mCP 서버란 무엇인가
mCP는 Model Context Protocol의 약자로, AI 개발사 Anthropic이 만든 표준 프로토콜입니다. 이 프로토콜은 AI 애플리케이션이 외부 시스템과 연결될 때 통일된 인터페이스를 제공함으로써 개발자들의 작업을 단순화하는 목적을 가지고 있습니다. 쉽게 말해 mCP는 AI 애플리케이션의 USB-C 포트와 같은 역할을 합니다. 기존에는 AI와 외부 시스템을 연결하기 위해 매번 별도의 구현체를 만들어야 했지만, mCP는 하나의 표준화된 방식을 통해 이를 해결하고자 합니다.
mCP의 기본 구조와 동작 방식
mCP의 구조는 크게 서버와 클라이언트로 나눌 수 있습니다. 서버는 데이터, 툴, 프롬프트를 외부에 공개하고, 클라이언트는 이러한 서버에 접속하여 기능을 활용합니다. 여기서 툴은 API 엔드포인트에 POST 요청을 보내는 것과 같으며, 서버에서 특정 기능을 실행하는 역할을 합니다. 리소스는 GET 요청과 유사하게 서버에서 제공하는 데이터입니다. 프롬프트는 AI 모델이 보다 정확한 답변을 제공하도록 돕는 질문 템플릿을 의미합니다. 이러한 방식으로 mCP는 AI 애플리케이션과 외부 시스템 간의 데이터와 기능 교류를 표준화된 인터페이스를 통해 가능하게 합니다.
mCP의 산업적 영향과 가능성
이미 Claude, Stripe, Neon 등 주요 AI 및 IT 기업들이 mCP 서버를 도입하여 자사의 서비스와 AI 애플리케이션을 연동하고 있습니다. mCP는 GitHub, Gmail, Supabase, MySQL과 같은 수천 개의 커뮤니티 서버와 연결될 수 있으며, AI 에이전트 개발자에게는 혁신적인 생태계를 제공합니다. 개발자들은 하나의 mCP 서버를 구축해 API 키 기반 유료 서비스를 제공함으로써 새로운 수익 모델을 창출할 수 있습니다. 장기적으로는 mCP를 통해 UI의 필요성을 줄이고, AI 기반 인터페이스가 주 사용자 환경이 될 가능성도 제기됩니다. 이는 사용자 데이터를 AI 서비스 제공업체가 더욱 중앙 집중적으로 수집할 수 있다는 우려와 함께, 앱스토어와 같은 폐쇄적 생태계의 가능성 또한 내포하고 있습니다.
mCP 서버 개발 과정
mCP 서버는 공식 GitHub 저장소에서 제공하는 SDK를 통해 쉽게 개발할 수 있습니다. 현재 Python, TypeScript, Java, Kotlin용 SDK가 제공됩니다. 개발자는 FastMCP 클래스를 이용해 간단히 서버 인스턴스를 생성하고 실행할 수 있습니다. 이후 리소스, 툴, 프롬프트를 추가하여 서버의 기능을 확장합니다. 예를 들어, 주식 거래용 mCP 서버를 만든다고 가정하면, 시장 개장 여부를 확인하는 리소스를 GET 방식으로, 주식을 매수·매도하는 툴을 POST 방식으로 구현하고, 특정 종목의 분석 요청을 위한 프롬프트를 템플릿으로 제공할 수 있습니다.
mCP 서버와 AI 앱의 연동
현재 mCP 서버는 Claude와 csor 같은 AI 앱과 연동할 수 있으며, 각 앱은 지원하는 기능에 차이가 있습니다. Claude Desktop 앱은 리소스, 프롬프트, 툴을 지원하지만, 웹앱에서는 지원하지 않습니다. csor는 현재 툴만 지원합니다. Claude Desktop의 경우, 설정 파일(config.js)에 서버 실행 명령어를 직접 입력해야 서버에 연결할 수 있으며, 이는 향후 URL 기반 원격 서버 연결 기능으로 개선될 예정입니다. csor는 설정 창에서 직접 mCP 서버를 등록할 수 있어 연결 과정이 상대적으로 간단합니다.
mCP 서버 개발의 미래와 전망
mCP의 표준화가 확산된다면, 개발자들은 AI 앱과 외부 시스템을 쉽게 연결할 수 있는 서버를 제작하고 판매하는 방식으로 새로운 시장과 직업군을 창출할 수 있습니다. 동시에 AI 앱 사용자는 하나의 인터페이스(예: 챗봇) 안에서 다양한 시스템과 상호작용할 수 있게 되며, 이는 앱 간 경계를 허물고 AI 중심의 사용자 경험을 가속화할 것입니다. 하지만 AI 서비스 제공업체들이 특정 mCP 서버만 허용하는 폐쇄적 생태계를 구축할 가능성, 사용자 데이터의 중앙 집중화 문제는 향후 해결해야 할 과제로 남아있습니다.
개발자를 위한 조언
AI 기술과 mCP 표준의 발전은 개발자들에게 새로운 기회와 과제를 동시에 제공합니다. 기존의 프론트엔드 UI 중심 개발 방식에서 벗어나, AI 중심의 인터페이스와 연결성 중심의 개발 능력이 요구되고 있습니다. mCP 서버 개발 역량은 향후 AI 산업에서 중요한 경쟁력이 될 가능성이 높습니다. 이러한 변화의 시기에 개발자들은 신기술에 능동적으로 적응하고, AI 중심의 생태계에 맞춘 전문성을 강화하는 전략을 취하는 것이 필요합니다.