모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)

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요약

Anthropic 팀이 Model Context Protocol(MCP)의 정의와 기원을 공유하며, 도구·리소스·프롬프트 템플릿을 표준화해 LLM 워크플로우를 간소화하는 방식을 설명합니다. 해크위크에서 전 직원이 활용하며 시작된 프로토콜은 오픈소스로 공개돼 빠른 생태계 확장을 이루었고, 현재 1만 개가 넘는 서버 빌더와 주요 기업이 참여하고 있습니다. 또한 Claude 4 통합을 통한 에이전트 기능 강화와 Registry API, 장기 실행, elicitation 등 향후 로드맵을 제시합니다.

주요 키워드

Model Context Protocol(MCP) LLM Agent Registry API Tool Resource Prompt Template Open Source Claude 4

하이라이트

🔑 MCP는 LLM 애플리케이션에 도구, 리소스, 프롬프트를 표준화된 방식으로 전달하는 프로토콜로, 개발자가 복잡한 설정 없이 AI 워크플로우를 구현할 수 있게 돕습니다.
⚡️ 내부 해크위크에서 해커들이 Slack 통합부터 3D 프린터 제어에 이르기까지 다양한 MCP 서버를 구축하며 프로토콜의 유연성과 확장성을 입증했습니다.
🌟 MCP는 오픈소스로 공개되어 서버 빌더가 자유롭게 기여·수정할 수 있어, 문서 픽스부터 새로운 기능 추가까지 빠른 커뮤니티 주도 개선 사이클을 경험하고 있습니다.
📌 현재 1만 개 이상의 MCP 서버 빌더가 로컬과 클라우드 환경에서 MCP를 운영 중이며, IDE 및 모델 제공업체에서 표준 통합 프로토콜로 채택되고 있습니다.
🚀 도구(Tool), 리소스(Resource), 프롬프트 템플릿을 통해 Claude가 외부 API 호출, 파일 조회, 사용자 발화 삽입 등 다양한 작업을 수행하며, 현실 장치와 상호작용하는 창의적 사례들이 등장하고 있습니다.
🔄 Claude 4(Opus·Sonnet)와 통합 시 강화된 추론 능력으로 장기 작업과 에이전트 워크플로우가 원활해지며, MCP의 고급 기능 활용이 가속화될 전망입니다.
🛠️ 향후 Registry API를 통해 모델이 추가 서버를 동적으로 검색하고, 장기 실행 작업 지원 및 사용자 정보 요청(elicitation) 기능을 제공해 에이전트 경험을 더욱 풍부하게 만들 계획입니다

용어 설명

Model Context Protocol (MCP)

도구, 리소스, 프롬프트를 표준화된 형식으로 LLM에 전달해 AI 애플리케이션 워크플로우를 간소화하는 프로토콜

LLM(대형 언어 모델)

Large Language Model의 약자로, 대량의 텍스트 데이터를 학습해 언어 이해·생성 기능을 수행하는 모델

Tool

모델이 외부 시스템이나 API를 호출해 특정 작업을 실행할 수 있는 기능

Resource

파일, 텍스트, 데이터베이스 등 모델에 추가 컨텍스트를 제공하는 원시 데이터

Prompt Template

사용자가 편집하거나 트리거할 수 있는 사전 정의된 프롬프트 양식

RAG 파이프라인

Retrieval-Augmented Generation의 약자로, 외부 지식을 검색해 모델 응답에 활용하는 방식

Registry API

모델이 필요한 MCP 서버를 동적으로 검색해 연동할 수 있는 API

Agent

장기적인 목표를 수행하도록 설계된 지능형 LLM 기반 에이전트

Anthropic의 Alex(Claude Relations 리드), Theo(MCP 제품 매니저), David(기술 스태프 및 MCP 공동 창시자)가 모여 MCP의 개념과 다음 단계를 논의할 것을 예고합니다.

[00:18] Alex(Claude Relations 담당), Theo(MCP 제품 매니저), David(기술 스태프이자 MCP 공동 창작자)가 자신들을 소개하며, 오늘 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)에 대해 깊이 있게 다룰 것이라고 말한다.

[00:35] MCP에 대한 이야기는 많지만 실제 깊이 있는 이해는 부족하다는 점을 지적하며, MCP가 무엇인지 그리고 이를 사용하거나 구축한다는 것의 의미에 대해 질문한다.

MCP는 워크플로우 컨텍스트를 LLM 애플리케이션에 간단히 전달하는 표준화된 메커니즘입니다. 도구, 리소스, 프롬프트를 모델에 제공해 복잡한 API 통합 없이도 기능을 확장할 수 있습니다.

[00:55] David는 MCP를 '워크플로우를 AI 애플리케이션에 간단히 넣는 방법'으로 정의하며, LLM을 사용하는 애플리케이션에 컨텍스트를 제공하는 방법이라고 설명한다. 이는 도구나 원시 컨텍스트 등 다양한 형태가 될 수 있다고 한다.

[01:17] API 호출과의 차이점에 대한 질문에, David는 모델이 API와 직접 상호작용하지 않고 프롬프트와 도구를 통해 상호작용한다고 설명한다. MCP는 다양한 데이터 소스에서 데이터를 가져와 모델에 제공하는 방법을 표준화한다고 강조한다.

[01:52] MCP 프로토콜의 주요 구성 요소에 대해 설명한다. LLM을 사용하는 AI 애플리케이션 간의 프로토콜로서 세 가지 주요 요소를 노출한다: 도구(모델이 취할 수 있는 액션), 리소스(파일, 데이터 등 컨텍스트), 프롬프트(사용자가 컨텍스트 윈도우에 넣고 편집할 수 있는 프롬프트 템플릿).

MCP 서버는 도구(tool), 리소스(resource), 프롬프트 템플릿(prompt) 세 가지를 노출합니다. 도구는 모델이 취할 액션, 리소스는 원시 데이터, 프롬프트는 사용자가 삽입할 텍스트를 정의합니다.

[02:56] MCP의 기본 구현 방식으로 슬래시 명령어를 통해 AI 애플리케이션에서 프롬프트 템플릿을 불러오는 방법을 설명한다.

[03:14] MCP의 시작점은 개발자가 Claude 데스크톱과 IDE 간에 복사-붙여넣기를 반복하는 불편함을 해결하고자 했던 개인적 경험에서 비롯되었다.

개발 과정 중 Claude 데스크톱과 IDE 간 복사·붙여넣기 번거로움을 해소하기 위해 시작됐습니다. David가 아이디어를 제시하고 Justin이 확장해 내부 도구로 발전시켰습니다.

타임라인 정보가 없습니다.

내부 해크위크 기간 해커들이 MCP 서버를 다양하게 활용하면서 Slack 연동, 3D 프린터 제어 등 실험적 프로젝트가 쏟아졌습니다. 이를 통해 MCP의 잠재력을 확인했습니다.

[04:03] 9월 내부 해커톤에서 모든 참가자가 자발적으로 MCP 기반 프로젝트를 선택했으며, Slack 통합부터 3D 프린터 제어까지 다양한 활용 사례가 나타났다.

[05:03] MCP의 표준화 레이어가 개발자들에게 인기 있는 이유는 한 번 구축하면 여러 서버가 자동으로 Claude와 호환되어 개발 복잡성을 크게 줄여주기 때문이다.

[05:27] MCP 서버를 통해 Claude에게 새로운 기능을 가르치고 실제 행동을 취하는 것을 처음 보는 순간의 마법 같은 경험을 강조한다.

[05:39] MCP가 만들어내는 마법적인 순간에 대한 설명. 5분 만에 시스템이 작동하기 시작하는 즉시성과 Claude가 단순한 텍스트 출력을 넘어 다른 애플리케이션을 호출하고 심지어 3D 프린터까지 조작할 수 있게 되는 놀라운 경험을 공유.

[06:20] 2024년 11월 추수감사절 즈음 MCP 출시에 대한 이야기. 초기 반응은 느렸고 많은 사람들이 'MCP가 뭐지?'라고 물었지만, 네이밍의 어려움과 함께 점차적으로 인식이 개선되었던 과정을 설명.

2024년 11월에 공식 출시된 MCP는 초반에는 낮은 관심을 받았지만, IDE와 모델 제공업체 차원의 도입이 이어지며 점차 주목받는 프로토콜로 자리매김했습니다.

[07:12] MCP의 점진적 성장 과정과 전환점에 대한 설명. IDE가 먼저 도입했고, 이후 모델 제공업체들이 참여하면서 시장에 파장을 일으켜 더 많은 서버 제공업체들의 참여를 이끌어낸 과정을 소개.

[07:49] 소셜 미디어에서 자주 보이는 패턴과 MCP가 업계 표준 통합 프로토콜이 된 현황을 언급. 이전 시도들과 차별화된 핵심 결정인 오픈 소스화에 대한 질문과 그 이유에 대한 논의 시작.

통합 생태계의 지속성과 확장성을 보장하기 위해 MCP를 오픈소스로 공개했습니다. 이를 통해 서버 빌더 진입 장벽을 낮추고, 커뮤니티 기여를 적극 유도했습니다.

[08:37] AI 애플리케이션을 위한 통합 구축에서 오픈 스탠다드의 필요성을 설명하며, 개발자들이 어떤 AI 애플리케이션에 투자할지 불확실해하는 문제를 해결할 수 있다고 강조합니다.

[09:02] AI 애플리케이션의 진정한 가치는 통합이 아닌 모델의 지능과 워크플로우에 있다는 철학을 공유하며, 업계가 이 두 영역에 집중하기를 원한다고 말합니다.

[09:18] 오픈 소스의 장점으로 개발자들이 버그를 발견하면 직접 수정할 수 있는 선순환 구조를 언급하며, 단순히 오픈 소스를 좋아한다는 개인적 동기도 밝힙니다.

[09:43] MCP의 현재 상태로 주요 기업들의 채택과 1만 명 이상의 서버 개발자 생태계를 소개하며, 초기 로컬 중심에서 클라우드 호스팅으로의 전환점을 설명합니다.

현재 1만 개 이상의 MCP 서버 빌더가 참여하고 있으며, 로컬 실행과 클라우드 호스팅이 병행됩니다. 주요 기업들의 제품에 표준 프로토콜로 통합되어 시장에서 확산 중입니다.

[10:32] Claude AI 통합을 통한 원격 MCP의 첫 번째 주요 진입점을 소개하며, 이것이 웹에서 LLM이 상호작용하는 진정한 표준이 될 수 있는 중요한 순간이라고 평가합니다.

[10:59] 대기업과 오픈 소스 개발자들로 구성된 점점 확장되는 커뮤니티를 언급하며, 실제 사례로 문서 수정 PR을 제출한 커뮤니티 구성원의 기여를 소개합니다.

문서 수정 PR, 버그 픽스 등 커뮤니티 멤버가 능동적으로 프로젝트에 기여합니다. 오픈소스 특유의 소유감과 빠른 개선 주기가 MCP 발전을 견인합니다.

[11:24] 커뮤니티가 MCP 프로토콜에 대한 주인의식을 가지고 유지하려는 의지를 보여주고 있으며, MCP 세계에서 프로토콜 작업 외에도 다양한 활동들이 벌어지고 있다고 설명합니다.

MCP 컨퍼런스, 기업 파트너십, 엔터프라이즈 배포를 위한 인증·권한부여 논의 등 다양한 활동이 동시에 진행됩니다. 전문가와 기업이 협력해 스펙 진화를 이끌고 있습니다.

[11:40] MCP 관련 컨퍼런스 개최, 활발한 대화, 대기업과의 파트너십을 통한 스펙 발전 작업 등 다양한 활동들이 진행되고 있으며, 특히 기업용 배포와 신원 확인, 인증 분야에서 전문가들의 도움을 받고 있다고 설명합니다.

[12:12] MCP에 대한 커뮤니티 반응이 놀랍다고 언급하며, 온라인에서 이것이 HTTP와 같은 새로운 프로토콜의 탄생을 목격하는 것인지에 대한 논의가 활발하다고 설명합니다.

[12:37] 미래를 예측할 수는 없지만, LLM에 컨텍스트를 제공하는 올바른 문제를 찾았고 필요한 구성 요소들이 갖춰져 있기를 희망하며, 커뮤니티가 발전 방향을 안내해주기를 기대한다고 답변합니다.

[13:06] HTTP 같은 기존 프로토콜과 비교할 필요 없이, 단순히 사람들이 사용하고 싶어하는 것을 관심 있는 사람들과 함께 만들어가는 것이 중요하다고 강조합니다.

[13:23] MCP 초보 개발자를 위한 조언으로, 먼저 기존 온라인 서버를 살펴보고 Claude AI나 Claude 데스크톱과의 상호작용 패턴을 경험해보라고 권합니다. Hello World부터 시작해서 기본적인 도구, 프롬프트, 리소스를 단계별로 학습할 것을 제안합니다.

[14:14] 로컬 환경에서 Claude Code를 사용해 MCP 서버 코드를 작성하는 것부터 시작하는 것을 추천합니다.

[14:20] MCP 서버 개발에 대한 실용적인 조언으로, Claude Code를 사용해 10분 만에 기본적인 서버를 만들 수 있으며, 기존의 좋은 서버들을 참고해서 수정해 나가는 것이 효과적입니다.

[14:32] 실제 경험담으로, 모델 컨텍스트 프로토콜 문서를 Claude Code에 붙여넣기만 해도 자동으로 문서를 가져와서 서버를 생성해주는 놀라운 기능을 보여줍니다.

[14:58] 현실 세계와 연결되는 창의적인 MCP 서버들에 대한 이야기로, 신시사이저를 제어하거나 Blender를 조작하는 서버, 심지어 문을 제어하며 문지기 역할을 하는 서버까지 다양한 활용 사례를 소개합니다.

음악 합주용 신시사이저 제어, Blender 스크립트 자동 생성, 도어맨 역할 연기 등 현실 장치와 상호작용하며 창의적 활용 영역을 넓히고 있습니다.

[15:53] Blender MCP 서버의 구체적인 작동 방식에 대한 설명으로, Claude가 도구를 호출하면 Blender에서 자동으로 장면이 생성되는 과정을 보여주며, 이는 사람이 아닌 Claude가 직접 만들어내는 결과물입니다.

[16:24] Claude 4 출시와 MCP의 연관성에 대한 논의로, 더 지능적인 모델들이 등장하면서 상태 유지나 샘플링 같은 MCP의 고급 기능들이 에이전트 환경에서 더욱 중요해질 것이라는 전망을 제시합니다.

Opus·Sonnet 기반 Claude 4의 고도화된 추론 능력은 MCP를 통해 장기 실행 작업과 에이전트 워크플로우를 더욱 유연하고 효율적으로 지원합니다.

[17:07] 모델이 장기적인 작업을 수행하려면 충분한 지능이 필요하며, 현재 활용되지 않은 기능들이 모델 능력 향상과 함께 점점 중요해질 것이라고 설명합니다.

[17:22] 더 많은 MCP 서버를 연결하는 것이 쉬워질 것이며, Claude가 필요한 도구를 구별하는 능력이 향상될 것이라고 전망합니다.

[17:34] Claude에 연결할 수 있는 MCP 서버의 개수와 선택 방법에 대한 질문이 제기되며, 도구들의 중복성과 워크플로우에 따라 달라진다고 답변합니다.

[18:16] MCP의 미래 계획이 논의되며, 현재 프로토콜이 런칭되었지만 더 나은 예시와 문서화가 필요하다고 설명합니다.

Registry API(동적 서버 검색), 장기 실행 작업, 사용자 정보 요청(elicitation) 같은 에이전트 기능과 보안 강화, 문서 개선을 통해 MCP를 한 단계 진화시킬 계획입니다.

[18:33] 에이전트 기능이 가장 흥미로운 부분이며, 레지스트리 API를 통해 모델이 필요에 따라 추가 서버를 검색할 수 있게 될 것이라고 소개합니다.

[19:07] 장기 실행 작업과 질의응답 기능이 추가될 예정이며, 서버가 필요시 사용자에게 추가 정보를 요청할 수 있게 될 것이라고 설명합니다.

[00:00] 9월 경에 저희가 내부 해커톤을 열었는데,

[00:01] 모든 사람이 자유롭게

[00:03] 기본적으로 원하는 건 뭐든 만들 수 있었어요.

[00:05] 그런데 결국 모든 사람이 MCP를 만들더라고요.

[00:07] 정말 미친 일이었죠.

[00:08] 모든 사람들의 아이디어가

[00:10] "오, 그런데 이걸 MCP 서버로 만들면 어떨까?"

[00:12] 이런 식이었어요.

[00:18] 안녕하세요, 저는 Alex입니다.

[00:19] Anthropic에서 Claude Relations을 담당하고 있어요.

[00:21] 안녕하세요, 저는 Theo이고, MCP 제품 매니저입니다.

[00:24] 안녕하세요, 저는 David이고 Anthropic의 기술 스태프 멤버이자

[00:26] MCP의 공동 창작자 중 한 명입니다.

[00:28] 오늘은 모델 컨텍스트 프로토콜에 대해

[00:29] 이야기하고

[00:31] 그것이 무엇인지, 그리고 앞으로의 계획에 대해 깊이 들어가 보겠습니다.

[00:35] 두 분 모두 함께 해주셔서 감사합니다.

[00:36] MCP에 대해 이야기하게 되어 정말 기대되는데요.

[00:38] 하지만 먼저 MCP에 대한 이야기는 많지만

[00:42] 실제로 깊이 이해하는 사람은

[00:45] 많지 않은 것 같아요.

[00:47] 두 분이 보시는 MCP가 무엇인지,

[00:50] 그리고 실제로 MCP를 사용하거나

[00:51] 구축한다는 것이 어떤 의미인지 자세히 알아볼 수 있을까요?

[00:55] MCP는 단순히 제 워크플로우를

[00:57] AI 애플리케이션에 매우 간단한 방식으로

[01:00] 넣는 방법입니다.

[01:02] 처음에 제가 정말 원했던 것이 그런 거였고,

[01:04] 아니면 저희가 원하는 것이

[01:05] 단순히 LLM을 사용하는 애플리케이션에

[01:07] 컨텍스트를 제공하는 방법이에요.

[01:10] 정말 그렇게 간단한 거예요.

[01:12] 그리고 그건 도구가 될 수도 있고,

[01:14] 단순한 원시 컨텍스트가 될 수도 있고, 원하는 건 뭐든 될 수 있어요.

[01:17] 그게 API를 호출하는 것과는 어떻게 다른가요?

[01:21] 아니면 뭔가 그런 것 말이에요.

[01:22] 이 정보를 한 곳에서

[01:24] 기본적으로 모델의 프롬프트로 전달하는 건데요.

[01:27] 여기서 MCP를 특별하게 만드는 건 뭔가요?

[01:29] 제 생각에 질문은 모델이 무엇과 상호작용하느냐는 거예요.

[01:32] 모델은 API와 직접적으로 상호작용하지 않아요.

[01:34] 모델은 프롬프트와 도구, 그리고

[01:38] 모델이 처리할 수 있도록 제공하는 모든 것과 상호작용해요.

[01:42] 그래서 MCP는 API든 내부 데이터 소스든

[01:46] 그 어떤 것이든 상관없이,

[01:48] 그 데이터를 가져와서

[01:51] 실제로 모델에 제공하는 방법을 표준화합니다.

[01:52] 그럼 이게 프로토콜이네요.

[01:53] 그런 종류의 상호작용 패턴을 정의하는 거군요.

[01:56] 이 프로토콜의 주요 측면들이

[01:58] 따라야 하는 것들이 뭔가요?

[02:01] 주요 부분은 이것이 LLM을 사용하는

[02:03] AI 애플리케이션 간의 프로토콜이라는 것이고,

[02:05] 기본적으로 세 가지 주요한 것을 노출합니다.

[02:08] 도구, 그리고 리소스라고 하는 것,

[02:12] 이것은 RAG 파이프라인에 넣거나

[02:15] 원하는 대로 처리할 수 있는 원시 데이터이고,

[02:17] 그리고 프롬프트가 있습니다.

[02:18] 현재로서는 서버가 노출할 수 있는

[02:20] 세 가지 주요한 것들이 바로 이것들이에요.

[02:22] 그럼 도구는 모델이

[02:24] 세상에서 취할 수 있는 액션 같은 거군요.

[02:28] 리소스는 파일, 텍스트 같은 것들이고요.

[02:32] 파일, 데이터, 모델에게 주고 싶은

[02:36] 어떤 종류의 컨텍스트든 될 수 있어요.

[02:38] 그럼 프롬프트는 뭔가요?

[02:40] 사용자가 컨텍스트 윈도우에 직접 넣고 싶어 하는 것들이고

[02:45] 사용자에 의해 트리거되어

[02:47] 컨텍스트 윈도우에 넣어지는 것들이에요.

[02:49] 그러면 원하는 대로 편집할 수 있고요.

[02:51] 프롬프트가 실제로 하는 일이 바로 그것이에요.

[02:52] 결국 프롬프트 템플릿 같은 거죠.

[02:53] 프롬프트 템플릿이군요. 알겠어요.

[02:54] 말 그대로 프롬프트 자체를 정의하는 거네요.

[02:56] - 보통 슬래시 명령어로 구현하는 걸 볼 수 있어요.

[02:58] 슬래시 명령어로요.

[03:00] - 아, 알겠네요.

[03:01] 원하는 AI 애플리케이션에서

[03:04] 슬래시 명령어를 입력하면

[03:05] 프롬프트 템플릿을 불러온다는 거죠.

[03:07] - 맞아요. - 시간을 절약해주는 거네요.

[03:08] 일일이 작성할 필요 없이 말이에요.

[03:10] 좋아요, 그게 MCP의 가장 기본적인 형태군요.

[03:12] 물론 훨씬 더 복잡한 부분들도 있겠지만요.

[03:14] 이 모든 것의 시작은 뭐였나요?

[03:15] 어떻게 이런 아이디어가 나온 건가요?

[03:17] - 시작은 정말 간단했어요.

[03:19] 가장 기본적인 것부터 말씀드리자면

[03:21] 제가 내부 개발자 도구 작업을 했는데

[03:24] 금세 짜증이 났어요.

[03:25] 계속 복사하고 붙여넣기를 해야 하니까요.

[03:28] Claude 데스크톱에서 복사해서

[03:29] IDE와 계속 주고받아야 하는 게

[03:32] 정말 번거로워서 생각했던 거죠.

[03:35] 가장 중요한 것들을 복사하고 붙여넣는

[03:38] 이 두 애플리케이션 간의 문제를

[03:40] 어떻게 해결할 수 있을까가 MCP의 절대적인 시작점이었어요.

[03:44] 적어도 제 머릿속에서는요.

[03:46] 그리고 나서 다른 공동 창작자인

[03:49] 저스틴에게 이걸 설명했더니

[03:50] 그가 정말 적극적으로 나서서 발전시켰어요.

[03:53] 그래서 함께 구축해서

[03:55] Claude 데스크톱에 통합했죠.

[03:56] 그리고 말씀하신 중요한 순간이 있었어요.

[03:58] 해크 위크 이야기를 해주실래요?

[04:01] - 당신이 이야기하는 게 좋을 것 같네요.

[04:03] - 좋아요, 해크 위크는 정말 재미있었어요.

[04:06] 이게 정말 될지 확신이 없었거든요.

[04:09] 그런데 그때쯤

[04:12] 9월에 내부 해커톤이 있었는데

[04:14] 모든 사람이 자유롭게

[04:16] 원하는 걸 만들 수 있었어요.

[04:18] 그런데 모든 사람이 MCP를 만들었어요.

[04:20] 정말 - 대단했어요.

[04:21] 모든 사람의 아이디어가

[04:24] "이걸 MCP 서버로 만들면 어떨까?"였어요.

[04:27] - 네, 네.

[04:28] - 사람들이 만든 건 정말 다양했어요.

[04:30] Slack 통합 같은 표준적인 것부터

[04:33] MCP 하면 떠올릴 만한 것들까지

[04:36] 심지어

[04:37] MCP로 3D 프린터를 조작하는 사람도 있었어요.

[04:41] Claude가 현실 세계로 나왔을 때가 정말 좋았어요.

[04:44] MCP 서버 덕분에

[04:47] Claude가 현실 세계에 진출한 거죠.

[04:48] - 그게 뭐였죠?

[04:49] 저도 기억나는데, 이런 해커톤 프로젝트를 할 때

[04:52] 모든 해커톤 프로젝트를

[04:54] MCP를 사용하라고 강요한 건 아니었거든요.

[04:56] 완전히 자발적인 현상이었어요.

[04:59] 왜 사람들이 모든 프로젝트에서 MCP로 끌렸을까요?

[05:03] - 표준화 레이어가 있어서

[05:05] 애플리케이션에 컨텍스트를 추가하는 게

[05:07] 훨씬 쉬워졌기 때문이라고 생각해요.

[05:09] Claude가 MCP와 통합되는 순간

[05:13] 서버 개발자로서는

[05:16] 1개든 10개든 20개든 원하는 만큼 서버를 만들 수 있고

[05:20] 그 애플리케이션에서 자동으로 작동할 거라는 걸

[05:22] 알 수 있어요.

[05:23] 그래서 한 쪽만 생각하면 되고

[05:25] 다른 쪽은 신경 쓸 필요가 없어요.

[05:27] - 마법 같은 순간이 있는 것 같아요.

[05:28] MCP 서버를 사용해서

[05:30] 처음으로 Claude에게 새로운 걸 가르쳐줄 때

[05:33] 당신이 관심 있는 일에 대해

[05:35] Claude가 실제로 행동을 취하는 걸 보는 순간 말이에요.

[05:39] 그것이 바로 MCP가 정말 잘 포착하는 마법 같은 순간이라고 생각해요

[05:43] 사람들이 그렇게 흥미를 느끼는 이유죠

[05:45] 5분 만에 뭔가가 작동하기 시작하니까요

[05:47] - 맞아요, 맞아요. 저도 직접 경험해봤어요

[05:50] 심지어 Claude를 박스에서 꺼내는 것 같은 느낌이 들어요

[05:52] 말하자면요

[05:54] 갑자기 그냥 텍스트만 출력하는 것이 아니라

[05:56] 다른 일들을 하기 시작해요

[05:58] 다른 애플리케이션을 호출하고

[06:00] 데이터를 가져오거나

[06:02] 심지어 3D 프린터를 조작하기도 하는데

[06:05] 정말 놀라운 일이죠

[06:06] 그게 정말 특별하게 느껴져요

[06:09] MCP가 이런 것들을 어느 정도 매끄럽게 가능하게 해주죠

[06:11] 이게 여름 말, 가을 초반 이야기인데

[06:14] 해커톤이나 다른 활동들을 하면서였어요

[06:16] MCP는 언제 출시했고, 어떤 모습이었나요?

[06:18] - MCP는 추수감사절 즈음에 출시했어요

[06:20] - 네, 11월이네요. - 2024년

[06:24] - 출시는 어땠나요? 반응은 어떠했죠?

[06:27] - 처음에는 반응이 느렸어요

[06:31] 예상하시겠지만, 모든 사람들의 반응이

[06:33] 아직도 어떤 사람들은 이런 반응이에요

[06:35] MCP가 뭐지?

[06:38] - 맞죠? - 음

[06:39] - 네이밍은 어려워요

[06:40] 확실히 더 좋은 이름을 지을 수 있었을 거예요

[06:43] - 지금은 논란의 여지가 있지만, 어느 정도 자리잡았죠

[06:45] - 맞아요 - 그렇네요

[06:46] 하지만 여전히 MCP 대신 MPC라고 하는 사람들이 있어서

[06:48] NPC가 생각나고, 그런 거 있잖아요?

[06:52] - 네, 줄임말은 어려워요

[06:55] - 하지만 네, 줄임말은 어려워요

[06:56] 외부뿐만 아니라 내부에서도 많은 사람들이 MCP가 뭔지 물어봤어요

[07:00] 왜냐하면 정말 상향식 운동이었거든요

[07:03] 처음에는 사람들이 이게 뭐지?

[07:04] 모델에게 컨텍스트를 주거나 요청한다는 게 무슨 의미인지

[07:06] 이해하지 못했어요

[07:09] 그런데 사람들이 직접 써보고 경험하기 시작하면서

[07:12] 서서히 인기를 얻기 시작했다고 생각해요

[07:15] 전환점은

[07:16] 점점 더 많은 클라이언트들이 도입하기 시작했을 때였어요

[07:17] IDE들이 가장 먼저 도입했다고 생각해요

[07:21] 최근에는 모델 제공업체들의 도입이 많이 늘었고

[07:23] 그것이 시장에 많은 파장을 일으켜서

[07:24] 더 많은 서버 제공업체들이 실제로 서버를 구축하도록 동기를 부여했어요

[07:27] - 그런 부분에서 소셜 미디어에서 자주 보는 게

[07:29] MCP가 뭐야? 왜 이런 게 필요해?

[07:34] 그런데 한 달 후, 며칠 후에는

[07:36] 이게 최고야! 라고 하는 거예요

[07:37] 이런 스토리가 정말 많아서 너무 재밌어요

[07:39] - 네, 그래서 지금은 업계 표준 통합 프로토콜이 되었다고

[07:42] 말해도 무방하다고 생각해요

[07:45] 제가 생각하기에는 이와 경쟁할 만한 게 없어요

[07:47] 하지만 출시로 돌아가보면

[07:49] 여기서 핵심적인 결정은 이것을 오픈 소스로 만드는 것이었어요

[07:53] 이는 이 분야에서 출시되었던

[07:54] 이전의 시도들과는 꽤 달랐죠

[07:57] 그 결정의 이유를 설명해주시고

[07:59] 왜 오픈 소스로 만들었나요?

[08:02] - 네, 통합을 위한 폐쇄적인 생태계를 만들면

[08:05] 서버 개발자나 통합 개발자들에게

[08:09] AI 애플리케이션에 컨텍스트를 제공하는 것이

[08:11] 명확하지 않게 됩니다

[08:13] 알겠죠

[08:15] 그런데 폐쇄된 통합 생태계는 한계가 있어요

[08:20] 이전에 이 분야에서 출시된 것들과는

[08:23] 꽤 다른 접근이었죠

[08:25] 그 결정 뒤의 추론을 설명해주실 수 있나요?

[08:27] 왜 오픈 소스로 만들었나요?

[08:29] - 네, 통합을 위한 폐쇄된 생태계가 있다면

[08:37] 그리고 AI 애플리케이션에 컨텍스트가 제공되는 것에 대해서

[08:40] 서버 개발자들이나 통합 개발자들에게는 명확하지 않죠

[08:46] 통합 개발자들에게 말이에요

[08:49] 그 AI 애플리케이션이 영원히 있을 건가요?

[08:51] 거기에 투자해야 할까요?

[08:53] 어느 것에 투자해야 할까요?

[08:55] 그래서 이것을 오픈 스탠다드로 만들면

[08:57] 정말로 통합을 구축하는 데 드는

[09:00] 마찰을 줄일 수 있죠

[09:02] 그리고 우리는 AI 애플리케이션을 구축하는 가치가

[09:05] 반드시 어떤 통합에 접근할 수 있느냐가 아니라

[09:08] 모델의 지능과

[09:10] 모델 위에 구축하는 워크플로우에 있다고 믿습니다

[09:11] 그래서 우리는 업계가 이 두 가지에 집중하기를 원했고

[09:13] 통합을 구축하는 것보다는 말이죠

[09:15] 그게 말이 되네요

[09:17] 그리고 오픈 소스를 통해

[09:18] 들어갈 수 있는 사이클이 있는 것 같아요

[09:21] 누군가가 서버에 기여하고

[09:24] 그러면 누군가가 그것을 사용하고 버그를 발견하면

[09:26] 아, 내가 직접 고칠 수 있구나 하고 생각하죠

[09:29] 그리고 그게 모든 것을 빠르게 만들 수도 있어요

[09:32] 또 다른 부분은 저스틴과 제가

[09:34] 그냥 오픈 소스를 좋아한다는 거예요

[09:36] 가끔은 가장 단순한 것이죠

[09:38] 네, 맞아요

[09:39] 그래서 이제 많은 회사들이

[09:41] 자신들의 제품에 MCP를 채택하고 있고

[09:43] 많은 다른 개발자들과 회사들이

[09:46] 이 모든 것들을 사용할 수 있는

[09:49] 또는 이 모든 클라이언트들에 연결될 수 있는 서버들을 만들고 있죠

[09:52] 이제 업계 전반에서 어떤 모습인가요?

[09:56] MCP의 현재 상태는 어떤가요?

[09:58] 현재 상태는 주요 업체들이

[10:00] 자신들의 제품에 이를 채택하고 있다는 것입니다

[10:03] 우리는 정말 큰 MCP 서버 개발자 생태계를 가지고 있어요

[10:06] 1만 명 이상이죠

[10:09] 그리고 이는 흥미로운 교차점에 있는데

[10:11] 처음에는 주로 개발자들에게 초점이 맞춰져 있었고

[10:14] 매우 로컬한 경험이었죠

[10:16] 서버들이 로컬에서 실행되고

[10:18] 사용하는 소프트웨어도 로컬에서 실행되었어요

[10:19] 그리고 우리가 변곡점을 맞고 있다고 생각해요

[10:23] 이제 이런 서버들이

[10:24] 클라우드에서 호스팅되기 시작하는 것을 보고 있어요

[10:27] 우리가 원격 MCP라고 부르는 웹 형태로 말이죠

[10:32] 그리고 Claude AI 통합이

[10:35] 그 분야의 첫 번째 주요 진입점이죠

[10:38] 웹사이트처럼 연결할 수 있게 해주는

[10:40] MCP 서버를 제공하는 것을

[10:42] 일상적인 Claude AI 워크플로우에 말이죠

[10:44] 그리고 이것이 중요한 순간이라고 느껴요

[10:47] 웹을 위한 진정한 표준이 될 수 있는

[10:49] LLM들이 그것과 상호작용하는 방식에 대한 말이죠

[10:52] 이것이 어떻게 작동할지 지켜봐야겠어요

[10:54] 하지만 네, 그것이 우리가 현재 있는 곳이라고 생각해요

[10:56] 그리고 물론 우리 주변에

[10:59] 점점 더 큰 커뮤니티가 구축되고 있어요

[11:01] 그리고 이는 대기업들뿐만 아니라

[11:04] 때로는 그냥 MCP 작업을 좋아하는

[11:06] 오픈 소스 사람들이기도 하죠

[11:08] 그리고 그것이 점점 더 커지고 있어요

[11:10] 가장 신기한 것은 누군가가 오늘 아침에

[11:12] 우리 문서를 고쳐줬다는 거예요

[11:15] 우리가 오래된 이미지를 가지고 있었는데

[11:17] 그들이 그냥 PR을 제출했고, 우리가 받아들였어요

[11:19] 그래서 오픈 소스를 하는 거죠

[11:20] 네, 그게 좋아요

[11:21] 커뮤니티가 지원해주는 것이 좋고

[11:23] 그들도 주인의식을 느끼는 것 같아요

[11:24] 그리고 그것을 유지하고 싶어하는 마음도 있는 것 같아요.

[11:27] 그리고 제 생각에는, 음...

[11:28] 촬영하기 전에 이에 대해 얘기했었는데,

[11:31] MCP 세계에서 지금 많은 일들이 벌어지고 있는 것 같아요.

[11:35] 단순히 프로토콜 작업 외에도요.

[11:36] 요즘 MCP와 관련해서 어떤 일들이 일어나고 있나요?

[11:40] 네, 정말 많은 일들이 있어요.

[11:42] MCP 관련 컨퍼런스들도 있고요.

[11:45] 정말 많은 대화들이 오가고 있어요.

[11:48] 대기업들과 함께 작업하는 파트너십들도 있고,

[11:51] 스펙의 발전과 그들의 문제점들에 대해

[11:54] 함께 작업하고 있어요.

[11:56] 기업용 배포에 대해 많이 배웠고

[11:58] 신원 확인과

[11:59] 해당 영역에서의 인증에 대한 필요성을 지난 몇 달 동안

[12:03] 배웠고, 이 분야의 최고 전문가들로부터

[12:06] 도움을 받았어요.

[12:07] 그리고 그것은 현재 MCP 세계의

[12:09] 작은 일부분일 뿐이에요.

[12:11] 정말 대단하네요.

[12:12] 네, 저는 정말 그 반응에 놀라고 있어요.

[12:16] 그리고 이제 온라인에서 게시물들을 보기 시작했는데

[12:20] 이것이 새로운 프로토콜의 탄생을

[12:21] 목격하는 것과 같은 모습인지에 대한 글들이요.

[12:23] 이것이 HTTP나

[12:25] 그런 것들이 생겨날 때와 비슷한 건지요?

[12:28] 여러분은 그런 비교를 어떻게 보시나요?

[12:30] 이것이 그런 의미의 새로운 프로토콜인가요?

[12:33] 아니면 과거에 봤던 것들과 비교해서

[12:36] 어떻게 이해해야 할까요?

[12:37] 그럼 좋겠어요.

[12:38] 우리 중 누구도 미래를 볼 수는 없으니까요.

[12:40] 일단 나무에 두드리면서

[12:41] 우리가 올바른 길을 찾았기를 바라고 있어요.

[12:43] 하지만 바로 그 부분에서 커뮤니티가 우리를 도와줄 수 있다고 생각해요.

[12:47] 우리가 LLM에 컨텍스트를 제공한다는

[12:51] 올바른 문제를 찾았고

[12:54] 충분히 앞을 내다보고 생각해서

[12:57] 모든 올바른 구성 요소들이 있고,

[12:59] 커뮤니티가 우리가 그것을 발전시켜 나가는 데

[13:02] 다음 몇 단계로 도움을 줄 수 있기를 희망해요.

[13:06] 제 관점에서는

[13:07] 사람들이 사용하고 싶어하는 것을 만들고

[13:10] 이것에 관심을 가진 사람들과 함께 만들어가면 돼요.

[13:13] HTTP나 다른 것들과 비교할 필요도 없고,

[13:16] 그냥 단순히

[13:17] 사람들이 사용하고 싶어하는 것을 만들면 되는 거예요.

[13:19] 결국 그게 다니까요.

[13:20] 그래서 제가 개발자이고

[13:23] MCP가 처음이고, 참여하고 싶고,

[13:25] 또한 MCP로

[13:26] 작업하는 방법을 조금 배우고 싶다면,

[13:29] 이런 사람에게 어떤 조언이 있나요?

[13:31] 제가 가장 먼저 할 일은 온라인에 있는

[13:37] 기존 서버를 찾아보는 것이에요.

[13:40] 그것을 가지고 놀아보고, Claude AI와 어떻게 작동하는지 보거나,

[13:45] 로컬 MCP로 놀아보고 싶다면 Claude 데스크톱을 사용해보세요.

[13:49] 하지만 우선

[13:50] 그 상호작용 패턴이 무엇인지 먼저 느껴보세요.

[13:53] 그러면 나중에 자신만의

[13:54] MCP를 만드는 것이 훨씬 쉬워질 거예요.

[13:56] 그리고 고전적인 Hello World부터 시작하세요.

[13:59] 하나의 도구만으로, 그냥 'Hello world'로 응답하는 것부터요.

[14:02] 프롬프트, 리소스에도 같은 일을 해보세요.

[14:06] 더 복잡한 것으로 넘어가기 전에

[14:08] 각각에 대해 아주 기본적인 것을 시도해보세요.

[14:11] 그리고 사람들이 그것에 대한 감을 잡으면

[14:12] 얼마나 쉬운지 깨닫게 될 거예요.

[14:14] 네, 저는 확실히 로컬에서 시작해서

[14:15] Claude Code를 꺼내서

[14:17] MCP 서버처럼 코드를 작성하는 것부터 시작하겠어요.

[14:20] 그리고 거기서부터 시작하세요.

[14:21] 실제로 놀랍도록 잘 작동한다고 생각해요.

[14:22] 10분 정도면 뭔가 만들 수 있어요.

[14:24] 그리고 네, Theo가 말한 대로,

[14:26] 좋은 서버들을 살펴보고 그들이 하는 일을 보세요.

[14:28] 그리고 거기서부터 수정해 나가면 됩니다.

[14:30] 네, 그렇게 말씀하시니까 재미있네요.

[14:32] 전날 실험을 해봤는데

[14:33] 모델 컨텍스트 프로토콜 문서를 그냥 가져와서

[14:38] Claude Code에 붙여넣고, '서버 만들어줘'라고 했어요.

[14:42] 심지어 내용을 붙여넣거나

[14:44] 그런 것도 안 해도 됐어요.

[14:45] Claude Code가 알아서 가져와서, 페치하고,

[14:47] 불러와서 서버를 만들어줬어요.

[14:50] 정말 쉬운 예시였죠.

[14:52] 이런 것들로 얼마나 빨리 시작할 수 있는지

[14:55] 보여주는 사례였어요.

[14:55] 특히 Claude가 내부에서 동력을 제공할 때 말이죠.

[14:58] 지금까지 세상에 나온

[15:00] 여러분이 좋아하는 MCP 서버가 있나요?

[15:03] 저는 정말로 그런 MCP 서버들을 좋아해요.

[15:05] 현실 세계와의 격차를 메워주는 것들 말이에요.

[15:07] 저는 음악을 좋아하는 사람이고,

[15:09] 집에 신시사이저가 있어요.

[15:11] 누군가가 만든 MCP 서버가 있는데

[15:13] 기본적으로 만들어주는 거예요.

[15:16] 신시사이저를 제어할 수 있게요.

[15:18] 그게 정말 좋아요.

[15:19] 그냥 정말로,

[15:20] 여기서 Claude가 물리적 장치와 상호작용하고

[15:23] 나중에 음악을 만드는 거잖아요. 제 마음속에서는 정말 멋져요.

[15:25] 그런 것들을 좋아하고, 창의적인 것들도 좋아해요.

[15:28] 사람들이 Blender로 가지고 노는 것들도 좋아해요.

[15:30] 기발한 것들도 좋아해요.

[15:32] 우리 팀원 중 한 명은 Claude가 자기 문을 제어하게 해요.

[15:36] MCP 서버를 통해서 문지기 역할을 하게 하죠.

[15:40] 그런 창의성이 정말 좋아요.

[15:43] 정말로 그걸로

[15:44] 가능성은 무한해요.

[15:45] API를 통해 ping할 수 있는 모든 것이나,

[15:47] MCP 서버로 감쌀 수 있는 모든 것을

[15:50] Claude나 다른 LLM으로 제어할 수 있어요.

[15:53] 그리고 Blender 관련해서 설명해 주세요.

[15:57] 누군가가 실제로 Claude를 사용해서

[16:00] MCP를 통해 Blender를 제어했다는 거죠?

[16:02] 네, 기본적으로는

[16:04] MCP 서버가 Blender 스크립트를 Blender에 작성하는 거예요.

[16:07] 그리고 보시면, 아시다시피, 동영상이 많이 있어요.

[16:10] 한번 보세요.

[16:11] Claude가 이런 도구들을 호출하는 걸 보실 수 있고,

[16:14] 옆에서 Blender가 갑자기 장면을 만들어내요.

[16:17] 그것도 사람이 한 게 아니라

[16:19] Claude가 만든 거예요. 정말 좋아해요.

[16:21] 정말 멋지네요. 정말 좋아요.

[16:24] 조금 다른 얘기로 넘어가 볼게요.

[16:25] 최근에 Claude 4를 출시했는데,

[16:28] Opus와 새로운 Sonnet 말이에요.

[16:30] 이것이 MCP에 어떤 것을 가능하게 하고,

[16:33] 이것이 더 넓은 주제와 어떻게 연결되는지요.

[16:36] 에이전트와 AI들이 보고 있는

[16:39] 더 긴 시간 범위에서 작동할 수 있는 거 말이에요.

[16:41] 더 많은 지능을 가진 모델들로 넘어가면서,

[16:45] 더 오래 실행되는 작업을 할 수 있게 되고,

[16:46] 실제로 우리가 구축한 일부 기본 요소들이

[16:48] MCP에서 더 많이 사용될 것 같아요.

[16:50] 지금 당장은 많은 채택을 받지 못했을 수도 있지만요.

[16:54] 그러니까, 상태 유지와 관련된 것들,

[16:58] 실제로 샘플링을 하는 것과 관련된 것들,

[17:01] 하지만 이것들은 우리가 처음에 생각했던 기본 요소들이에요.

[17:04] 실제로 에이전트 세계에서 도움이 되는 것들 말이죠.

[17:07] 하지만 모델이 충분한 지능을 갖추어야 한다는 점이 필요합니다

[17:09] 모델이 좀 더 장기적인 작업을 시작할 수 있을 정도로 말이죠.

[17:12] - 흥미롭네요.

[17:13] 그래서 아직 그다지 활용되지 않은 것들이

[17:15] 점점 더 중요해질 것 같아요

[17:19] 모델이 더 능력을 갖추게 되면서

[17:20] 그것들을 사용할 수 있게 되니까요.

[17:22] - 그리고 아마도 더 쉬워질 거예요

[17:23] 더 많은 MCP 서버를 연결하는 것도

[17:26] Claude가 점점 더 나아질 것이고

[17:28] 어떤 것이 필요한지 구별하는 능력도

[17:32] 행동을 취하기 위해서 말이죠.

[17:34] - Claude에 한 번에 몇 개의 MCP 서버를 연결할 수 있나요?

[17:38] 어떻게 그 중에서 선택하는지 알 수 있나요?

[17:40] - 상황에 따라 다릅니다. - 좋은 질문이네요.

[17:42] - 상황에 따라 다른 이유는

[17:44] 도구들이 어떻게 작성되었는지, 중복되는지에 따라서죠.

[17:47] 만약 세 개의 이슈 트래커 MCP 서버를

[17:49] 나란히 둔다면, 당연히 모델이 혼란스러워할 수 있어요.

[17:52] 하지만 이슈 트래커 같은 것과

[17:55] 완전히 다른 것이라면

[17:57] 뭔가 완전히 다른 것 말이죠

[18:00] 그러면 꽤 쉬워진다고 생각해요

[18:03] 그러면 많은 것들을 나란히 둘 수 있어요.

[18:05] 결국 워크플로우의 문제이고

[18:06] 얼마나 겹치는지의 문제예요.

[18:09] - 알겠습니다.

[18:10] 그리고 모델이 더 능력있고 지능적이 될수록

[18:13] 더 많은 것들을 처리할 수 있게 될 것 같아요.

[18:16] 그럼 MCP의 다음 계획은 무엇인가요?

[18:18] - 프로토콜이 이제 런칭되었습니다.

[18:20] 좋은 도입률을 보이고 있지만, 더 잘할 수 있어요

[18:23] 사람들이 그것이 무엇인지 이해하도록 도우는 것에서요.

[18:24] 그래서 확실히 투자할 예정입니다

[18:25] 더 많은 예시들, 더 나은 문서화에 말이죠.

[18:28] 또한 핵심 보안 기능들에도 투자하고 있습니다.

[18:33] 대부분의 사람들이 가장 흥미로워할 것은

[18:36] 에이전트와 에이전트에 대한 우리의 생각입니다.

[18:39] 에이전트를 위해 정말 큰 기능 중 하나는

[18:43] 곧 출시될 레지스트리 API입니다.

[18:44] 이것은 모델이 실제로

[18:46] 추가 서버를 검색하고

[18:49] 그것들을 LLM에 가져올 수 있게 해줄 것입니다.

[18:53] 그러면 조금 더 에이전트적인 루프가

[18:56] 가능해집니다

[18:57] 클라이언트가 단순히 결정하는 것이 아니라

[18:59] 내가 알고 있는 10가지 것들이 있고

[19:01] 모델이 맥락을 가지기를 원하는 것들 말이죠.

[19:03] 이제 모델이 필요에 따라 더 많은 것들을 검색할 수 있어요.

[19:07] 두 번째는 장기 실행 작업입니다.

[19:09] 실제로 쉽게 만들어 주는 것이죠

[19:11] MCP로 더 오래 실행되는 작업들을 할 수 있도록요.

[19:15] 그리고 세 번째는 질의응답입니다.

[19:17] 서버로서 실제로 돌아가서

[19:20] 사용자에게 더 많은 정보를 요청하는 방법

[19:22] 더 많은 정보가 필요할 때 말이죠.

[19:24] - 흥미진진하네요.

[19:25] MCP의 미래가 어떻게 될지 정말 기대됩니다.

[19:28] 그리고 두 분 모두 출연해 주셔서 감사합니다.

[19:30] - 감사합니다.