MCP와 API 비교 설명

4 days ago 4

MCP (Model Context Protocol) 는 AI 모델이 외부 도구 및 데이터 소스와 상호작용하는 방식을 표준화한 새로운 개방형 프로토콜임
USB-C 포트가 여러 기기를 연결하는 방식을 단일화하듯이, MCP는 AI 시스템이 다양한 도구 및 데이터 소스와 연결하는 방식을 단일화함

기존 API보다 MCP를 사용하는 이유

전통적인 API 통합은 각 도구 및 서비스마다 별도의 코드 작성, 인증 방식, 오류 처리, 유지 보수가 필요함
API는 각 문에 맞는 별도의 열쇠를 사용하는 것과 같음
- 각 서비스나 도구별로 개별 통합이 필요하고 문서화, 인증, 오류 처리 및 유지 보수가 복잡함

MCP의 등장 배경

MCP는 Anthropic에서 시작된 프로젝트이며, Claude와 같은 AI 모델이 도구 및 데이터 소스와 쉽게 상호작용하도록 설계됨
현재는 오픈 소스로 공개되어 여러 회사와 개발자가 채택 중임
AI 도구 상호작용의 새로운 표준으로 자리잡아가는 중임

MCP vs 기존 API 비교

통합 노력: MCP는 단일 표준, 기존 API는 개별 통합 필요
실시간 통신: MCP 지원, 기존 API 미지원
동적 발견: MCP 가능, 기존 API 불가능
확장성: MCP는 플러그 앤 플레이, 기존 API는 추가 통합 필요
보안 및 제어: MCP는 일관성 유지, 기존 API는 다름

MCP와 기존 API의 주요 차이점

단일 프로토콜: 한 번 MCP로 통합하면 여러 도구와 서비스에 연결 가능
동적 발견: AI 모델이 사전에 코딩 없이 사용 가능한 도구를 자동으로 검색 및 상호작용 가능
양방향 통신: 실시간으로 정보를 가져오고 작업을 수행할 수 있음 (예: WebSocket과 유사)

MCP의 양방향 통신이 중요한 이유

데이터 가져오기: AI 모델이 서버에서 필요한 정보 검색 → 예: 일정 확인
작업 수행: AI 모델이 서버에 작업 수행 명령 → 예: 회의 일정 변경, 이메일 전송

MCP의 작동 원리: 아키텍처

MCP 호스트: Claude Desktop과 같은 AI 애플리케이션
MCP 클라이언트: MCP 서버와 연결을 유지하며 명령 및 데이터 교환
MCP 서버: 특정 기능을 노출하고 로컬 또는 원격 데이터 소스와 연결
로컬 데이터 소스: 파일, 데이터베이스 등
원격 서비스: 외부 API 및 인터넷 기반 서비스

MCP는 복잡한 로직을 처리하는 것이 아니라 AI 모델과 도구 간 데이터 흐름을 조정하는 역할

실제 MCP 클라이언트 예시

Python 스크립트(client.py)가 Gmail, Slack, 캘린더 앱 등과 상호작용
단일 프로토콜 사용으로 복잡한 통합 과정을 제거하고 빠르게 기능 추가 가능

MCP 사용 예시

1. 여행 일정 도우미

기존 API 사용: Google Calendar, 이메일, 항공사 예약 API 등 별도 코드 작성 및 인증 필요
MCP 사용: 단일 MCP 프로토콜로 일정 확인, 항공권 예약, 이메일 전송 가능

2. 고급 IDE (지능형 코드 편집기)

기존 API 사용: 파일 시스템, 버전 관리, 패키지 관리자 등 개별 통합 필요
MCP 사용: MCP를 통해 통합 → 코드 추천 및 더 풍부한 컨텍스트 제공

3. 복합 데이터 분석

기존 API 사용: 개별 데이터베이스 및 시각화 도구와 수동으로 연결
MCP 사용: 단일 MCP 레이어로 여러 데이터 소스와 자동 상호작용 가능

MCP 구현의 이점

개발 간소화: 한 번 작성하면 여러 도구에 적용 가능
유연성: AI 모델 및 도구 교체 시 복잡한 재구성이 필요 없음
실시간 응답성: MCP 연결이 활성 상태로 유지되어 실시간 업데이트 및 상호작용 가능
보안 및 규정 준수: 일관된 접근 제어 및 보안 유지
확장성: 새로운 기능 추가 시 간단히 새로운 MCP 서버 연결 가능

기존 API가 더 적합한 경우

정밀하고 예측 가능한 상호작용이 필요한 경우 기존 API가 유리
성능 최적화 및 제어가 필요한 경우 기존 API가 적합

기존 API가 유리한 경우

세밀한 제어 및 제한된 기능이 필요할 때
성능 최적화가 중요한 경우
최소한의 컨텍스트 자율성이 요구될 때

MCP 시작하기: 주요 단계

기능 정의: MCP 서버에서 제공할 기능 정의
MCP 레이어 구현: MCP 프로토콜 사양에 따라 개발
전송 방식 선택: 로컬(Stdio) 또는 원격(Server-Sent Events/WebSockets) 결정
리소스/도구 생성: 노출할 데이터 소스 및 서비스 개발
클라이언트 설정: MCP 서버와 클라이언트 간 보안 연결 설정

요약

MCP: AI 에이전트가 외부 도구 및 데이터와 상호작용하기 위한 표준화된 인터페이스
API: 개별 통합이 필요하고 더 많은 수작업 요구

MCP는 AI 모델이 외부 도구 및 데이터를 쉽게 통합하고 실시간으로 상호작용하도록 지원함

결론

MCP는 AI 모델이 외부 도구 및 데이터와 상호작용하는 단일화된 표준 프레임워크 제공
단순한 API가 아니라 AI 애플리케이션이 보다 지능적이고 동적이며 맥락 중심의 상호작용이 가능하도록 돕는 강력한 연결 솔루션

Read Entire Article