자, 반갑습니다 여러분! 대한민국 최고의 AI 강사, 저스틴입니다!

오늘 강의는 유튜브 채널 ‘AI Uncovered’의 “MCP란 무엇인가요? (새로운 시대의 기술 설명)” 영상 스크립트를 기반으로 진행됩니다. 다들 챗GPT, 제미나이, 클로드 같은 화려한 AI 모델 이름은 귀에 딱지가 앉도록 들으셨을 겁니다. 하지만 오늘 이 유튜버가 주목하는 것은, 그런 이름들 뒤에서 조용하지만 훨씬 더 거대한 변화를 이끌고 있는 ‘보이지 않는 손’입니다. 바로 MCP(Model Context Protocol) 에 대한 이야기죠.

오늘 제 강의만 제대로 들으시면, 왜 아마존, 구글, MS 같은 빅테크들이 이 MCP에 주목하는지, 그리고 이것이 AI의 미래를 어떻게 바꿀 것인지 완벽하게 이해하게 될 겁니다. 자, 그럼 힘차게 시작해볼까요?

1교시: 현재 AI가 가진 진짜 문제점 – “따로 노는 천재들”

이 유튜버는 현재 AI의 가장 큰 문제점을 ‘파편화(fragmented)’라는 한 단어로 요약합니다. 이게 무슨 말이냐? 아주 쉬운 비유를 들어보죠.

여러분이 세상에서 가장 뛰어난 요리사(오픈AI의 GPT), 최고의 농부(MongoDB 데이터베이스), 가장 빠른 배달부(아마존 AWS)를 모아서 레스토랑을 차린다고 상상해보세요. 각자 자기 분야에서는 천재지만, 서로 말이 통하지 않고 일하는 방식도 제각각이라면 어떻게 될까요? 요리사는 “최상급 토마토 가져와!”라고 외치는데, 농부는 자기만의 방식으로 재배한 사과만 건네주고, 배달부는 엉뚱한 주소로 음식을 가져가는 대환장 파티가 벌어질 겁니다.

이 영상의 제작자는 현재 AI 생태계가 바로 이렇다고 꼬집습니다. 지금까지 우리는 API(Application Programming Interface)라는 것을 이용해 이들을 억지로 연결해왔습니다. 하지만 API는 수십 년 전에 만들어진 기술이라, 변화무쌍한 AI 에이전트를 감당하기엔 역부족입니다.

자, 이 부분은 별표 세 개! API의 한계는 명확합니다.

정적(Static): 미리 정해진 질문에 정해진 답만 하는 앵무새 같습니다. 유연성이 전혀 없죠.
정체성(Identity) 및 맥락(Context) 부재: API는 요청하는 AI 에이전트가 ‘누구인지’, ‘무슨 의도로 요청하는지’ 전혀 파악하지 못합니다. 그냥 시키는 일만 할 뿐이죠.
적응성 부족: 스스로 판단하고 적응하는 최신 AI 모델들의 능력을 뒷받침해주지 못합니다.

결론적으로 이 유튜버는 “AI 기술의 발전 속도를 인프라가 따라가지 못하는 상황”이 바로 지금의 핵심 문제라고 진단합니다. 추론하고, 계획하고, 실행까지 하는 똑똑한 AI 에이전트들이 각자의 골방에 갇혀 따로 노는 비효율적인 상황, 이 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 MCP입니다.

2교시: 해결사 등판! MCP는 대체 무엇인가?

그렇다면 MCP는 정확히 무엇일까요? MCP는 ‘모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol)’ 의 약자입니다. 앤트로픽(Anthropic)이라는 회사가 2024년 11월에 조용히 공개했죠.

이 유튜버가 강조하는 점은, MCP는 AI 모델이나 구매할 수 있는 제품이 아니라는 겁니다. 이건 ‘프로토콜’, 즉 서로 다른 AI들이 소통하고 협력하기 위한 ‘약속’ 또는 ‘규칙’ 입니다.

MCP의 작동 방식을 똑똑한 ‘문지기’에 비유해 봅시다.

어떤 기업이 자신의 내부 데이터나 서비스(재무 기록, 고객 데이터 등)를 AI 에이전트에게 공개하고 싶을 때, ‘MCP 서버’라는 문지기를 세웁니다.
외부 AI 에이전트가 무언가를 요청하면, 이 문지기는 그냥 문을 열어주는 게 아니라 깐깐하게 심사를 시작합니다. “너는 누구냐? 무엇을 하려고 하느냐? 그리고 그럴 권한은 있느냐?”
이 질문에 대한 답을 바탕으로, 문지기는 접근을 허용하거나, 거부하거나, 혹은 “이 정보까지만 볼 수 있어”라며 제한된 기능만 제공합니다.

기업은 완벽한 통제권을 유지하면서도 외부 AI와 안전하게 협력할 수 있게 되는 거죠.

자, 여기서 오늘 강의의 가장 중요한 키워드 나옵니다! 다시 한번 별표 세 개! 바로 ‘상호운용성(Interoperability)’ 입니다. MCP는 특정 모델이나 회사에 종속되지 않고, 다양한 AI 에이전트, 프레임워크, 아키텍처를 넘나들며 작동하도록 설계되었습니다. 이것이야말로 AI 시스템을 모듈화하고, 안전하게 만들며, 확장 가능하게 만드는 첫걸음입니다.

3교시: 거인들은 왜 MCP를 선택했나? – 현실 세계의 증거들

이 유튜버는 MCP가 단순한 기술적 개념을 넘어, 이미 기술 업계의 거물들이 앞다투어 도입하고 있는 ‘현실’이라고 강조합니다.

몽고DB (MongoDB): 개발자들이 매번 코드를 뜯어고치지 않고도, MCP를 통해 AI 에이전트의 데이터 접근을 규칙 기반으로 정밀하게 제어하고 있습니다.
윅스 (Wix): 개발자들이 사용하는 개발 환경(IDE)이나 채팅창에서 바로 클로드(Claude) 같은 AI 도구와 직접 상호작용할 수 있도록 MCP를 통합했습니다.
스픽이지 (Speakeasy): 이 회사의 CEO는 MCP를 “기존 API를 채팅 친화적으로 만드는 기술”이라고 표현했습니다. AI 에이전트가 사람처럼 자연스럽게 필요한 것을 요청하고 맞춤형 응답을 받을 수 있게 된다는 의미입니다.

이 외에도 AWS, 페이팔, 클라우드플레어 등 수많은 기업이 MCP를 도입했거나 실험 중입니다. 심지어 마이크로소프트와 구글 같은 경쟁사들조차 각자의 프로토콜을 개발하면서도 MCP에 대한 공개적인 지지를 보내고 있습니다.

이 유튜버가 말하고자 하는 바는 명확합니다. MCP는 API를 대체하는 것이 아니라, 기존 API에 ‘정체성 확인’, ‘맥락 인식’, ‘접근 제어’ 라는 강력한 기능을 추가하여 AI 시대에 맞게 ‘업그레이드’하는 역할을 한다는 것입니다.

4. MCP가 열어갈 AI의 미래 – ‘어벤져스’의 시대

강의를 마무리할 시간입니다. 이 유튜버는 MCP가 가져올 미래를 어떻게 그리고 있을까요?

AI가 단순히 하나의 똑똑한 모델로 끝나는 것이 아니라, 여러 에이전트가 서로 협력하고, 업무를 위임하며, 자율적으로 행동하는 ‘다중 에이전트 시스템(Multi-agent systems)’ 으로 진화할 것이라고 예측합니다.

미래의 기업 환경을 상상해보세요. 어떤 AI 에이전트는 문서 초안을 작성하고, 다른 에이전트는 내부 데이터를 가져와 분석하며, 또 다른 에이전트는 코드를 실행하고 결과를 검증합니다. 이 모든 과정이 서로 다른 회사가 만든 도구 위에서 물 흐르듯 진행되려면 어떻게 해야 할까요? 바로 이들 사이에 신원과 권한, 맥락을 관리해 줄 표준화된 프로토콜, 즉 MCP가 필수적이라는 것입니다.

이 영상 제작자는 아주 멋진 비유로 강의를 마무리합니다.

“과거 HTTP가 인간을 위한 웹의 표준을 만들었다면, MCP는 자율적인 AI 에이전트를 위한 AI 계층의 표준이 될 수 있다.”

[오늘의 강의 요약]

자, 오늘 ‘AI Uncovered’ 채널의 스크립트를 통해 우리는 AI 모델 이름 너머에서 벌어지는 거대한 지각 변동, MCP에 대해 배웠습니다.

문제: 현재 AI는 똑똑하지만 서로 말이 통하지 않는 ‘파편화’ 상태에 있으며, 기존의 API로는 한계가 명확하다.
해결책: MCP라는 ‘프로토콜(약속)’이 등장했다. 이는 AI 에이전트의 신원, 의도, 권한을 파악하는 ‘스마트 문지기’ 역할을 하여 ‘상호운용성’을 확보한다.
현실: MCP는 단순한 이론이 아닌, 몽고DB, AWS 등 빅테크들이 이미 도입하고 있는 ‘대세’ 기술이다.
미래: MCP는 여러 AI 에이전트가 협력하는 시대를 여는 핵심 인프라가 될 것이며, 이는 HTTP가 웹을 표준화한 것에 비견될 만한 혁신이다.

이 유튜버가 강조하는 최종 메시지는 이것입니다. AI의 진정한 미래는 단순히 더 똑똑한 모델 하나를 만드는 데 있는 것이 아니라, 이 똑똑한 AI들이 어떻게 서로 안전하고 효율적으로 협력하는 ‘생태계’를 구축하느냐에 달려있다는 것입니다. 그리고 그 중심에 MCP가 있습니다.