Model Context Protocol: Origins and Requests For Startups - Theodora Chu, MCP PM, Anthropic

영상 링크: Model Context Protocol: Origins and Requests For Startups — Theodora Chu, MCP PM, Anthropic
채널명: AI Engineer

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP): 탄생 배경과 스타트업을 위한 기회 핵심 요약

• 이 영상은 Anthropic의 제품 매니저인 테오도라 추(Theodora Chu)가 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)의 탄생 배경, 오픈소스 표준화 이유, 발전 과정, 기술적 업데이트, 커뮤니티 참여 방향, 그리고 스타트업이나 개발자들이 MCP 생태계에서 구축할 수 있는 기회들을 체계적으로 설명함
• MCP의 기획 배경은 대형 언어 모델(LLM)이 외부 맥락에 직접 접근하고, 도구를 사용할 수 있도록 ‘모델 에이전시(agency)‘를 확장하는 것에서 출발함
• 공동 창립자 데이비드와 저스틴이 2023년 중반, 매번 슬랙·Sentry 등 외부 서비스에서 정보를 복사·붙여넣으며 LLM 입력창에 넣던 문제를 인식한 것이 시작점
• MCP의 핵심 목표는 LLM이 도구를 호출하고 외부 서비스와 상호작용하며, 인간처럼 더욱 자율적으로 업무에 활용될 수 있도록 표준화된 오픈소스 프로토콜을 제공하는 것임
• 실내 해커톤에서 시작된 MCP는 2023년 11월 오픈소스로 전환됐고, VS Code, Sourcegraph, Cursor 등 여러 IDE 및 구글, 마이크로소프트, 오픈AI로 생태계가 빠르게 확장됨
• 프로토콜 개발 과정에서 스트리머블 HTTP 지원 도입, OAuth 인증 개선, 개발자 경험 개선(SDK/디버깅 툴 강화), elicitation 기능 추가 등 지속적 개선이 이루어짐
• MCP 생태계 확장의 최대 관건은 ‘서버’의 다양성·고품질화, 서버 구축 간소화, 자동화된 MCP 서버 생성, AI 보안·감시·감사툴 개발 등임
• MCP는 앞으로도 완전한 오픈 상태로 유지될 예정이며, 생태계 참여 및 커뮤니티 주도의 개선을 강조함

세부 요약 - 주제별 정리

MCP는 LLM이 외부 세계와 직접 상호작용할 수 있는 ‘모델 에이전시’ 실현을 목표로 개발됨

• MCP(Model Context Protocol)의 출발점은 LLM이 스스로 필요한 외부 맥락을 참조하고, 외부 도구를 이용할 수 있는 능력, 즉 ‘모델 에이전시(agency)‘를 부여하는 데 있음
• 사용자들은 Slack, Sentry 등 외부 서비스의 중요한 정보를 복사해 LLM 입력란에 붙여넣어야 했던 과정을 반복적으로 경험
• 데이비드와 저스틴은 LLM이 ‘박스 밖’으로 나가 외부 세계의 컨텍스트와 기능을 가져올 수 있기를 희망하며 MCP를 구상
• 기존 LLM의 툴 콜(tool calling)이 발전하는 흐름과 맞물려 MCP가 주요 도약점이 될 것으로 판단
• 모델 스스로 적절한 도구와 데이터를 선택해 업무를 수행할 수 있도록 하는 것이 차세대 AI 활용의 핵심이라고 강조

MCP는 오픈소스 표준 프로토콜로 설계되어 대규모 활용과 생태계 확산을 의도함

• MCP가 닫힌(폐쇄형) 생태계였다면 각 통합 파트너사별로 반복적인 비즈니스 디벨롭먼트, 인터페이스 합의, 별도 통합 과정이 필요
• 대규모 도입과 통합 확장성을 위해 완전 공개 오픈소스 표준 프로토콜로 MCP를 설계
• 표준 프로토콜의 개방성은 추후 다양한 모델 공급자와 개발자, 오픈 커뮤니티 참여를 쉽게 만듦
• MCP의 구조와 개선점에 대해 커뮤니티로부터 자유로운 이슈 제기와 PR(풀 리퀘스트) 제출을 독려

처음 출시 전후로는 “왜 새로운 프로토콜이 필요한가”에 대한 의문이 많았음

• 2023년 11월 오픈소스 출시 당시 “MCP가 무엇인가?”, “왜 이게 필요한가?”, “기존 툴 콜과 뭐가 다른가?” 등 피드백이 다수 발생
• 개발사 내 해커톤에서 인기가 폭발했지만, 외부 대중은 MCP의 필요성과 구체적 역할을 잘 이해하지 못함
• 초기에는 ‘MCP’와 ‘MPC’ 같은 용어 혼동도 빈번
• 실제 개발자들이 MCP로 자체 워크플로우를 자동화하는 경험을 한 이후로 인지도가 상승

Cursor, VS Code 등 코딩 툴들이 MCP를 채택하면서 생태계 확장이 본격화됨

• Cursor가 첫 주요 사례로 MCP를 채택한 이후, VS Code, Sourcegraph 등 다양한 IDE와 개발 툴들이 MCP를 도입
• 이후 구글, 마이크로소프트, 오픈AI 등 주요 빅테크 기업들도 MCP를 적용함
• 다양한 코딩 툴의 도입으로 실질적 에이전시 확대와 실사용 시나리오가 본격적으로 확장됨

MCP의 설계 원칙은 ‘에이전트형 미래’와 서버·클라이언트 복수화에 최적화되어 있음

• LLM 기반 에이전트가 스스로 적합한 행동(action)과 도구를 선택하는 세상이 핵심 목표라고 명확히 밝힘
• 최근 전달 방법을 SSE에서 스트리머블 HTTP로 전환—양방향 통신 및 에이전트 상호작용 촉진을 위해 결정된 현저한 변화
• “클라이언트보다 서버가 더 많아질 것”이라는 전망에 따라 서버 개발의 단순화와 서버 측 툴링 향상에 집중
• 서버·클라이언트 복잡성 균형에서 서버 관리 용이성을 우선했다고 설명

MCP는 최근 OAuth 인증, 스트리머블 HTTP, elictation 지원 등 다양한 기술 업데이트를 진행

• 6개월간 원격 MCP 구축 지원, OAuth 결함 개선, 스트리머블 HTTP를 주요 전달 방식으로 변경 등 굵직한 업데이트가 있었음
• OAuth 관련 문제는 커뮤니티 기여로 해결
• 개발자 도구로 SDK 개선, Inspector(서버 디버깅 툴) 업데이트 등 개발 경험 강화에 중점
• elicit 기능: 서버가 사용자로부터 추가 정보를 대화적으로 요청할 수 있도록 도입 (예: 항공권 예약시 ‘가장 좋은’ 기준을 사용자에게 질문)
• Registry API 개발 중—모델이 동적으로 MCP 서버 목록을 찾는 기능 확장 목표

커뮤니티 주도의 오픈 거버넌스와 MCP의 영구적 개방성 강조

• MCP 프로토콜의 오픈소스 유지 및 커뮤니티 주도의 지속적 개선 강조
• 필요한 사항 발견 시, 이슈 등록이나 PR 제출을 언제든 환영
• 향후 거버넌스(운영 및 의사결정 구조) 진화에 대한 추가 업데이트 예정

고품질 MCP 서버 제작과 각 산업 분야별 서버 확산이 최우선 성장 동력임

• MCP 생태계의 80% 비중을 ‘서버의 질과 수량 확대’가 차지한다고 밝혀, 서버 구축을 최우선 과제로 언급
• 많은 개발자들이 기존 API 엔드포인트를 MCP용 툴로 단순 래핑(1:1 매핑)하는데, 진정한 MCP 서버 디자인은 엔드 유저, 클라이언트 개발자, 모델 3자를 모두 ‘사용자’로 고려해야 함
• 엔드 유저의 다양하고 구체적인 사용 시나리오, 프롬프트 설계, 모델이 올바른 반응을 할 수 있도록 도울 수 있는 도구 설계가 필수
• 현재는 개발자 도구(Dev Tool) 범위에서 서버가 많지만, 앞으로 영업, 금융, 법률, 교육 등 모든 산업에 활용되는 MCP 서버들이 필요하다고 강조

MCP 서버 구축을 위한 툴의 다양화와 자동 서버 생성 미래에 대한 비전

• 서버 개발 간소화(호스팅, 테스트, 배포 툴 등) 도구의 확대 필요성 강조
• 대기업의 내부 MCP 도입, 개인 개발자(indie hacker)의 외부 서버 개발 등 전방위 도구 활용 사례를 유도
• 모델이 직접 MCP 서버를 생성·관리하는 “자동 MCP 서버 생성” 시나리오도 장기적 비전으로 제시—모델의 코드 작성 및 외부 시스템 상호작용 수준이 향상될 때 실현 가능할 것이라 탐색

AI 애플리케이션의 실세계 데이터 접근이 보안·감사 등 요구를 높임에 따라 관련 툴 개발도 필수임

• 실서비스 및 외부 데이터 접근이 늘면서 AI 보안, 모니터링, 감사 툴의 수요가 본격적으로 대두됨을 언급
• MCP 자체뿐만 아니라 AI 전반에 적용될 수 있는 보안, 관찰(Observability), 감사(Auditing) 등의 툴을 구축하는 것 역시 중요한 스타트업 기회로 강조

MCP가 에이전트·서버·클라이언트의 유기적 관계 속에서 AI 상호작용 표준으로 자리잡고 있음

• MCP 내부적으로는 서버와 클라이언트, 에이전트가 서로 역할을 주고받으며 상호작용하는 구조
• ‘에이전트’란 본질적으로 서버이자 동시에 MCP 클라이언트 역할도 수행할 수 있는 프레임으로 정의
• 향후 다양한 발표에서 MCP 기반 에이전트 구현에 대해 자세히 다룰 예정임을 언급

스타트업은 지금 MCP 생태계 확장기에 적극적으로 참여해 다양한 서버, 서버 빌딩 도구, 보안·감시툴 개발로 미래 기회를 선점할 수 있음

• MCP 표준이 잡혀가고 있지만, 실제 생태계는 아직 초기 단계로, 우수한 서버와 툴이 더 필요함
• 서버 품질 고도화, 산업별 서버 확장, 빌더 편의성 향상, AI 보안·감시툴 등이 모두 열려있는 고성장 영역임
• MCP 및 AI 생태계 발전 방향에 실질적으로 기여할 수 있는 폭넓은 기회가 창출되고 있음을 강조