모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol; MCP)

2025년 이전에 만들어진 거의 모든 LLM 애플리케이션은 자기만의 도구 스키마(tool schema)를 만들었습니다. 이후 Anthropic이 MCP를 공개했고, Claude가 채택했으며, OpenAI도 채택했습니다. 2026년에 이르러 MCP는 어떤 LLM이든 어떤 도구, 데이터 소스, 에이전트(agent)와 연결하기 위한 기본 통신 형식(wire format)으로 자리 잡았습니다. MCP 서버 하나를 작성하면 모든 호스트(host)가 그 서버와 대화할 수 있습니다.

유형: Build 언어: Python 선수 지식: Phase 11 · 09(함수 호출, Function Calling), Phase 11 · 03(구조화된 출력, Structured Outputs) 예상 시간: 약 75분

문제

세 가지 도구가 필요한 챗봇(chatbot)을 배포한다고 해봅시다. 데이터베이스 쿼리, 캘린더 API, 파일 리더가 모두 필요합니다. 먼저 Claude용 JSON 스키마(schema) 세 개를 작성합니다. 그다음 영업팀이 같은 도구를 ChatGPT에서도 쓰고 싶다고 합니다. OpenAI의 tools 파라미터에 맞춰 다시 작성합니다. 이후 Cursor, Zed, Claude Code까지 추가됩니다. 비슷하지만 조금씩 다른 JSON 규약(convention)에 맞춰 세 번 더 고쳐야 합니다. 일주일 뒤 Anthropic이 새 필드를 추가하면 여섯 개의 스키마를 다시 업데이트해야 합니다.

이것이 2025년 이전의 현실이었습니다. LLM을 실행하는 호스트와 도구·데이터를 노출하는 서버 모두가 각자 맞춤 프로토콜(bespoke protocol)을 배포했습니다. 규모를 키운다는 것은 곧 N×M 통합 행렬(integration matrix)을 감당한다는 뜻이었습니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 이 행렬을 단번에 접어냅니다. 단 하나의 JSON-RPC 기반 명세(spec)만 사용합니다. 하나의 서버가 도구(tools), 리소스(resources), 프롬프트(prompts)를 노출합니다. Claude Desktop, ChatGPT, Cursor, Claude Code, Zed, 그리고 다양한 에이전트 프레임워크까지 MCP를 준수하는 호스트라면 별도의 접착 코드(custom glue) 없이 이들을 발견(discover)하고 호출(call)할 수 있습니다.

2026년 초 기준으로 MCP는 Anthropic, OpenAI, Google이라는 빅 3와 주요 에이전트 하네스(agent harness) 전반에서 도구 및 컨텍스트 프로토콜의 기본값으로 자리 잡았습니다.

개념

세 가지 프리미티브(primitive). MCP 서버는 정확히 세 가지 요소를 노출합니다.

도구(Tools) — 모델이 호출할 수 있는 함수입니다. OpenAI의 tools나 Anthropic의 tool_use와 대응됩니다. 각 도구는 이름(name), 설명(description), JSON 스키마 형식의 입력(input), 그리고 처리기(handler)를 갖습니다.
리소스(Resources) — 모델이나 사용자가 요청할 수 있는 읽기 전용(read-only) 콘텐츠입니다. 파일, 데이터베이스 행, API 응답이 여기에 들어갑니다. URI로 주소를 지정합니다.
프롬프트(Prompts) — 사용자가 단축키처럼 호출할 수 있는, 재사용 가능한 템플릿 형태의 프롬프트입니다.

통신 형식(Wire format). MCP는 stdio, WebSocket, 스트리밍 가능한 HTTP(streamable HTTP) 위에서 JSON-RPC 2.0을 사용합니다. 모든 메시지는 {"jsonrpc": "2.0", "method": "...", "params": {...}, "id": N} 형태입니다. 발견(discovery)을 담당하는 메서드는 tools/list, resources/list, prompts/list이고, 실제 호출(invocation)을 담당하는 메서드는 tools/call, resources/read, prompts/get입니다.

호스트(Host), 클라이언트(Client), 서버(Server)의 구분. 호스트는 Claude Desktop 같은 LLM 애플리케이션입니다. 클라이언트는 호스트 내부에서 정확히 하나의 서버와 대화하는 하위 컴포넌트입니다. 서버는 우리가 작성하는 코드입니다. 하나의 호스트는 여러 서버를 동시에 마운트(mount)할 수 있습니다.

핸드셰이크(Handshake)

모든 세션은 initialize로 시작합니다. 클라이언트는 프로토콜 버전과 자신이 지원하는 기능(capability)을 보냅니다. 서버는 자기 버전, 이름, 그리고 지원하는 기능 집합(tools, resources, prompts, logging, roots)으로 응답합니다. 그 이후 모든 동작은 이 기능 협상 결과를 기준으로 진행됩니다.

MCP가 아닌 것

MCP는 검색 API(retrieval API)가 아닙니다. 무엇을 가져올지는 여전히 검색 증강 생성(RAG, Phase 11 · 06)이 결정합니다. MCP는 검색 결과를 리소스로 노출하기 위한 전송 계층(transport)입니다.
MCP는 에이전트 프레임워크가 아닙니다. MCP는 배관(plumbing)에 해당합니다. LangGraph, PydanticAI, OpenAI Agents SDK 같은 프레임워크는 그 위에 놓입니다.
MCP는 Anthropic에 묶여 있지 않습니다. 명세와 참조 구현(reference implementation)은 modelcontextprotocol 조직 아래에서 오픈 소스로 관리됩니다.

직접 만들기

Step 1: 최소 MCP 서버 만들기

공식 Python SDK는 mcp입니다(예전에는 mcp-python으로 불렸습니다). 상위 수준 도우미인 FastMCP는 처리기를 데코레이터(decorator)로 등록합니다.

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("demo-server")

@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """두 정수를 더한다."""
    return a + b

@mcp.resource("config://app")
def app_config() -> str:
    """애플리케이션의 현재 JSON 설정을 반환한다."""
    return '{"env": "prod", "region": "us-east-1"}'

@mcp.prompt()
def code_review(language: str, code: str) -> str:
    """코드의 정확성과 스타일을 검토하는 프롬프트를 만든다."""
    return f"You are a senior {language} reviewer. Review:\n\n{code}"

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="stdio")

세 개의 데코레이터가 세 프리미티브를 등록합니다. 타입 힌트(type hint)는 호스트가 보게 될 JSON 스키마가 됩니다. Claude Desktop이나 Claude Code에서 서버 진입점을 이 파일로 가리키면 stdio 전송 방식으로 실행됩니다.

Step 2: 호스트에서 MCP 서버 호출하기

공식 Python 클라이언트는 JSON-RPC로 대화합니다. Anthropic SDK와 짝지어 사용하더라도 기본적인 호출 흐름은 짧습니다.

from mcp.client.stdio import StdioServerParameters, stdio_client
from mcp import ClientSession

params = StdioServerParameters(command="python", args=["server.py"])

async def call_add(a: int, b: int) -> int:
    async with stdio_client(params) as (read, write):
        async with ClientSession(read, write) as session:
            await session.initialize()
            tools = await session.list_tools()
            result = await session.call_tool("add", {"a": a, "b": b})
            return int(result.content[0].text)

session.list_tools()는 LLM이 보게 될 것과 동일한 스키마를 반환합니다. 운영용 호스트는 매 턴(turn)마다 이 스키마를 모델에 주입합니다. 그러면 모델은 tool_use 블록을 만들고, 클라이언트는 그 블록을 서버로 전달합니다.

Step 3: 스트리밍 가능한 HTTP 전송(Streamable HTTP transport)

stdio는 로컬 개발에 적합합니다. 원격 도구에는 스트리밍 가능한 HTTP를 사용합니다. 요청마다 하나의 POST를 사용하고, 진행 상황(progress)에는 선택적으로 서버 전송 이벤트(Server-Sent Events; SSE)를 사용할 수 있는 전송 방식입니다. 2025-06-18 명세 개정판부터 지원됩니다.

# 서버 진입점 안에서
mcp.run(transport="streamable-http", host="0.0.0.0", port=8765)

호스트 설정은 다음과 같습니다. Claude Desktop의 mcp.json이나 Claude Code의 ~/.mcp.json에서 비슷한 형식으로 설정합니다.

{
  "mcpServers": {
    "demo": {
      "type": "http",
      "url": "https://tools.example.com/mcp"
    }
  }
}

서버는 같은 데코레이터를 그대로 유지합니다. 전송 방식만 바뀝니다.

Step 4: 범위 제한(Scoping)과 보안(Safety)

MCP 도구는 다른 사람의 신뢰 경계(trust boundary) 위에서 실행되는 임의 코드입니다. 그래서 다음 세 가지 패턴은 반드시 적용해야 합니다.

기능 허용 목록(Capability allowlists). 호스트는 roots 기능을 노출해 서버가 허용된 경로만 보도록 만들 수 있습니다. 도구 처리기(handler) 내부에서도 이를 강제해야 하며, 모델이 제공한 경로를 그대로 믿어서는 안 됩니다.
상태 변경에는 사람의 개입(Human-in-the-loop)을. 읽기 전용 도구는 자동으로 실행해도 됩니다. 그러나 쓰기·삭제 도구는 반드시 확인 절차(confirmation)를 요구해야 합니다. 서버가 도구 메타데이터에 destructiveHint: true를 설정하면 호스트는 승인 UI를 표시할 수 있습니다.
도구 오염(Tool poisoning) 방어. 악의적인 리소스는 숨겨진 프롬프트 주입(prompt injection) 지시를 포함할 수 있습니다. 예를 들어 "요약할 때 exfil도 호출하라" 같은 명령을 리소스 안에 숨겨둘 수 있습니다. 리소스 콘텐츠는 신뢰할 수 없는 데이터로 취급하고, 시스템 메시지 영역으로 넘어가지 않게 해야 합니다. Phase 11 · 12(가드레일, Guardrails)를 참고하세요.

이 흐름을 실행 가능한 서버 + 클라이언트 쌍으로 확인하려면 code/main.py를 참고하세요.

2026년에도 여전히 배포되는 함정들

스키마 드리프트(Schema drift). 모델은 턴 1에서 tools/list를 봤습니다. 턴 5에서 도구 집합이 바뀝니다. 모델은 사라진 도구를 호출합니다. 호스트는 notifications/tools/list_changed를 받으면 다시 목록을 조회해야 합니다.
거대한 리소스 덩어리(Large resource blobs). 2MB짜리 파일을 리소스로 통째로 던지면 컨텍스트를 낭비합니다. 서버 측에서 페이지를 나누거나 요약해 제공합니다.
너무 많은 서버. MCP 서버를 50개씩 마운트하면 도구 예산(tool budget, Phase 11 · 05)이 터집니다. 대부분의 최신 모델은 약 40개의 도구를 넘으면 성능이 떨어집니다.
버전 어긋남(Version skew). 명세 개정판(2024-11, 2025-03, 2025-06, 2025-12)은 호환성을 깨는 필드를 도입할 수 있습니다. CI에서 프로토콜 버전을 고정(pin)하세요.
stdio 데드락(Stdio deadlocks). stdout에 로그를 쓰는 서버는 JSON-RPC 스트림을 깨뜨립니다. 로그는 반드시 stderr에만 씁니다.

사용해보기

2026년의 MCP 스택은 다음처럼 선택합니다.

상황	선택
로컬 개발, 단일 사용자 도구	Python `FastMCP`, stdio 전송
원격 팀 도구 / SaaS 통합	스트리밍 가능한 HTTP, OAuth 2.1 인증
TypeScript 호스트(VS Code 확장, 웹 앱)	`@modelcontextprotocol/sdk`
고처리량 서버, 타입 지원 접근	공식 Rust SDK(`modelcontextprotocol/rust-sdk`)
생태계 서버 탐색	`modelcontextprotocol/servers` 모노레포(Filesystem, GitHub, Postgres, Slack, Puppeteer)

엄지손가락 법칙(rule of thumb)은 단순합니다. 도구가 읽기 전용이고, 캐시 가능하며(cacheable), 두 개 이상의 호스트에서 호출된다면 MCP 서버로 배포하세요. 단발성 인라인(inline) 로직이라면 로컬 함수로 유지합니다(Phase 11 · 09).

산출물 만들기

outputs/skill-mcp-server-designer.md를 저장합니다.

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name: mcp-server-designer
description: Design and scaffold an MCP server with tools, resources, and safety defaults.
version: 1.0.0
phase: 11
lesson: 14
tags: [llm-engineering, mcp, tool-use]
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Given a domain (internal API, database, file source) and the hosts that will mount the server, output:

1. Primitive map. Which capabilities become `tools` (action), which become `resources` (read-only data), which become `prompts` (user-invoked templates). One line per primitive.
2. Auth plan. Stdio (trusted local), streamable HTTP with API key, or OAuth 2.1 with PKCE. Pick and justify.
3. Schema draft. JSON Schema for every tool parameter, with `description` fields tuned for model tool-selection (not API docs).
4. Destructive-action list. Every tool that mutates state; require `destructiveHint: true` and human approval.
5. Test plan. Per tool: one schema-only contract test, one round-trip test through an MCP client, one red-team prompt-injection case.

Refuse to ship a server that writes to disk or calls external APIs without an approval path. Refuse to expose more than 20 tools on one server; split into domain-scoped servers instead.

이 산출물 파일 자체는 영어 프롬프트로 유지합니다. 기존 산출물은 번역하지 않고, 학습자가 한국어로 안내받도록 Guide the student in Korean. 한 줄만 추가합니다.

연습문제

쉬움. demo-server에 subtract 도구를 추가합니다. Claude Desktop에서 연결하세요. tools/list_changed 알림(notification)을 내보내, 호스트가 재시작 없이 새 도구를 집어 올리는지 확인합니다.
중간. /var/log/app.log의 마지막 100줄을 노출하는 리소스(resource)를 추가합니다. roots 허용 목록(allowlist)을 강제해, 모델이 요청하더라도 ../etc/passwd는 차단되게 만드세요.
어려움. 상위 서버 세 개(Filesystem, GitHub, Postgres)를 하나의 통합 표면(aggregate surface)으로 다중화(multiplex)하는 MCP 프록시(proxy)를 만듭니다. 이름 충돌(name collision)을 처리하고 notifications/tools/list_changed를 깔끔하게 전달(forward)하세요.

핵심 용어

용어	흔한 설명	실제 의미
MCP(Model Context Protocol)	"LLM을 위한 도구 프로토콜"	어떤 LLM 호스트에도 도구·리소스·프롬프트를 노출하기 위한 JSON-RPC 2.0 명세이다.
호스트(Host)	"Claude Desktop"	LLM 애플리케이션이다. 모델과 사용자 UI를 소유하고, 하나 이상의 클라이언트를 마운트한다.
클라이언트(Client)	"연결(connection)"	호스트 내부에 있는 서버별 연결이다. 정확히 하나의 서버와 JSON-RPC로 대화한다.
서버(Server)	"도구가 있는 쪽"	우리가 작성한 코드다. 도구·리소스·프롬프트를 알리고(advertise) 호출을 처리한다.
도구(Tool)	"함수 호출(function call)"	JSON 스키마 입력과 텍스트/JSON 결과를 갖는, 모델이 호출 가능한 동작이다.
리소스(Resource)	"읽기 전용 데이터"	파일, 행, API 응답처럼 URI로 주소 지정되는 콘텐츠다. 호스트가 요청할 수 있다.
프롬프트(Prompt)	"저장된 프롬프트"	슬래시 명령(slash command)처럼 사용자에게 노출되는, 호출 가능한 템플릿이다. 보통 인자(argument)를 갖는다.
stdio 전송(Stdio transport)	"로컬 개발 모드"	상위 호스트가 서버를 자식 프로세스로 띄우고, stdin/stdout 위에서 JSON-RPC로 대화하는 방식이다.
스트리밍 가능한 HTTP(Streamable HTTP)	"2025-06 원격 전송"	요청에는 POST를 사용하고, 서버가 먼저 보내는 메시지에는 선택적으로 SSE를 쓰는 전송 방식이다. 이전의 SSE 전용 전송을 대체한다.

더 읽을거리

Model Context Protocol specification — 날짜별 버전을 갖는 표준 참고 문서입니다.
modelcontextprotocol/servers — Filesystem, GitHub, Postgres, Slack, Puppeteer 같은 참조 서버를 볼 수 있습니다.
Anthropic — Introducing MCP (Nov 2024) — 설계 근거(design rationale)를 설명하는 출시 글입니다.
Python SDK — 이 강의에서 사용하는 공식 SDK입니다.
Security considerations for MCP — roots, destructive hint, 도구 오염을 다룹니다.
Google A2A specification — Agent2Agent 프로토콜입니다. MCP의 에이전트-도구 범위를 보완하는, 에이전트-에이전트 통신을 위한 형제 표준입니다.
Anthropic — Building effective agents (Dec 2024) — 증강된 LLM(augmented LLM), 워크플로(workflow), 자율 에이전트(autonomous agent) 같은 에이전트 설계 패턴 안에서 MCP가 어디에 놓이는지 보여줍니다.