MCP 모델 컨텍스트 프로토콜 쉽게 이해하기 — LLM에 내 데이터를 연결하는 방법

핵심 메시지

• MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic이 주도하는 표준으로, LLM에게 내 데이터베이스·문서·파일 시스템·슬랙 메시지 같은 외부 데이터 접근 능력을 부여한다.
• Claude Desktop은 기본적으로 GitHub에 접근할 수 없지만, MCP를 설정하면 'list commits' 같은 도구를 승인해 최신 커밋 요약을 받을 수 있다.
• MCP 서버는 자신이 할 수 있는 일을 알려주는 /tools 엔드포인트와, 그 도구를 실제 실행하는 구현을 갖춘 작은 프로그램이다.
• 하나의 사용자 질의는 도구 목록 조회→도구 사용 지시→도구 실행→결과 요약으로 이어지며 내부적으로 여러 번의 왕복 요청으로 처리된다.
• 파일 시스템·GitHub·Postgres 등 공식 레퍼런스 서버가 제공되고, Claude Desktop 설정 파일에 JSON을 붙여 넣는 것으로 연결한다.

쉽게 이해하기

이 영상은 이론을 최소화하고 실용적으로 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)가 무엇인지 설명한다. MCP는 Claude를 만든 Anthropic이 주도하는 시도로, 이미 여러 도구와 제공자가 지원하고 있다(녹화 시점 기준 OpenAI의 ChatGPT는 제외). 진행자는 Claude Desktop을 열어 문제 상황을 먼저 보여준다. 'JetBrains의 Kotlin 저장소 최신 커밋 세 개를 요약해 달라'고 하면, Claude는 GitHub 저장소에 직접 접근할 수 없고 지식 컷오프가 있어 답할 수 없다고 한다.

그런데 Claude Desktop을 MCP를 쓰도록 재설정한 뒤 같은 질문을 하면, 'GitHub에서 list commits를 실행할까요?'라는 확인이 뜨고, 이를 허용하면 Claude가 최신 커밋 요약을 내놓는다. 추상적으로 보면 이것이 MCP의 역할이다. 즉 LLM에게 내 개인 데이터베이스, 구글 문서, 파일 시스템, 슬랙 메시지 등 어떤 데이터 소스든 접근할 수 있게 해 준다.

MCP 거래에 등장하는 주체를 보면, Claude Desktop은 호스트(host) 혹은 클라이언트(client)다. 엄밀히는 호스트가 여러 클라이언트를 포함할 수 있어 둘은 다르지만 흔히 혼용된다. 그리고 실제 LLM인 Claude가 있는데, Claude Desktop은 프런트엔드로서 질의를 인터넷으로 보내 응답을 받는다. 여기에 데이터를 가진 GitHub가 있으며, 이는 데이터베이스나 로컬 파일 시스템 등 무엇이든 될 수 있다.

핵심은 새로운 주체인 MCP 서버다. Claude Desktop이 도는 곳 근처에서 실행되는 작은 프로그램으로, 예컨대 GitHub REST API를 호출해 커밋 목록을 가져온다. MCP 서버는 자신이 할 수 있는 일(예: list commits, PR 생성, 파일 푸시)을 알려주는 /tools 엔드포인트와, 그 도구를 실제로 수행하는 구현을 갖는다. GitHub 공식 레퍼런스 서버의 경우 list commits 도구는 소유자·저장소 이름과 페이지 옵션을 입력받는 JSON 스키마로 기술돼 있다.

전체 흐름은 이렇다. ①Claude Desktop이 먼저 MCP 서버에 '가진 도구를 알려 달라'고 묻는다. ②실제 질의와 함께 그 도구 목록을 Claude에 보낸다. ③Claude는 '저장소 정보는 없지만 도구가 있으니 그걸 쓰고 다시 불러 달라'고 답한다. ④클라이언트가 MCP 서버를 통해 GitHub REST API를 호출해 커밋을 받아 온다. ⑤마지막으로 도구 결과(최신 커밋)를 포함해 Claude에 다시 요약을 요청한다. 결국 사용자의 질문 하나가 뒤에서 여러 번의 요청으로 처리되며, Claude 자체는 GitHub에 직접 접근하지 않는다.

설정은 Claude Desktop 설정 파일(macOS 기준 Library/Application Support 아래 claude_desktop_config.json)에 레퍼런스 서버가 안내하는 JSON을 붙여 넣는 방식이다. Claude Desktop이 서버를 직접 실행하며 Docker·npx·python 등 실행 방식이 제공되는데, 진행자는 Docker가 가장 잘 됐다고 한다. GitHub 개인 액세스 토큰을 넣고 Claude를 재시작하면 채팅창에 '17개 MCP 도구 사용 가능' 같은 표시가 뜬다. 도구 외에도 리소스·루트·템플릿 프롬프트 등이 있지만, 실제 에이전트형 워크플로를 가능케 하는 도구가 지금 가장 주목받는 부분이다.

주요 인사이트

• MCP는 LLM의 근본 한계인 '내 데이터·최신 정보에 접근 불가'를 표준화된 방식으로 메운다. 모델을 바꾸지 않고도 외부 데이터 소스를 붙일 수 있다는 점이 핵심이다.
• LLM은 도구 결과를 받아 자연어로 정리할 뿐, 실제 데이터 접근과 API 호출은 MCP 서버가 담당한다. 즉 지능과 실행이 명확히 분리된다.
• 겉으로는 질문 한 번이지만 내부적으로는 도구 목록 조회·도구 실행·결과 요약까지 여러 왕복이 일어난다. 에이전트형 동작의 비용과 지연을 이해하는 단서가 된다.
• 파일 시스템·GitHub·Google Drive·Postgres 등 공식 레퍼런스 서버 덕분에, 개발자는 표준 스펙에 맞춰 자신만의 도구를 JSON으로 노출하기만 하면 된다.
• MCP 서버가 노출하는 도구는 곧 모델이 수행할 수 있는 행동 범위가 된다. 어떤 도구를 열어 두느냐가 보안·권한 설계의 출발점이다.

자주 묻는 질문

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