최근 앤트로픽( Anthropic)이 발표한 "Model Context Protocol(MCP)"은 인공지능(AI) 시스템과 다양한 데이터 소스를 연결하기 위한 혁신적인 표준으로 주목받고 있습니다. 이 프로토콜은 AI 모델이 비즈니스 도구 및 소프트웨어와 통합되도록 돕는 기술로, 기업의 데이터 활용도를 높이는 데 기여할 것으로 기대됩니다.
MCP는 애플리케이션이 LLM에 컨텍스트를 제공하는 방식을 표준화하는 개방형 프로토콜입니다. MCP를 AI 애플리케이션의 USB-C 포트라고 생각하세요. USB-C가 다양한 주변 기기 및 액세서리에 장치를 연결하는 표준화된 방식을 제공하는 것처럼 MCP는 AI 모델을 다양한 데이터 소스 및 도구에 연결하는 표준화된 방식을 제공합니다.
● MCP의 주요 내용
- MCP의 목적 : 데이터 소스에 대한 고유의 맞춤형 구현 없이 연결하는 표준화된 프로토콜을
제공함으로써 진정한 커넥티드 시스템을 구축할 수 있습니다.
- 응용 분야 : MCP는 앤트로픽의 클라우드 챗봇과 같은 AI 시스템이 다양한 기업 시스템
(예: 구글 드라이브, 슬랙)에 원활하게 연결될 수 있게 해 줍니다.
- 효과 : 개발자들이 다양한 플랫폼의 MCP 서버를 통해 연결을 구현하게 되며,
이는 기업의 대시보드 등 위에서 정보의 통합과 활용을 증진시킵니다.
● MCP의 작동 방식
- 양방향 통신 : MCP는 '서버'와 '클라이언트' 구조로 작동하여, 클라이언트는 필요한 데이터를
요청하고 서버는 필요한 정보를 제공합니다. 이 과정에서 모든 데이터는 문맥 정보
(contextual information)를 유지하며 활용됩니다.
- 자연어 처리 : MCP를 통해 KPI나 원본 데이터를 자연어로 처리하고, AI가 명확한 응답을 제공하게
함으로써 사용자 편의성을 높입니다.
● MCP의 일반적인 구조
MCP는 기본적으로 호스트 애플리케이션이 여러 서버에 연결할 수 있는 클라이언트-서버 아키텍처를 따릅니다.
- MCP 호스트 : MCP를 통해 데이터에 액세스하려는 Claude Desktop,
IDE 또는 AI 도구와 같은 프로그램
- MCP 클라이언트 : 서버와 1:1 연결을 유지하는 프로토콜 클라이언트
- MCP 서버 : 표준화된 모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 각각 특정 기능을 노출하는 경량 프로그램
- 로컬 데이터 소스 : MCP 서버가 안전하게 액세스할 수 있는 컴퓨터의 파일, 데이터베이스 및 서비스
- 원격 서비스 : MCP 서버가 연결할 수 있는 인터넷(예: API를 통한)을 통해 사용 가능한 외부 시스템
● LLM과 MCP의 연관성
"대규모 언어 모델(LLM)"은 MCP와 통합하여 외부 데이터와의 연결성을 강화합니다. LLM을 통해 기업은 보다 정확한 수요 예측, 데이터 해석, 의사결정을 지원받게 됩니다.
예를 들어, 과거 판매량뿐만 아니라 기상 등의 외부 변수를 결합해 더 나은 예측을 할 수 있습니다.
● 결론
모델 컨텍스트 프로토콜은 AI와 데이터를 연결하는 혁신적인 방법을 제시하며, 기업들이 데이터 관리를 더욱 효율적으로 할 수 있도록 도와줍니다. 이는 비즈니스 환경에서 AI의 역할을 확장하고, 기업의 효율성과 효과성을 증대시키는 데 기여할 것입니다.
추가로, AI 윤리도 중요한 주제입니다. AI 시스템이 데이터에 접근하고 활용하는 방식에 대한 윤리적 고려가 필수적이며, 이는 데이터 보호, 프라이버시, 공정성 등 여러 측면에서 논의되어야 합니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라, 이러한 윤리적 기준도 함께 발전해야 할 것입니다.
출처 및 참고]
Anthropic : MCP(Model Context Protocol)
ZDNET Korea : AI 챗봇 응답, '이것' 적용 시 더 정확…앤트로픽, 新 기준 제시
ZDNET Korea : [황승진의 AI칼럼] LLM 연결성···기업IT를 삼킨 LLM
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