LLM에 손발을 붙여준 MCP
가장 직관적이고 쉽게 비유를 해볼께요. 만약 LLM이 뇌라고 한다면 MCP는 눈, 코, 입, 귀, 손을 붙여줘요. 예전에는 눈을 붙이고, 코를 붙일 때 각각 다른 연결 방식을 썼는데, 이제는 하나의 표준화된 MCP가 나와서 손쉽게 연결하고 해제할 수 있게 됐어요. 덕분에 LLM의 능력은 하늘을 찌르는 중!
1. MCP란 무엇인가요?
모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol)의 약자로, LLM에 정보를 제공하는 방식을 표준화한 개방형 프로토콜이에요. MCP의 C는 컨텍스트로, 문맥이나 맥락을 의미하죠. 프로토콜은 규칙이라는 뜻이고요. LLM에게 참조할 수 있는 문맥이나 정보, 컨텍스트를 주는 방식을 규칙으로 정한 것 이라고 이해할 수 있어요.
2. 컨텍스트를 준다고?
컨텍스트를 준다는 것이 무슨 의미인지 잘 와닿지 않을텐데요. 쉽게 말하면, 컨텍스트를 준다는 것은 AI에게 배경지식과 참고자료를 제공하는 것입니다. LLM이 더 정확한 답변을 할 수 있도록 필요한 정보와 도구에 접근할 수 있도록 해준다는 말이죠.
과거부터 지적됐던 LLM의 한계를 기억하시나요? 실시간으로 정보에 접근할 수 없다거나, 할루시네이션을 보인다거나 하는 문제였습니다. 이러한 한계를 뛰어넘기 위해서는 정확한 정보를 주고, 접근할 수 있도록 도구를 마련해줘야 합니다. 그런데 이 도구에도 여러 종류가 있고, 도구를 연결하기 위한 방법도 각기 달라 어려움이 있었습니다. 하지만 MCP가 등장해 다양한 도구와 데이터 소스를 연결할 수 있는 표준화된 규칙을 만들자 문제가 한방에 해결된 것입니다. 과거에는 기기마다 다른 충전 케이블을 썼지만 USB-C가 표준으로 등장하면서 하나의 케이블로 다양한 기기를 연결할 수 있게 된 것처럼요.
3. MCP의 핵심 구조
- MCP 호스트: Claude 데스크톱이나 커서와 같은 코딩 도구처럼 MCP를 통해 데이터에 접근하고 싶은 프로그램입니다.
- MCP 서버: 각기 특화된 서비스를 표준화된 방식으로 제공합니다. 특정 기능을 제공하는 경량 프로그램입니다. 서버라는 말이 좀 헷갈리면 플러그인이나, LLM이 쓰는 도구라고 생각하면 쉽습니다.
- MCP 클라이언트: 호스트와 서버를 연결합니다. 호스트 어플리케이션 내부에 각 서버와 1:1로 연결합니다.
호스트를 여행을 떠나는 사람이라고 비유해보면, 서버는 호텔, 항공사, 관광지 등 각기 다른 서비스를 제공하는 업체들, 클라이언트는 여행사 직원이라고 할 수 있습니다. 핵심은 MCP를 사용하면 개발자들이 마치 레고 블록을 조립하는 것처럼 다양한 데이터와 도구를 AI에 쉽게 연결할 수 있다는 것입니다. 중간에 데이터나 도구를 바꿔야 하더라도, 그 부분만 교체하면 되고요!
4. MCP로 할 수 있는 일들
filesystem 서버: 컴퓨터에 있는 파일들을 AI가 안전하게 읽고 쓸 수 있게 해줍니다.
구글 드라이브 서버: 구글 드라이브 속 파일들을 AI가 검색하고 읽을 수 있게 합니다.
깃허브 서버: GitHub의 코드 저장소에 접근할 수 있습니다.
Brave 검색 서버: AI가 실시간으로 인터넷을 검색해 최신 정보를 가져올 수 있습니다.
구글 맵스 서버: 지도, 위치, 길 찾기 정보에 접근할 수 있습니다.
대표적인 서버 filesystem을 예로 들어 볼께요. 이 서버를 설치하면 (아무 파일에 다 들어갈 수 있는 건 아니고) 사용자가 지정한 경로에 해당하는 폴더와 그 하위 폴더에 대해서 읽고 쓸 수 있습니다. 예를 들어, "내 문서 폴더에서 최근 보고서를 요약해줘"라거나, "내 프로젝트 폴더에 새로운 파일을 만들어줘"라고 명령해서 새 파일을 생성할 수도 있죠. LLM에게 이런 서버들을 붙여주면, 할 수 있는 일이 무궁무진하겠죠?
이 외에도 엄청나게 많은 서버들이 나오고 있는데요. 아래 마켓에서 확인할 수 있습니다.
참고 자료:
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