[이지 인사이트] Model Context Protocol(MCP): AI 에이전트를 위한 범용 인터페이스 혁신

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[이지 인사이트] Model Context Protocol(MCP): AI 에이전트를 위한 범용 인터페이스 혁신

코인이지

2025.05.01 11:18:22

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Model Context Protocol(MCP): AI 에이전트를 위한 범용 인터페이스 혁신

2023년 11월, Anthropic은 AI 에이전트의 기능을 획기적으로 확장할 수 있는 새로운 표준을 제안했습니다. 바로 Model Context Protocol(MCP)입니다.

API를 수동으로 연결하던 복잡한 작업을 대체하고, AI가 도구를 이해하고, 탐색하고, 실행하는 방식을 근본적으로 바꿔 놓은 이 프로토콜은 탈중앙 AI(DeAI)의 미래에도 큰 영향을 미치게 될 것입니다.

FLock 리서치팀은 교육 시리즈를 통해 최신 AI 인프라 트렌드를 소개하고 있으며, 이번에는 MCP의 구조, 보안, 리스크, 그리고 FLock과의 접점을 심층적으로 살펴보려 합니다.
이전에는 워터마킹과 LLM 내 강화학습(RL)을 다루었으며, 앞으로도 계속해서 혁신을 함께 탐구할 예정입니다.

🤖 MCP란 무엇인가?

기술적으로, 프로토콜(protocol)은 시스템 간의 통신 규칙을 정의합니다. MCP는 AI 에이전트가 외부 도구(API, 앱, 파일 등)와 표준화된 방식으로 상호작용할 수 있도록 설계된 인터페이스입니다.

이전에는 새로운 도구마다 코드를 따로 작성해야 했습니다. 이제는 MCP를 통해 AI가 외부 도구를 마치 앱스토어에서 앱을 설치하듯 스스로 탐색하고, 기능을 파악하고, 사용할 수 있습니다.

📌 MCP는 ‘AI용 범용 번역기이자 커넥터’입니다.
매번 통합 코드를 짜지 않아도 AI가 자동으로 연결할 수 있게 만들어줍니다.

🧠 MCP는 왜 필요한가?

기존 방식의 한계는 명확했습니다:

수작업 통합: 반복적이고 오류 발생 가능성 높음
제한적 플러그인: 플랫폼 종속, 컨텍스트 부족
RAG의 한계: 데이터 검색은 가능하지만, 실행은 어려움

MCP는 이러한 문제를 해결하며, AI가 더 자율적이고 유연하게 도구를 활용하도록 돕습니다.

🏗️ MCP의 구조: 세 가지 구성요소

1.MCP 호스트 (AI 애플리케이션)

Claude Desktop, Cursor IDE와 같은 앱
MCP 클라이언트를 내장하고 외부 도구와의 통신을 담당

2.MCP 클라이언트 (AI 에이전트)

호스트 내부에 존재하며, 실제 ‘뇌’ 역할 수행
도구 탐색, 실행, 실시간 분석까지 전담

3.MCP 서버 (외부 도구)

API와 리소스를 AI가 읽을 수 있는 형식으로 노출
도구(endpoint), 리소스(data), 프롬프트(template)를 포함

🌐 빠르게 성장하는 MCP 생태계

도구 확장: 검색, 자동화, 생산성, 개발툴 등 다양한 API가 MCP 지원
프레임워크 통합: LangChain, AutoGPT, LlamaIndex 등이 MCP 스타일 수용
열린 생태계: 누구나 MCP 서버를 만들고 배포할 수 있음
모델 간 호환: Claude용 도구도 OpenAI, Mistral 등에서 사용 가능

🛠️ MCP 서버의 수명 주기

생성 단계

이름 등록, 설치자 배포, 무결성 검사 수행
리스크: 이름 충돌, 스푸핑 설치자, 백도어 삽입

운영 단계

명령 실행, 입력 처리, 샌드박스 보안 환경 유지
리스크: 명령어 중복, 이름 혼동, 샌드박스 탈출

업데이트 단계

권한 동기화, 버전 관리
리스크: 권한 유지 공격, 설정 드리프트

🔒 MCP의 보안 고려사항

MCP는 강력하지만, 그만큼 보안 리스크도 존재합니다:

중앙 보안 감독 부재 → 비표준화된 보안 관행
컨텍스트 유지 어려움 → 멀티스텝 워크플로우 오류
멀티테넌트 환경 → 데이터 유출 우려
인증/인가 관리 부재 → ID/권한 취약성
디버깅/모니터링 부족 → 공격 탐지 어려움

⚠️ MCP 관련 주요 공격 유형

악성 코드 실행(MCE): 스크립트 삽입을 통한 코드 조작
원격 접근 통제(RAC): 무단 시스템 접근
자격증명 탈취(CT): API 키나 환경변수 유출

이들은 프롬프트 인젝션 또는 RADe(Retrieval-Augmented Deception) 방식으로 발생할 수 있습니다.

예시:

Prompt Injection + RAC = 시스템 통제

RADe + CT = RAG을 통한 비밀 탈취

💡 FLock과 MCP: 왜 중요한가?

FLock.io는 개인 데이터 보호와 협업을 모두 고려한 탈중앙 AI 학습 플랫폼입니다.
우리는 연합 학습(Federated Learning)과 블록체인을 접목시켜 데이터 소유자가 프라이버시를 유지한 채 AI 모델 훈련에 참여할 수 있게 돕습니다.

이러한 비전 속에서 MCP는 매우 중요한 역할을 합니다: