MCP가 뭔가 — AI에 도구를 꽂는 'USB-C 표준' (그림 한 장으로 이해하기)

하네스 글에서 “바깥에서 도구를 꽂아 넣는 층”을 이야기했는데, 그 도구를 꽂는 표준이 바로 MCP(Model Context Protocol) 입니다. 2024년 11월 Anthropic이 공개한 뒤 빠르게 업계 표준이 됐고, Claude뿐 아니라 여러 AI 앱이 함께 씁니다. 이 글은 그림 한 장으로 MCP의 정체를 풉니다.

1. 한 문장으로

MCP = AI 앱을 외부 도구·데이터에 연결하는 개방형 표준. 공식 비유로 “AI의 USB-C 포트” 입니다. USB-C가 어떤 기기든 한 가지 규격으로 연결하듯, MCP도 AI를 외부 시스템에 한 가지 규격으로 연결합니다.

중요한 건 MCP는 AI 모델이 아니라 연결 규격이라는 점입니다. 똑똑함을 더하는 게 아니라, AI가 바깥 세상(내 파일, GitHub, 데이터베이스, Slack…)에 접근하는 방법을 하나로 통일합니다.

2. 큰 그림 — 하나의 표준으로 다 꽂는다

MCP 구조 — AI 앱(Host)이 MCP라는 표준 프로토콜로 여러 서버에 연결되고, 각 서버는 외부 시스템으로 이어진다

3. 그림 읽기 — 세 요소

MCP에는 딱 세 가지 역할이 있습니다.

① Host(호스트) — AI 앱 그 자체입니다. Claude Code, Claude Desktop, Cursor, VS Code 같은 것들. 여러 도구를 가져다 쓰는 쪽이죠.
② Server(서버) — 바깥 기능을 MCP 규격으로 내놓는 프로그램입니다. “파일 서버”, “GitHub 서버”, “DB 서버”처럼 하나의 영역을 담당하고, 그 뒤의 실제 시스템(내 컴퓨터, GitHub, Postgres)에 연결됩니다.
③ Client(클라이언트) — Host 안에 있으면서 서버 하나와 1:1 전용 연결을 맡는 커넥터입니다. 서버가 3개면 Host는 클라이언트도 3개를 띄웁니다. 보통은 신경 쓸 일 없는 내부 부품이지만, “서버마다 전용선이 하나씩”이라는 그림을 잡아두면 구조가 또렷해집니다.

정리하면 Host(1) → Client(N) → Server(N). 하나의 앱이 여러 서버를 각각 전용 클라이언트로 연결하는 구조입니다.

4. MCP는 양방향이다 — 주고받는 채널

MCP를 “AI가 도구를 호출하는 단방향 API”로 오해하기 쉬운데, 진짜 특징은 AI와 서버가 서로 부른다는 점입니다. 두 방향으로 나눠 보면 또렷합니다.

① 서버 → AI : 서버가 내놓는 것 (가장 많이 쓰는 핵심)

종류	무엇	예
Tools	AI가 실행하는 동작	파일 쓰기, API 호출, DB 쿼리, 이메일 전송
Resources	AI가 읽을 데이터	파일 내용, DB 레코드, 문서, API 응답
Prompts	미리 만든 명령 템플릿	자주 쓰는 작업 지시, 예시 묶음

② AI·사용자 ← 서버 : 서버가 거꾸로 요청하는 것

종류	무엇	예
Sampling	서버가 호스트의 LLM에 추론을 요청	자체 모델이 없는 서버가 “이 텍스트 요약해줘”를 AI에 맡김
Elicitation	서버가 작업 중 사용자에게 입력을 요청	”어느 계정으로 진행할까요?”를 되물음

(이 밖에 작업 범위를 알려주는 Roots, 진행 상황을 흘려보내는 Logging 같은 보조 기능도 있습니다.)

그래서 MCP는 “도구 목록을 한 번 받아오는 API”가 아니라, 양쪽이 필요할 때 서로 부르는 대화 채널에 가깝습니다. 이게 단순한 플러그인 규격과 다른 지점입니다.

5. 왜 ‘표준’이 핵심인가 — M×N에서 M+N으로

MCP가 없던 시절엔 AI 앱마다, 도구마다 연결 코드를 일일이 따로 만들어야 했습니다. 앱이 10개, 도구가 5개면 10 × 5 = 50가지 조합을 각각 이어줘야 했죠.

MCP는 그 사이에 공통 규격을 끼워 넣습니다. 이제 앱은 MCP를 지원하기만 하면 되고, 도구는 MCP 서버로 한 번만 만들면 됩니다. 10 + 5 = 15개만 만들면, 나머지는 표준 위에서 알아서 연결됩니다.

서버는 한 번 만들면, MCP를 지원하는 모든 AI 앱이 그대로 쓴다.

이게 MCP가 빠르게 퍼진 진짜 이유입니다.

6. 로컬이냐 원격이냐

서버가 어디서 도느냐에 따라 연결(전송) 방식이 둘로 나뉩니다 — 깊이 알 필요는 없고 감만 잡으면 됩니다.

로컬 서버 — 내 컴퓨터에서 직접 실행. stdio(표준 입출력)로 붙습니다. 예: 내 파일에 접근하는 파일 서버.
원격 서버 — 인터넷 너머 클라우드. HTTP로 붙습니다(인증도 가능). 예: 회사가 제공하는 GitHub·결제 서버.

(예전엔 SSE라는 방식을 썼지만 지금은 권장되지 않습니다. 입문 단계에선 “로컬=직접 실행, 원격=인터넷 서버” 정도로 충분합니다.)

7. Claude Code에선 한 줄

실제로 붙이는 건 명령 한 줄입니다.

# 원격 HTTP 서버
claude mcp add --transport http notion https://mcp.notion.com/mcp

# 로컬 stdio 서버 (내 파일 접근)
claude mcp add filesystem -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem ~/Desktop

claude mcp list      # 붙은 서버 보기

붙이고 나면, 그 서버가 내놓은 Tools·Resources를 Claude가 곧바로 쓸 수 있습니다.

8. 헷갈리지 말 것

MCP는 모델이 아니다. AI와 도구를 잇는 “전선·규격”입니다.
Anthropic 독점이 아니다. Anthropic이 만든 오픈 표준이고, 다른 AI 앱들도 함께 씁니다.
‘서버’라는 이름 때문에 다 원격에 있다고 오해하기 쉽다. 파일 서버처럼 내 컴퓨터에서 도는 로컬 서버도 많습니다.

9. 한 줄 요약

MCP = AI의 USB-C. 도구는 MCP 서버로 한 번 만들고, 앱은 MCP만 말할 줄 알면, 둘이 표준으로 알아서 맞물린다. 그래서 통합이 M×N에서 M+N으로 줄어든다.