MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)의 현재 상태

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최근 샌프란시스코에서 열린 MCP 개발자 서밋에 참석했는데, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 AI 에이전트 및 컨텍스트가 풍부한 AI 애플리케이션의 기본 구성 요소로 빠르게 자리 잡고 있다는 것을 알 수 있었습니다. 이 포스팅에서는 이벤트의 주요 업데이트, 새로운 사용 사례, MCP의 향후 예정 사항, Elastic의 Elasticsearch MCP 서버를 활용하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이란 무엇인가요?

익숙하지 않은 분들을 위해 설명하자면, 모델 컨텍스트 프로토콜은 다양한 데이터 소스 및 도구에 AI 모델을 연결하는 구조화된 양방향 방법을 제공하여 보다 관련성 있고 정보에 입각한 응답을 생성할 수 있도록 하는 개방형 표준입니다. 일반적으로 "AI 애플리케이션용 USB-C 포트"라고 불립니다.

다음은 양방향성을 강조하는 아키텍처 다이어그램입니다:

AI 애플리케이션을 확장하는 데 있어 주요 과제 중 하나는 각각의 새로운 데이터 소스에 대한 사용자 지정 통합을 구축해야 하는 것이므로, 이는 AI 실무자에게 중요한 변화입니다. MCP는 모델에 컨텍스트를 관리하고 제공하기 위한 지속 가능하고 재사용 가능한 아키텍처를 제공합니다. 모델에 구애받지 않고 서버에 구애받지 않으며 완전한 오픈 소스입니다.

MCP는 애플리케이션 간의 통합을 표준화하기 위한 일련의 API 사양 중 가장 최신 버전입니다. 과거에는 RESTful 서비스를 위한 OpenAPI, 데이터 쿼리를 위한 GraphQL, 마이크로 서비스 통신을 위한 gRPC를 사용했습니다. MCP는 이러한 구형 사양의 구조화된 엄격함을 공유할 뿐만 아니라 이를 제너레이티브 AI 설정에 적용하여 사용자 지정 커넥터 없이도 에이전트를 다른 시스템에 쉽게 연결할 수 있습니다. 여러 면에서 MCP는 HTTP가 웹에서 했던 일을 AI 에이전트에서 하는 것을 목표로 합니다. HTTP가 브라우저와 웹사이트 간의 통신을 표준화한 것처럼, MCP는 AI 에이전트가 주변 데이터 세계와 상호 작용하는 방식을 표준화하고자 합니다.

MCP와 다른 에이전트 프로토콜 비교

상담원 프로토콜 환경은 빠르게 확장되고 있으며, 상담원 상호 작용 방식을 정의하기 위해 경쟁하는 12개 이상의 새로운 표준이 등장하고 있습니다. LlamaIndex의 로리 보스는 에이전트 간 대화에 초점을 맞춘 에이전트 간 프로토콜과 LLM에 구조화된 컨텍스트를 전달하는 데 초점을 맞춘 MCP와 같은 컨텍스트 지향 프로토콜의 두 가지 유형으로 대부분 분류할 수 있다고 설명합니다.

Google의 A2A (에이전트 간 프로토콜), Cisco와 IBM의 ACP (에이전트 통신 프로토콜), 아고라와 같은 다른 인기 프로토콜은 에이전트 간 협상, 연합 구축, 심지어 탈중앙화된 신원 시스템을 가능하게 하는 것을 목표로 합니다. MCP는 상담원이 서로 대화하는 방식이 아니라 툴과 데이터에 액세스하는 방식에 초점을 맞추기 때문에 좀 더 실용적인 접근 방식을 취합니다(향후 다양한 방식으로 이를 지원할 수도 있지만).

현재 MCP를 차별화하는 요소는 견인력과 추진력입니다. 초창기 프론트엔드 프레임워크의 React와 마찬가지로 MCP도 틈새 문제에서 시작하여 현재는 가장 많이 채택되고 확장 가능한 에이전트 프로토콜 중 하나로 자리 잡았습니다.

서밋 요약: MCP의 진화하는 우선순위

이 서밋에는 Anthropic, Okta, OpenAI, AWS, GitHub 등의 기여자들이 연사로 참여했습니다. 이번 회담에서는 핵심 프로토콜 개선부터 실제 구현에 이르기까지 다양한 논의가 이루어졌으며, 즉각적인 우선순위와 장기적인 우선순위에 대한 윤곽이 드러났습니다. 이 강연은 초기 실험과 단순한 도구 호출에서 벗어나 MCP를 기반으로 신뢰할 수 있고 확장 가능한 모듈식 AI 시스템을 구축하는 것으로의 전환을 반영했습니다.

여러 연사가 MCP가 단순한 프로토콜 배관을 넘어 AI 네이티브 웹의 기반이 될 수 있는 미래에 대해 이야기했습니다. 자바스크립트를 통해 사용자가 웹 페이지를 클릭하고 상호 작용할 수 있었던 것처럼, MCP를 통해 에이전트가 우리를 대신하여 동일한 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 이커머스에서는 사용자가 쇼핑을 위해 웹사이트를 수동으로 탐색하는 대신 상담원에게 로그인하여 특정 제품을 찾아 장바구니에 추가하고 결제하라고 간단히 지시할 수 있습니다.

페이팔은 이번 서밋에서 이러한 에이전트 커머스 경험을 가능하게 하는 새로운 에이전트 툴킷과 MCP 서버를 선보였습니다. MCP가 도구와 데이터 소스에 대한 안전하고 안정적인 액세스를 제공하므로 상담원은 웹을 읽는 데 그치지 않고 이를 기반으로 조치를 취할 수 있습니다. 오늘날 MCP는 이미 강력한 추진력을 갖춘 표준으로 자리 잡았으며, 향후에는 웹 전반에서 AI를 활용한 사용자 상호작용의 표준이 될 수 있습니다.

MCP 프로젝트 업데이트: 운송, 도출 및 구조화된 툴링

MCP의 핵심 기여자인 제롬 스와낵은 지난 6개월 동안 프로토콜 사양에 대한 몇 가지 업데이트를 공유했습니다. 이러한 변경의 주요 목표는 다음과 같습니다:

1. 스트리밍 가능한 HTTP를 추가하여 원격 MCP 활성화하기
2. 발화 및 도구 출력 스키마를 추가하여 더욱 풍부한 상담원 상호작용 모델을 사용하려면 다음과 같이 하세요.

MCP가 오픈 소스이기 때문에 개발자는 이미 스트리밍 가능한 HTTP와 같은 변경 사항을 구현할 수 있습니다. 유도 및 도구 출력 스키마는 현재 공개되지 않았으며 초안 단계에 있으며 발전할 수 있습니다.

스트리밍 가능한 HTTP (2025년 3월 26일 출시): 영향력 있는 기술 업데이트는 새로운 전송 메커니즘으로 스트리밍 가능한 HTTP를 도입한 것입니다. 이는 서버 전송 이벤트(SSE)를 확장성이 뛰어난 양방향 모델로 대체하여 단일 HTTP 연결을 통해 청크 전송 인코딩과 점진적 메시지 전달을 지원합니다. 이를 통해 AWS Lambda와 같은 클라우드 인프라에 MCP 서버를 배포하고 오래 지속되는 연결이나 폴링이 필요 없는 엔터프라이즈 네트워크 제약을 지원할 수 있습니다.

유도 (06-18-2025에 출시): 도출을 통해 서버는 클라이언트로부터 컨텍스트를 구조화하는 방식에 대한 스키마를 정의할 수 있습니다. 기본적으로 서버는 필요한 사항과 기대하는 입력의 종류를 설명할 수 있습니다. 여기에는 몇 가지 의미가 있습니다: 서버 빌더의 경우 더 복잡한 에이전트 상호작용을 구축할 수 있습니다. 클라이언트 빌더의 경우 이러한 스키마에 맞게 조정되는 동적 UI를 구현할 수 있습니다. 그러나 사용자로부터 민감하거나 개인 식별이 가능한 정보를 추출하는 데 유도 기능을 사용해서는 안 됩니다. 개발자는 모범 사례를 따라 유도 프롬프트가 안전하고 적절하게 유지되도록 해야 하며, 특히 MCP가 성숙해짐에 따라 더욱 그렇습니다. 이는 이 글의 뒷부분에서 논의할 더 광범위한 보안 문제와 관련이 있습니다.

도구 출력 스키마 (06-18-2025에 출시): 이 개념은 클라이언트와 LLM이 도구 출력 모양을 미리 알 수 있게 해줍니다. 도구 출력 스키마를 통해 개발자는 도구가 반환할 것으로 예상되는 내용을 설명할 수 있습니다. 이러한 스키마는 직접 도구 호출의 주요 한계 중 하나인 컨텍스트 창을 비효율적으로 사용하는 문제를 해결합니다. 컨텍스트 창은 LLM으로 작업할 때 가장 중요한 리소스 중 하나로 간주되며, 도구를 직접 호출하면 LLM의 컨텍스트에 완전히 푸시되는 원시 콘텐츠를 반환합니다. 도구 출력 스키마는 MCP 서버가 구조화된 데이터를 제공하도록 허용하여 토큰과 컨텍스트 창을 더 잘 활용할 수 있도록 도와줍니다. 다음은 일반적인 도구에 대한 몇 가지 모범 사례입니다.

이러한 새로운 업데이트와 향후 추가 기능을 통해 MCP는 더욱 모듈화되고 유형화되어 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 에이전트 프로토콜이 될 것입니다.

잘 사용되지 않는 전원 기능: 샘플링 및 루트

MCP 사양이 새로운 것은 아니지만, 기조연설에서 샘플링과 루트가 모두 강조되었습니다. 이 두 가지 기본 요소는 현재 간과되고 잘 알려지지 않았지만 에이전트 간의 더욱 풍부하고 안전한 상호 작용에 크게 기여할 수 있습니다.

샘플링 - 서버가 클라이언트에 완료를 요청할 수 있습니다: 샘플링을 사용하면 MCP 서버가 클라이언트 측 LLM에 완료를 요청할 수 있습니다. 이는 서버가 요청에 응답만 하는 것이 아니라 클라이언트 모델에 응답을 생성하도록 요청할 수 있는 프로토콜의 양방향 특성을 추가합니다. 이를 통해 클라이언트는 비용, 보안 및 MCP 서버가 사용하는 모델을 완벽하게 제어할 수 있습니다. 따라서 사전 구성된 모델이 있는 외부 MCP 서버를 사용하는 경우 서버가 이미 클라이언트에 연결된 모델을 프롬프트하기만 하면 되므로 자체 API 키를 제공하거나 해당 모델에 대한 자체 구독을 구성할 필요가 없습니다. 이를 통해 보다 복잡하고 인터랙티브한 상담원 동작이 가능해집니다.

루트 - 리소스에 대한 범위 지정 액세스: 루트는 클라이언트가 집중할 관련 리소스 및 작업 공간에 대해 서버에 알릴 수 있는 방법을 제공하기 위해 설계되었습니다. 이는 서버가 작동하는 범위를 설정하는 데 유용합니다. 루트는 "정보 제공을 위한 것이지 엄격하게 강제하는것은 아니다"라는 점에 유의하세요. 즉, MCP 서버나 에이전트에 대한 자격이나 권한을 정의하지 않습니다. 즉, 서버나 에이전트가 특정 도구를 실행하거나 쓰기 작업을 수행하는 것을 막기 위해 루트에만 의존할 수 없습니다. 루트를 사용하면 사용자 승인 메커니즘을 통해 클라이언트 측에서 권한을 처리해야 합니다. 또한 개발자는 루트에 의해 설정된 경계를 존중하고 모범 사례를 사용하도록 설계된 서버를 사용해야 한다는 점을 염두에 두어야 합니다.

상담원을 위한 인증: OAuth 2.1 및 보호된 메타데이터

이 섹션에서는 안전하지 않은 플로우를 제거하고 모범 사례를 통합한 OAuth 2.0의 최신 버전인 OAuth 2.1에 중점을 둡니다.

특히 보안과 확장성이 MCP가 에이전트와 툴을 연결하는 표준이 되는 데 걸림돌이 되는 주요 장애물로 여겨지는 만큼 OAuth 지원은 매우 기대되는 주제였습니다. Aaron Parecki (Okta의 OAuth 2.1 편집자이자 ID 표준 전문가)는 MCP가 서버 개발자의 복잡성을 대부분 덜어주는 깔끔하고 확장 가능한 OAuth 흐름을 채택하는 방법에 대해 설명했습니다. 공식 OAuth 2.1 인증 사양은 최근 6-18-2025에 최신 프로토콜 개정판에 게시되었습니다.

이 구현에서는 OAuth 책임을 MCP 클라이언트와 서버로 나눌 수 있습니다. 대부분의 인증 흐름은 MCP 클라이언트에서 시작되고 처리되며, 마지막에 서버가 보안 토큰을 수신하고 확인하는 역할만 수행합니다. 이러한 분할은 개발자가 모든 연결을 구성할 필요 없이 여러 도구에서 인증하는 방법의 중요한 확장 문제를 해결하는 데 도움이 되며, MCP 서버 개발자가 OAuth 전문가가 될 필요가 없도록 보장합니다.

강연의 두 가지 주요 하이라이트는 다음과 같습니다:

1. 보호된 리소스 메타데이터: MCP 서버는 목적, 엔드포인트 및 인증 방법을 설명하는 JSON 파일을 게시할 수 있습니다. 이를 통해 클라이언트는 서버 URL만으로 OAuth 플로우를 시작할 수 있으므로 연결 프로세스가 간소화됩니다. 자세히 알아보세요: MCP에서 OAuth 수정하기
2. IDP 및 SSO 지원: 기업은 ID 공급업체를 통합하여 중앙에서 액세스를 관리할 수 있습니다. 이는 사용자 경험과 보안 모두에 도움이 됩니다. 사용자는 10개의 서로 다른 동의 화면을 클릭할 필요가 없으며 보안팀은 각 연결에 대한 가시성을 확보할 수 있습니다.

OAuth 로직을 클라이언트로 푸시하고 서버의 메타데이터에 의존함으로써 MCP 에코시스템은 큰 병목 현상을 피할 수 있습니다. 이를 통해 MCP는 오늘날 프로덕션 환경에서 최신 API를 보호하는 방식과 더욱 밀접하게 연계됩니다.

추가 읽기: OAuth 2 간소화.

컴포저블 에코시스템의 보안 과제

새로운 개발에는 새로운 공격 표면도 수반됩니다. Cisco의 Arjun Sambamoorthy는 MCP 환경의 몇 가지 주요 위협을 다음과 같이 나열합니다:

이러한 문제를 해결하기 위해 Arjun은 모든 검증을 처리할 수 있는 신뢰할 수 있는 MCP 레지스트리(자세한 내용은 아래 읽기 목록의 상위 두 항목을 참조하세요)와 이 보안 체크리스트를 사용할 것을 제안합니다.

추가 읽기:

• 공식 MCP 보안 모범 사례
• OWASP LLM 애플리케이션 상위 10위
• 히든레이어 위협 연구
• MCP 스캔
• OWASP 프롬프트 주입 가이드

다음 단계 레지스트리, 거버넌스 및 에코시스템

중앙 집중식 MCP 레지스트리가 개발 중이며 이번 서밋에서 가장 지속적으로 논의된 주제 중 하나였습니다. 현재 서버 에코시스템은 파편화, 낮은 신뢰도 및 검색 가능성으로 어려움을 겪고 있습니다. 특히 메타데이터가 불완전하거나 스푸핑될 수 있는 탈중앙화된 생태계에서는 개발자가 MCP 서버를 찾고, 그 기능을 확인하고, 안전하게 설치하는 것이 어렵습니다.

중앙 집중식 레지스트리는 신뢰할 수 있는 정보 소스 역할을 하고 검색 가능성을 개선하며 서버 메타데이터의 무결성을 보장하고 악성 도구 설치 위험을 줄임으로써 이러한 문제점을 직접 해결합니다.

MCP 레지스트리의 목표는 다음과 같습니다:

• 서버 메타데이터(서버의 기능, 인증, 설치 및 호출 방법)에 대한 단일 소스 제공
• 불완전한 타사 레지스트리와 파편화를 제거하여 서버가 등록을 원할 때 인터넷의 다른 모든 레지스트리를 업데이트할 필요가 없도록 합니다.
• 앞서 언급한 메타데이터가 포함된 CLI 도구와 server.json 파일을 포함하는 서버 등록 플로우를 제공합니다.

더 큰 희망은 신뢰할 수 있는 레지스트리가 생태계를 안전하게 확장하여 개발자가 자신 있게 새로운 도구를 만들고 공유할 수 있도록 돕는 것입니다.

거버넌스는 앤트로픽이 가장 중요하게 생각하는 또 다른 문제였습니다. MCP는 개방적이고 커뮤니티 주도로 유지되어야 하지만 거버넌스 모델을 확장하는 것은 여전히 진행 중인 작업이라는 점을 분명히 했습니다. 현재 해당 분야에서 도움을 구하고 있으며, 오픈소스 프로토콜 거버넌스에 대한 경험이 있는 분이라면 누구든 연락해 달라고 요청하고 있습니다. 이것은 제가 언급하고 싶었던 다른 주제로 이어집니다. 행사 내내 연사들은 생태계는 내부 개발자들의 기여가 있어야만 성장할 수 있다고 강조했습니다. MCP를 새로운 웹 표준으로 만들고 다른 인기 있는 에이전트 프로토콜과 차별화하기 위해서는 집중적인 노력이 필요합니다.

실제 세계에서의 MCP: 사례 연구 및 데모

여러 조직에서 이미 MCP가 실제 애플리케이션에서 어떻게 사용되고 있는지 공유했습니다:

• 페이팔 - 에이전트 커머스를 위한 MCP 서버: PayPal은 사용자의 쇼핑 경험을 근본적으로 바꿀 수 있는 새로운 에이전트 툴킷과 MCP 서버를 선보였습니다. 소셜 미디어를 뒤져 상품을 찾고, 가격을 비교하고, 결제하는 대신 PayPal MCP 서버에 연결된 상담원과 채팅하여 이러한 모든 작업을 처리할 수 있습니다.
  
• EpicAI.pro - 자비스: MCP의 발전으로 실제 자비스형 비서가 점점 더 가까워지고 있습니다. 아이언맨 영화에 익숙하지 않은 분들을 위해 설명하자면, 자비스는 자연어를 사용하고, 다중 모드 입력에 응답하며, 응답 대기 시간이 없고, 사용자의 요구를 사전에 예측하고, 자동으로 통합을 관리하고, 기기와 위치 간에 컨텍스트 전환이 가능한 AI 어시스턴트입니다. 자비스를 실제 로봇 비서로 상상한다면, MCP는 자비스에게 '손' 또는 복잡한 작업을 처리할 수 있는 능력을 부여합니다.
  
• Postman - MCP 서버 생성기: 다양한 API 요청을 선택하고 장바구니에 담아 전체 장바구니를 MCP 서버로 다운로드할 수 있는 API 요청에 대한 장바구니 환경을 제공합니다.
  
• 블룸버그 - 블룸버그는 엔터프라이즈 GenAI 개발의 주요 병목 현상을 해결했습니다. 약 10,000명의 엔지니어를 보유한 이 회사는 팀 전체에 걸쳐 도구와 에이전트를 통합할 수 있는 표준화된 방법이 필요했습니다. MCP를 통해 내부 툴을 상담원이 통합 인터페이스에서 쉽게 호출할 수 있는 원격 우선의 모듈식 구성 요소로 전환했습니다. 이를 통해 엔지니어는 조직 전체에 툴을 기여할 수 있었고, AI 팀은 사용자 지정 통합 대신 에이전트 구축에 집중할 수 있었습니다. 이제 블룸버그는 확장 가능하고 안전한 에이전트 워크플로우를 지원하여 MCP 에코시스템과의 완전한 상호운용성을 확보할 수 있습니다. 블룸버그는 어떤 공개 자료도 연결하지 않았지만, 정상 회담에서 공개적으로 발표한 내용은 이렇습니다.
  
• 블록 - 블록은 MCP를 사용하여 직원들이 엔지니어링, 영업, 마케팅 등의 업무를 자동화할 수 있도록 지원하는 내부 AI 에이전트인 Goose를 구동합니다. 이들은 매일 사용하는 시스템과 자연어 상호 작용을 지원하기 위해 Git, Snowflake, Jira 및 Google Workspace와 같은 도구를 위한 60개 이상의 MCP 서버를 구축했습니다. 이제 Block의 직원들은 코드를 작성하지 않고도 Goose를 사용하여 데이터 쿼리, 사기 탐지, 인시던트 관리, 내부 프로세스 탐색 등의 작업을 수행할 수 있습니다. MCP는 블록이 단 2개월 만에 여러 직무에 걸쳐 AI 도입을 확장할 수 있도록 지원했습니다.
  
• AWS - AWS MCP 서버: AWS는 주사위 굴리기를 시뮬레이션하고, 과거 주사위 굴림을 추적하고, 스트리밍 가능한 HTTP를 사용하여 결과를 반환하는 재미있는 던전 앤 드래곤 테마의 MCP 서버를 선보였습니다. 이 경량 예시는 Lambda 및 Fargate와 같은 AWS 도구와 인프라를 사용하여 MCP 서버를 구축하고 배포하는 것이 얼마나 쉬운지를 강조합니다. 또한 MCP 서버와 상호 작용하는 멀티모달 에이전트를 구축하기 위한 오픈 소스 툴킷인 Strands SDK도 소개했습니다.

Elastic의 MCP 서버

지금 바로 Elastic의 MCP 서버를 사용해 보세요. 현재 프리뷰 버전입니다. MCP 서버에서 노출되는 사용 가능한 도구는 다음과 같습니다:

• list_indices: 사용 가능한 모든 Elasticsearch 인덱스 나열
• get_mappings: 특정 Elasticsearch 인덱스에 대한 필드 매핑 가져오기
• search: 제공된 쿼리로 Elasticsearch 검색 수행 DSL
• get_shards: 전체 또는 특정 인덱스에 대한 샤드 정보 가져오기

위의 도구를 통해 이미 몇 가지 강력한 기능과 대규모 검색이라는 Elasticsearch의 핵심 강점에 액세스할 수 있습니다. list_indices 를 사용하면 에이전트가 어떤 데이터가 있는지 검색할 수 있고, get_mappings 를 사용하면 구조와 필드 유형을 이해할 수 있으며, search 를 사용하면 Elasticsearch DSL의 모든 기능을 사용하여 쿼리를 전송할 수 있습니다. 이 간단한 패턴으로 이미 엔터프라이즈급 검색 기능을 사용할 수 있으며, 에서 복잡한 집계와 같은 기능을 곧 지원할 예정입니다.

저희는 계속해서 더 발전된 사용 사례를 모색하고 있으며, 토론 포럼이나 GitHub 리포지토리의 이슈를 통해 피드백, 기여 및 제안을 환영합니다. 우리는 멋진 기여자 커뮤니티를 보유하고 있으며, 한 기여자는 이미 모든 Kibana 엔드포인트를 노출하는 Kibana용 비공식 MCP 서버를 만들었습니다. 이를 통해 Claude 데스크톱과 같은 채팅 인터페이스를 통해 대시보드 생성 등 Kibana가 제공하는 강력한 기능을 활용할 수 있습니다. 여기에서 전체 리포지토리를 확인하세요. (이 프로젝트는 커뮤니티에서 관리하는 프로젝트이며 Elastic의 공식 제품이 아니라는 점에 유의하세요.)

결론

MCP 개발자 서밋은 MCP가 이러한 AI 에이전트가 서로 상호 작용하고 주변 데이터 세계와 상호 작용하는 방식을 형성하고 있음을 분명히 했습니다. 에이전트를 엔터프라이즈 데이터에 연결하든 완전 자율 에이전트를 설계하든 MCP는 표준화되고 구성 가능한 통합 방법을 제공하여 대규모로 빠르게 유용해지고 있습니다. 전송 프로토콜과 보안 패턴에서 레지스트리와 거버넌스에 이르기까지 MCP 생태계는 빠르게 성숙하고 있습니다. MCP는 계속해서 개방적이고 커뮤니티 주도로 운영될 예정이므로 지금 바로 개발자가 MCP의 진화를 주도할 수 있습니다.

자주 묻는 질문