인공지능 전환(AI Transformation, AX) 시대가 도래하면서 GPT, Claude, Gemini 등 초거대 AI 모델이 빠르게 발전하고 있습니다. 이제 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 단순히 질문에 답하는 기능에서 나아가 상황을 이해하고 복잡한 맥락 속에서 적절히 반응할 수 있는 능력이 요구되고 있습니다. 사용자들도 이러한 변화에 맞춰 더 높은 수준의 상호작용을 기대하고 있습니다. 단편적인 지식 응답을 넘어 연속적인 대화 흐름 이해, 단계적인 작업 처리, 실시간 정보 반영 등 복합적이고 유기적인 작동을 요구하는 경우가 점점 늘어나고 있습니다.

그러나 현재의 AI 플랫폼은 구조적인 제약을 안고 있습니다. 플랫폼마다 문맥 처리 방식이 달라 시스템 간 호환성이 떨어지고, 특정 서비스 내에서는 매끄럽게 작동하던 기능도 외부 시스템과 연결되는 순간 일관성을 잃는 경우가 많습니다. 이런 제약은 기업들이 AI를 실무에 도입하는 데 걸림돌이 되어왔습니다. 이를 해결하기 위해 Microsoft, Google, OpenAI 등 글로벌 빅테크 기업들은 AI 생태계를 보다 실용적이고 유연한 구조로 전환하기 위한 시도를 본격화하고 있습니다. 그 중심에서 다양한 시스템과 안정적으로 연동되고 지속적인 맥락 인식이 가능한 ‘MCP(Model Context Protocol)’가 새로운 표준으로 자리 잡고 있습니다.

오늘은 AI 산업의 확장성과 상호운용성 문제를 해결할 수 있는 핵심 기술로 주목 받고 있는 MCP에 대해 알아보겠습니다.

글로벌 빅테크, 왜 지금 MCP에 주목하는가?

최근 AWS, Microsoft, Salesforce 등 글로벌 빅테크들이 MCP 연결을 지원하는 도구들을 공개하며 적극적인 행보를 보이고 있습니다. MCP는 다양한 AI 모델이 문맥 정보를 일관되게 주고받을 수 있도록 설계된 통신 프로토콜입니다. ChatGPT, Claude, Gemini 같은 LLM(대형 언어 모델)뿐만 아니라 추천 시스템, 비전 모델, 음성 인식기 등 서로 다른 목적을 가진 모델들 간의 문맥 공유도 가능합니다.

또한 MCP는 별도 코딩 없이도 AI가 외부 데이터 소스나 도구 등과 안전하고 효율적으로 연결될 수 있습니다. 즉 USB-C가 스마트폰, 노트북, 이어폰 등 서로 다른 장치를 하나의 포트로 연결해 주는 것처럼, MCP도 서로 다른 기업에서 개발한 다양한 AI 모델과 데이터 소스, 외부 도구를 통합해 연결할 수 있도록 지원합니다.

출처: Nohar sakal

이러한 MCP가 주목받게 된 배경에는 복잡해지는 AI 환경 속 기존의 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)이 가진 구조적 제약이 자리하고 있습니다.

첫째, AI 모델과 서비스 간의 상호운용성 문제가 현실화되고 있습니다. 대규모 AI 모델이 다양화되고 복수의 모델을 병행해 사용하는 사례가 늘어나면서, 모델 간 혹은 모델과 애플리케이션 간에 효율적이고 표준화된 통신 구조가 필요해졌습니다. 각 시스템이 독립적으로 작동하던 시기에는 문제가 없었지만, 다양한 AI가 협업하거나 기능을 분담하는 구조로 진화하면서 통합 프로토콜의 필요성이 커졌습니다.

둘째, 문맥 관리의 중요성이 크게 증가하고 있습니다. 대규모 언어 모델이 문서 작성, 복합 업무 수행, 장시간 대화 등 점점 더 고도화된 역할을 맡으면서, 과거의 작업 내용이나 대화 흐름을 정확하게 기억하고 반영하는 능력이 핵심이 되고 있습니다. MCP는 대화의 흐름 상 이어지는 문맥을 안정적으로 저장·공유할 수 있는 구조를 제공함으로써, AI가 보다 정확하고 개인화된 응답을 제공할 수 있도록 지원합니다.

셋째, 다양한 AI 모델과 도구 간 연동을 위한 구조가 필요해졌습니다. 여러 AI 모델을 조합하거나 단계별로 연결하는 파이프라인을 구성할 때, 각 모델은 고유의 입력·출력 포맷을 사용합니다. 이로 인해 데이터 변환과 처리 방식에 일관성이 없으면 연결이 비효율적으로 이루어집니다. MCP는 이와 같은 형식의 불일치를 줄이고 모델 간 데이터 교환을 매끄럽게 만들어 줍니다.

넷째, 개발자 편의성과 생태계 확장을 위한 기반이 필요합니다. MCP는 표준화된 인터페이스를 제공하여 개발자가 복잡한 통합 작업 없이 다양한 모델 및 시스템과 일관된 방식으로 상호작용할 수 있도록 돕습니다. 또한, 특정 기업의 기술에 종속되지 않고 여러 모델 제공자가 참여할 수 있는 개방형 생태계를 조성하는 데도 중요한 역할을 합니다.
이처럼 MCP는 현실 환경과의 통합, 다양한 시스템 간 협력, 그리고 지속적인 사용자 경험 제공이라는 새로운 과제 속에서 등장한 결과라 할 수 있습니다.

글로벌 빅테크가 만들어가는 MCP 생태계, 선택이 아닌 필수가 되다

실제로 Microsoft, Google, OpenAI 등 글로벌 빅테크 기업들은 MCP를 채택하고, 이를 자사 플랫폼에 본격적으로 통합하는 데 앞장서고 있습니다. AI의 실제 활용성과 확장 가능성을 끌어올릴 수 있는 핵심 연결 구조로 MCP 선택한 것입니다. 글로벌 선도 기업의 MCP 도입 사례를 살펴보겠습니다.

• Microsoft: MCP 기반 협업 인프라 구축
  Microsoft는 2025년 3~4월부터 GitHub, Copilot Studio, Visual Studio Code(VS Code) 등 자사 핵심 개발 도구에 MCP를 순차적으로 적용했습니다. Copilot Studio에서는 MCP 서버와 연결된 작업 액션과 지식을 자동으로 불러오고 갱신할 수 있게 되었으며, GitHub와 VS Code에서는 멀티스텝 개발, 코드 리뷰, 외부 도구 호출 등 복합 작업을 AI가 처리할 수 있는 기반이 마련됐습니다.
  특히 Microsoft Teams에도 MCP가 적용되면서 기능적 진화가 뚜렷해졌습니다. Teams는 이제 AI가 과거 대화 내용이나 회의 기록을 자동으로 기억하고, 이를 바탕으로 맥락을 이해해 응답하거나 업무를 이어받는 방식으로 동작할 수 있게 되었습니다. 이는 회의 기록을 단순히 정리하는 수준을 넘어, 지속적인 맥락 인식과 실질적인 업무 생산성 향상으로 이어지고 있습니다.

• Google: 업무 생산성 향상을 위한 개발 환경 구체화
  2025년 4월, Google은 자사의 Gemini SDK와 에이전트 간 통신 규격인 A2A(Agent-to-Agent)에 MCP를 적용한다고 공식 발표했습니다. Google 개발자 블로그에 따르면, Gemini SDK는 MCP를 기본적으로 지원하며, 이를 통해 다양한 AI 에이전트 간의 상호작용과 외부 도구 연동을 통합된 표준 방식으로 처리할 수 있게 되었습니다.
  특히 Android Studio에 적용된 Gemini 에이전트 모드에서는, 사용자가 별도로 코드를 작성하지 않아도 AI가 자동으로 외부 시스템과 연결되어 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 소프트웨어 프로젝트 내 오류나 개선 요청을 분석한 뒤, 관련된 파일을 찾아 수정하고, 그 변경 사항을 정리해 개발팀에 제출하는 과정까지 자동화할 수 있습니다. 이러한 시도는 Google이 지향하는 에이전트 기반 생산성 도구의 고도화와 확장 가능한 AI 개발 환경 구현으로 점차 구체화되고 있습니다.

• OpenAI: 안전하고 일관된 방식으로 외부 도구 통합
  2025년 3월, OpenAI는 기존에 개발하던 독자 프로토콜을 중단하고 MCP를 공식적으로 채택했습니다. 이는 AI 모델이 외부 시스템과 보다 유연하고 일관되게 연결될 수 있도록 하려는 전략적 결정으로, OpenAI는 MCP를 통해 연결 표준을 외부와 공유하며 에이전트 생태계 확대를 본격화하고자 했습니다.
  이에 따라 ChatGPT 데스크톱 앱, Responses API, Agents SDK 등 주요 제품군에 MCP 기반 연동 기능이 도입되었습니다. 특히 ChatGPT 데스크톱 앱에서는 사용자가 외부 시스템과 연결된 프롬프트를 쉽게 호출하거나, Agents SDK를 통해 별도의 코딩 없이 여러 외부 기능을 시각적으로 구성하고 제어할 수 있도록 지원하고 있습니다.
  OpenAI는 MCP를 통해 다양한 외부 도구와의 통합을 보다 안전하고 일관된 방식으로 구현할 수 있으며, 개발자들이 표준화된 연결 구조를 바탕으로 복잡한 에이전트를 보다 쉽게 구축하고 배포할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다.

새로운 기술을 넘어 AI 생태계 표준으로… MCP가 앞당길 '진짜 똑똑한 AI'의 미래

앞서 살펴본 바와 같이 MCP는 초거대 언어 모델의 구조적 한계를 보완하고, 외부 시스템과의 연동을 구조적으로 단순화함으로써 AI의 실질적 활용 가능성을 크게 넓히고 있습니다.

먼저, 최근 확산되고 있는 멀티모달(Multi-modal) AI 환경에서 MCP는 더욱 중요한 역할을 수행합니다. 멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 각기 다른 데이터를 하나로 통합하는 것이 중요합니다. MCP는 다양한 형태의 에이전트를 통합하고 그에 맞는 도구를 자동으로 호출할 수 있는 구조를 제공해 '지능형 시스템'을 실현하는 데 필수적인 기반인 셈입니다. 오픈소스 커뮤니티의 확장도 눈여겨 볼만 합니다. LangChain, AutoGPT, CrewAI 등 다양한 프로젝트가 문맥 공유 기능을 고도화하면서 MCP의 오픈표준 채택 가속화될 것으로 예상됩니다.

또한 산업별 커스터마이징에 대한 높아지는 니즈도 MCP 발전을 앞당기는 요인입니다. 의료, 금융, 법률 등 도메인 특화 에이전트에 MCP를 적용하여 고도화된 고객 대응 및 업무 자동화 구현할 수 있기 때문입니다. 기업 입장에서 MCP는 기술적 복잡성을 줄이고, 더 빠르고 안정적이며 전문적으로 AI를 실무에 적용할 수 있는 환경을 제공합니다. 반복적인 연동 작업에서 벗어나 하나의 표준 구조만으로 다양한 시스템과 모델을 연결할 수 있고, AI 모델 교체나 기능 확장 시에도 기존 구조를 유지할 수 있어 유지보수 부담도 최소화할 수 있습니다.

무엇보다 중요한 것은 사용자 관점의 변화입니다. MCP 기반의 AI는 더 이상 단절된 답변에 그치지 않고, 대화의 흐름을 기억하며 실시간으로 외부 데이터를 참조하고, 보다 정확하고 개인화된 결과를 제공합니다. 이를 통해 상담, 콘텐츠 생성, 업무 자동화 등 실무 현장에서 AI가 이질감 없이 작동할 수 있습니다.

MCP는 아직 초기 단계이지만, 표준화 논의와 함께 산업 전반에 걸쳐 점차 더 많은 도입과 활용이 기대되는 기술입니다. ‘진짜 똑똑한 AI’ 시대를 앞당길 핵심 인프라로서 MCP가 AI 생태계의 미래를 어떻게 바꿔 나갈지 주목됩니다.

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