MCP란 무엇인가요? OpenAI가 움직인 결정적 이유

현재 가장 뜨거운 이슈, MCP가 주목받는 이유

"MCP, AI 생태계의 새로운 표준될 것"

이런 헤드라인이 최근 기술 뉴스를 장식하고 있습니다.

그리고 3월 27일, OpenAI의 CEO 샘 알트만이 자사의 에이전트 SDK, 챗GPT 데스크톱 앱, 그리고 API에 MCP 지원을 추가한다고 발표하면서 업계가 들썩이고 있죠.

(출처 : https://techcrunch.com/2025/03/26/openai-adopts-rival-anthropics-standard-for-connecting-ai-models-to-data/)

OpenAI는 왜 경쟁사인 Anthropic이 만든 MCP를 채택했을까요?

이는 단순한 기능 개선을 위한 선택이 아닙니다.

OpenAI는 MCP를 통해 AI가 기업 시스템과 직접 연결되어 실제 업무에 활용되는 새로운 단계를 열고자 한 것으로 보입니다.

AI가 단순히 대화하는 도구를 넘어, 현실의 데이터와 소프트웨어를 이해하고 활용하는 존재로 진화하고 있는 흐름의 중심에 MCP가 있습니다.

MCP는 지금 업계의 가장 뜨거운 주제입니다.

AI 업계의 양대 산맥인 OpenAI와 Anthropic이 같은 표준을 채택했다는 것은 그만큼 MCP가 중요하다는 신호입니다.

이번 글에서는 MCP의 개념부터 실제 활용 사례, 그리고 기업 데이터 활용의 미래까지 디피니트의 전문적 관점에서 알기 쉽게 설명해드리겠습니다.

MCP란 무엇인가요?

MCP는 AI가 필요한 데이터를 쉽게 불러올 수 있도록 도와주는 통신 규칙이에요. 쉽게 말해 AI 모델과 여러분의 데이터 시스템을 연결해주는 ‘표준화된 방법’입니다.

이해하기 쉽게 비유하자면 MCP는 AI를 위한 USB 포트와 같습니다. 다양한 기기를 USB에 꽂기만 하면 컴퓨터가 인식하듯이, MCP를 통해 다양한 데이터 소스를 AI에 쉽게 꽂을 수 있습니다.

MCP의 핵심 기능은 다음과 같습니다.

• 모든 데이터 한방에: 어떤 종류의 데이터 소스라도 단일 규칙으로 AI와 연결 가능

• 안전하고 표준화된 연결: 인증, 권한, 데이터 형식을 일관된 방식으로 처리

• 한번 만들고 여러번 쓰기: 재사용 가능한 연결 부품들로 효율성 대폭 향상

MCP는 어떻게 작동하나요?

MCP는 세 가지 핵심 요소로 구성이 되어있습니다.

1. MCP 호스트: Claude 데스크톱 앱, VS Code 플러그인 등 AI 모델을 구동하는 애플리케이션

2. MCP 클라이언트: 호스트 안에서 서버와 통신하는 모듈

3. MCP 서버: 구글 드라이브, 날씨 API 등 특정 데이터나 기능을 AI에게 제공하는 서비스

좀더 쉽게 비유하자면 '호스트'가 회사의 CEO라면 '서버'는 업무를 처리하는 각 부서입니다. CEO가 각 부서들과 연결되려면 부서별 전담 비서가 필요한데 이 비서들이 바로 '클라이언트'라고 할수 있습니다.

실제로는 이렇게 작동합니다.

1. 여러분이 AI에게 질문합니다. "올해 휴가 정책을 알려줘"

2. AI는 회사 문서 서버를 선택해 요청을 보냅니다

3. MCP 서버는 내부 문서 DB를 검색해 휴가 정책 문서를 찾습니다

4. 찾은 정보를 AI에게 전달하고, AI는 이 정보로 답변을 만듭니다

기업 입장에서 MCP를 도입하면 어떤 점이 좋을까요?

1. 개발 비용과 시간 절약

기존 방식: 각 시스템마다 별도 연동 개발 필요 MCP 방식: 한 번 MCP 서버를 개발하면, MCP를 지원하는 모든 AI에서 사용 가능

2. 데이터 접근 관리 개선

기존 방식: 각 시스템별로 접근 관리와 로깅이 제각각 MCP 방식: 중앙에서 모든 AI의 데이터 접근을 일관되게 관리

3. 보안 강화

MCP는 프로토콜 차원에서 세밀한 권한 설정이 가능합니다:

• 읽기 전용 모드 설정

• 특정 폴더나 DB만 접근 허용

• 민감 정보는 자동으로 필터링

어떤 기업들이 MCP를 활용하고 있나요?

1. Block(핀테크 기업)

Jack Dorsey가 이끄는 Block(Square)은 MCP를 통합하여 AI 에이전트를 구축하고 반복적인 업무를 자동화하고 있습니다. Block의 CTO는 "MCP와 같은 오픈 기술이 AI를 실제 애플리케이션과 연결하는 다리 역할을 한다"고 평가하기도 했습니다.

2. 개발 도구 기업들

Zed, Replit, Codeium 등의 코딩 도구 회사들은 MCP를 통해 AI가 코드 컨텍스트를 더 잘 이해하도록 했습니다. 이를 통해 AI 코딩 지원이 훨씬 정확해졌죠.

3. Microsoft와 OpenAI

Microsoft는 GitHub Copilot에 MCP 지원을 추가했으며 OpenAI도 3월 말 MCP 지원을 발표했습니다. AI 업계의 거대 기업들이 같은 표준을 채택했다는 건 MCP가 정말로 미래의 표준이 될 가능성이 높아졌다는 의미이기도 합니다.

MCP는 개인과 기업 중 누구에게 더 유용할까요?

MCP는 개인과 기업 모두에게 가치가 있지만 현실적으로 기업에게 더 혁신적인 변화를 가져올 것으로 보입니다.

기업에게 더 큰 가치를 주는 이유

1. 데이터 통합의 복잡성 해결

   • 기업은 ERP, CRM, 내부 문서, 이슈 트래커 등 다양한 시스템을 보유

   • 이들을 통합하는 비용이 엄청나게 많이 들었는데, MCP로 크게 절감 가능

2. 규모의 경제 실현

   • 한 번 MCP 서버를 구축하면 기업 내 모든 직원이 혜택을 받음

   • 투자 대비 효과가 개인보다 훨씬 크게 나타남

3. 보안과 규정 준수 용이

   • 중앙화된 접근 제어로 모든 AI의 데이터 접근을 한 곳에서 관리

   • 세밀한 권한 설정과 감사 추적 기능으로 규제 준수 입증 가능

4. 기존 IT 인프라 활용

   • 많은 비용을 들여 구축한 레거시 시스템들을 버리지 않고 AI와 연동

   • 새로운 시스템 도입 없이 기존 데이터 자산의 가치 향상

5. 산업 특화 활용

   • 제조, 금융, 헬스케어 등 각 산업별 특화 시스템에 MCP 적용

   • 산업별 규제와 특수성을 반영한 AI 활용 가능

MCP, 개인에게는 어떤 가치가 있을까요?

개인에게도 구글 드라이브, 노션, 캘린더 등을 AI와 연결해 생산성을 높이는 장점이 있습니다. 이미 이런 케이스들이 유튜브, 블로그 등에 넘쳐 나오고 있죠.

그렇지만 개인의 경우에는 통합해야 할 시스템의 수가 적다는 점, 그리고 보안이나 규정 요구사항이 덜 복잡하기 때문에 기업 측면에서의 활용보다 체감하는 가치가 조금 낮을 수도 있겠습니다.

결론적으로 MCP는 모든 사람에게 AI 활용의 새 장을 열어주겠지만, 특히 기업에게는 AI 도입을 가로막던 여러 장벽(비용, 복잡성, 보안, 호환성 등)을 한 번에 낮추는 효과가 있을겁니다.

장기적으로는 MCP는 기업용 AI 시장을 크게 변화시키는 핵심 기술이 될 가능성이 높아 보입니다.

MCP 도입 시 고려해야 할 점

MCP가 가져올 많은 이점에도 불구하고 실제 도입을 고려할 때는 몇 가지 현실적인 측면을 함께 살펴봐야 합니다.

첫째, MCP는 아직 초기 단계의 기술입니다.

2024년 11월에 공개된 이후 빠르게 채택되고 있지만, 표준화 과정과 생태계 성숙에는 시간이 필요합니다. 현재는 공식적으로 제공되는 MCP 서버가 제한적이며 많은 부분이 개발자 커뮤니티에 의존하고 있습니다.

둘째, 기존 시스템과의 연동에는 여전히 기술적 장벽이 있을 수 있습니다.

특히 레거시 시스템이나 특수 목적의 내부 시스템은 MCP 서버 개발에 추가적인 노력이 필요할 수 있습니다.

셋째, 보안 측면에서 MCP 자체는 안전하게 설계되었지만 각 조직은 자체 보안 정책과 규정을 MCP에 적용하는 방법을 신중히 고려해야 합니다.

그럼에도 불구하고 MCP가 가져올 가치와 잠재력은 분명합니다. 지금 당장 전면적인 도입보다는 파일럿 프로젝트를 통해 가능성을 탐색하고 산업 트렌드를 주시하며 준비하는 접근법이 현명할 것으로 생각됩니다.

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