자, 여러분! 일타 강사 저스틴입니다! 오늘은 AI 개발의 최전선, 그중에서도 가장 뜨거운 감자인 **’AI 에이전트’**와 그 심장 역할을 하는 **’MCP(Model Context Protocol)’**에 대해 이야기해 보겠습니다. 요즘 고객사 미팅만 가면 “MCP 호환되게 해주세요”라는 말을 듣는다는데, 이게 대체 뭘까요? 이 복잡해 보이는 기술을 저스틴 선생님의 명쾌한 해설로 여러분의 머릿속에 쏙쏙 박아드리겠습니다! 오늘 강의의 기반이 될 자료는 네이버클라우드 AI DevDay 영상, 솔루션 아키텍트 최장호 수석님의 “AI Agent 구현을 위한 MCP 활용 방안” 발표 스크립트입니다. 현업 전문가의 생생한 목소리, 지금부터 함께 하시죠!

일타 강사 저스틴의 특강: AI 에이전트, ‘만능 비서’로 만드는 비밀! (네이버클라우드 MCP 강의 완벽 해설)

안녕하세요, 여러분! 여러분의 AI 개발 능력을 현업 최고 수준으로 끌어올려 줄 일타 강사 저스틴입니다. 오늘 우리는 AI 기술의 정점, 바로 **’AI 에이전트’**의 비밀을 파헤쳐 볼 겁니다. 그리고 그 비밀의 열쇠는 바로 **MCP(Model Context Protocol)**에 있습니다.

[본문 1] AI의 진화: 단순 답변 기계에서 ‘생각하는 에이전트’로!

최장호 수석님은 LLM(거대 언어 모델)의 활용이 어떻게 진화해 왔는지 아주 명쾌하게 설명합니다.

1단계: 순수 LLM 시대
- LLM 자체만으로 사용자의 요청을 처리하던 초기 단계입니다. 하지만 학습된 시점까지의 데이터만 알고 있어 최신 정보나 기업 내부 데이터는 활용할 수 없는 명확한 한계가 있었죠.
2단계: RAG(검색 증강 생성) 시대
- 현재 대부분의 기업에서 사용하는 방식입니다. LLM이 모르는 데이터를 ‘컨텍스트’로 함께 제공하여, 그 정보 안에서 답변을 생성하게 하는 기술이죠.
3단계: AI 에이전트 시대
- 자, 여기가 바로 오늘의 핵심입니다! 별표 세 개! AI 에이전트는 RAG와 비슷하지만, 컨텍스트를 제공하는 소스를 **’툴(Tool)’**이라는 이름으로 훨씬 더 다양하게 확장한 개념입니다. 실시간 웹 검색, 문서 검색, 데이터베이스 조회 등 수많은 ‘툴’을 AI에게 제공하고, AI가 스스로 어떤 툴을, 어떤 순서로 사용해야 할지 계획하고 실행하여 최종 답변을 만들어내는 자율적인 시스템입니다.

최 수석님은 AI 에이전트의 행동을 관찰(Observe), 계획(Planning), 실행(Act) 세 단계로 정의합니다. 이 과정을 자율적으로 반복하며 사용자의 요청을 해결하는 것, 이것이 바로 AI 에이전트의 본질입니다!

[본문 2] MCP의 탄생: “왜 맨날 똑같은 걸 또 개발해야 해?”

AI 에이전트가 강력해지려면 다양한 ‘툴’이 필요한데, 여기서 문제가 발생합니다. 메일 보내기, GitHub 연동, Slack 연동 등 새로운 툴을 붙일 때마다 각 서비스의 API와 SDK를 가지고 매번 코드를 새로 개발해야 하는 고통이 있었던 거죠. 개발 시간과 공수가 엄청나게 낭비되었습니다.

바로 이 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 **MCP(Model Context Protocol)**입니다! 자, 이 부분도 별표 세 개! MCP는 AI 모델이 외부 데이터 소스나 툴에 연결할 수 있는 ‘표준화된 방법’, 즉 일종의 ‘만능 플러그’입니다. 이 표준 규격만 따르면, 어떤 툴이든 쉽게 AI 에이전트에 붙였다 뗐다 할 수 있게 되어 중복 개발을 획기적으로 줄일 수 있게 된 겁니다.

[본문 3] MCP, 실제로 어떻게 쓰일까? (만능 비서 & 천재 개발자)

최장호 수석님은 MCP의 강력함을 보여주는 두 가지 기가 막힌 데모를 시연합니다.

사례 1: 만능 정보 비서 클로드(Claude)
- 요청: “50분짜리 미국 FMC 기자회견 유튜브 영상이랑 댓글 요약해서 노션에 정리해 줘!”
- 과정: 최 수석님은 기존에 있던 ‘노션 MCP 서버’와 직접 간단하게 만든 ‘유튜브 MCP 서버(자막/댓글 추출, 화면 캡처)’를 클로드에 연결합니다.
- 결과: 클로드는 두 개의 툴을 자율적으로 사용하여 영상 자막과 댓글을 가져와 요약하고, 영상 화면까지 캡처해서 완벽하게 노션 페이지에 정리해 줍니다!
- 저스틴 코멘트: 여러분, 이게 바로 미래입니다! 수십 분짜리 영상을 보고 정리하는 힘든 일을 이제 AI 비서에게 맡길 수 있게 된 겁니다.
사례 2: 천재 개발자 동료 커서(Cursor) AI
- 요청: “이 GitHub 이슈 링크 보고, 코드 좀 수정해 줘!”
- 과정: 코딩 특화 AI인 커서에 ‘GitHub MCP 서버’를 연결합니다.
- 결과: 커서는 이슈 내용을 파악하고, 직접 소스 코드를 찾아가서 필요한 패키지 변경 사항을 수정합니다. 그리고 놀랍게도 직접 커밋(Commit)하고, 이슈에 해결했다고 댓글을 단 뒤, 이슈를 종료(Close)하기까지 모든 과정을 알아서 수행합니다!
- 저스틴 코멘트: 자, 이 부분은 별표 다섯 개입니다! 개발자분들, 이제 ‘귀찮은’ 수정 작업은 AI 동료에게 맡기세요! MCP를 통해 AI가 개발 워크플로우에 얼마나 깊숙이 들어올 수 있는지 보여주는 완벽한 사례입니다.

[본문 4] 개발자를 위한 MCP 구축 핵심 포인트

최 수석님은 MCP 개발에 대한 기술적인 핵심도 명확하게 짚어줍니다.

기본 구조: MCP는 AI 어플리케이션(호스트)에 구현되는 클라이언트와, 실제 기능을 제공하는 서버로 구성됩니다. 서버는 툴(Tool), 리소스(Resource), 프롬프트(Prompt) 기능을 제공하며, ‘툴’이 필수 구현 요소입니다.
통신 방식: 로컬에서는 Standard I/O, 원격에서는 HTTP를 사용하며 JSON-RPC 2.0 스펙을 따릅니다.
개발의 용이성: MCP 서버 개발은 FastMCP나 SDK, @mcp_tool 같은 데코레이터를 활용하면 생각보다 간단합니다.
진짜 어려운 점: 오히려 어려운 것은 클라이언트를 구동할 AI 에이전트 프레임워크를 구축하는 것입니다. LangGraph를 활용한 리액트(React) 방식의 에이전트 구축이 많이 사용된다고 하네요.

[결론] 성공적인 MCP 아키텍처를 위한 3가지 핵심!

마지막으로 최장호 수석님은 MCP 아키텍처를 구성할 때 가장 어려운 점, 즉 성공을 위한 3가지 핵심 요소를 짚어주며 강의를 마무리합니다.

툴 콜링(Tool Calling)을 잘하는 모델 선택: AI 에이전트의 ‘뇌’가 똑똑해야 합니다. 어떤 툴을 써야 할지 잘 판단하는 모델을 선택하는 것이 가장 중요합니다.
견고한 에이전트 프레임워크 활용: LangGraph와 같은 프레임워크가 AI 에이전트의 ‘뼈대’ 역할을 합니다.
LLM 친화적인 툴 아웃풋(Tool Output) 설계: 자, 이 부분은 별표 세 개! 툴이 내놓는 결과물은 결국 다시 LLM의 ‘입력’으로 들어갑니다. 따라서 툴의 결과물을 LLM이 이해하기 쉬운 형태로 잘 가공해서 제공해야 합니다.

여러분, 오늘 강의를 통해 MCP가 단순히 새로운 기술 용어가 아니라, AI 에이전트의 가능성을 무한히 확장하고 개발의 패러다임을 바꾸는 핵심적인 ‘표준’임을 이해하셨을 겁니다.

오늘 강의는 여기까지입니다. 여러분의 AI 에이전트가 MCP라는 날개를 달고 더 높이 날아오르길 바랍니다! 이상, 일타 강사 저스틴이었습니다