. MCP는 이 구조를 통일시켜 다양한 모델 간 교체 및 비교 실험을 쉽게 만든다.

2. 멀티 모델 애플리케이션을 위한 기반

하나의 앱에서 여러 LLM을 사용하는 경우, 각 모델의 문맥 형식을 따로 구현해야 하는 불편함이 있다. MCP는 이를 하나의 추상화된 프로토콜로 통일함으로써 멀티 모델 애플리케이션 개발을 간소화한다.

3. 재현 가능성과 프롬프트 관리

연구자들은 동일한 프롬프트를 여러 모델에서 재현하려고 할 때, 세부 구조의 차이로 인해 정확한 비교가 어렵다. MCP는 프롬프트를 구조화하고 버전 관리할 수 있게 도와준다.

 

MCP의 주요 구성 요소

MCP는 단순한 텍스트 포맷이 아닌 구조화된 데이터 구조를 기반으로 한다. 보통 다음과 같은 필드를 포함한다:

• role: 사용자, 시스템, 모델, 툴 등 역할 지정
• content: 실제 프롬프트 메시지 또는 응답
• name (optional): 발화자 이름 (예: assistant, user)
• metadata: 토큰 수, 응답 시간, 사용된 모델 정보 등
• tool_call: 특정 툴을 호출할 수 있는 명령어 (예: 함수 호출)
• context_id: 대화 문맥 식별자
• format_version: 프로토콜 버전 명시 (ex. mcp-1.0)

예시 구조(JSON):

 

{
  "format_version": "mcp-1.0",
  "context_id": "session-3421",
  "messages": [
    { "role": "system", "content": "You are a legal advisor." },
    { "role": "user", "content": "Summarize this contract." }
  ],
  "metadata": {
    "model": "gpt-4",
    "temperature": 0.7,
    "token_limit": 4096
  }
}

 

어떤 기술 기업들이 MCP를 도입하고 있는가?

현재 MCP와 유사한 접근을 시도하거나 직접 도입한 기업 및 프로젝트로는 다음이 있다:

• OpenAI: 자체적으로 message-based 프롬프트 구조 사용 중이며, 향후 MCP 호환 가능성이 높음
• LangChain / LlamaIndex: 다양한 LLM 인터페이스 통합에 관심이 있으며 MCP와 유사한 추상화 계층을 지원
• Anthropic Claude: role-structured 프롬프트를 이미 사용 중
• Open Source 커뮤니티: MCP 기반 데이터셋 및 실험 환경 구축을 활발히 진행 중

MCP가 만들어가는 미래

AI 산업이 LLM API 중심의 개발에서 모델에 구애받지 않는 아키텍처로 진화하는 지금, MCP는 그 전환의 핵심에서 개발자에게 더 큰 유연성과 확장성을 제공하는 기반이 되고 있다. 즉, MCP는 단순한 기술 사양 그 이상이다. 이는 LLM 생태계를 하나의 개방형 표준으로 연결하려는 시도이며, 더 나아가 프롬프트 엔지니어링, AI 응답 추적, 다중 모델 조합 등의 복잡한 문제를 단순화해줄 열쇠가 될 것이다(: