AI 산업 패러다임 바꾼 MCP… HTTP처럼 '표준화 전쟁' 시작됐다

AI 산업의 차세대 혁신은 거대한 모델이 아닌, 표준화에서 시작되고 있다. 2024년 11월 앤스로픽(Anthropic)이 공개한 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)은 AI 모델과 외부 도구 간의 연결 방식을 획기적으로 정리하며 산업 전반의 변화를 이끌고 있다. 마치 인터넷이 HTTP를 통해 통신 기준을 정립한 것처럼, MCP는 AI 세계에 ‘공통 언어’를 제시하며 개별 모델의 한계를 넘어서는 연동 생태계를 형성 중이다.

MCP는 초기부터 오픈AI(OpenAI), 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트(MSFT), 애저(Azure) 등 주요 클라우드 및 AI 기업들의 신속한 지지를 받으며 빠르게 확산됐다. 파이썬, 타입스크립트, 자바, C#, 러스트, 코틀린 등 다양한 언어용 공식 SDK는 물론, 커뮤니티 기반의 Go 언어 SDK까지 개발되며 개발 환경 전반에도 급속도로 파고들고 있다. 애플리케이션을 바꾸더라도 기존의 통합 구조를 유지할 수 있게 해 주는 MCP의 특성은 기업에게 막대한 비용 절감을 의미한다.

실제 AI 도입 현장에서는 MCP의 도입 효과가 뚜렷하다. 예컨대 클라우드 인프라 기업에서 일하는 제품 담당자 ‘릴리’는 기존에 지라, 피그마, 슬랙, 깃허브 등 각기 다른 도구로 분산된 업무 환경에서 LLM을 효과적으로 활용하려 했지만, 도구마다 호환성이 달라 특정 벤더에 종속되는 처지에 놓여야 했다. 그러나 MCP 도입 이후 릴리는 클로드(Claude) 모델을 이용해 로컬 MCP 서버를 통해 모든 워크플로를 자동화하는 데 성공했다. 상황 보고서 작성은 자동화되고, 경영진 공지 역시 한 줄의 프롬프트로 가능해졌다. 모델을 변경하더라도 기존 인프라를 그대로 유지할 수 있는 호환성 덕분이었다.

표준의 도입에는 많은 함의가 따른다. SaaS 기업들은 더 이상 폐쇄적인 API 전략으로 버틸 수 없다. MCP는 공개 API 기반의 통합을 전제로 하기 때문에, 표준을 외면하는 기업은 빠르게 도태될 위험에 처하게 된다. 개발자들도 더 이상 복잡한 커스터마이징이 필요 없다. MCP 서버와 클라이언트를 연결하기만 하면 비교적 손쉽게 AI 기반 앱을 구현할 수 있기 때문이다.

또한 MCP는 AI 모델 간 전환 비용을 크게 낮췄다. 기존에는 클로드, 챗GPT, 제미니 등 모델이 바뀔 때마다 통합작업을 다시 해야 했지만, 이제는 MCP에서 모델을 손쉽게 교체하거나 조합할 수 있게 되면서 장기적으로 더 높은 *가격 대비 성능*을 추구할 수 있는 환경이 마련됐다.

물론 MCP도 해결해야 할 문제점을 안고 있다. 가장 큰 변수는 ‘신뢰’다. 커뮤니티가 운용하는 수천 개의 MCP 서버가 등장했지만, 서버 제공자의 신뢰도에 따라 정보보안 이슈가 발생할 수 있다. 공식 서버를 사용하는 것이 권장되는 이유다. 또, API의 버전 변화가 MCP 서버에 제대로 반영되지 않으면 모델이 도구를 잘못 선택할 수 있고, 지나치게 많은 도구가 서버에 등록되면 AI는 오히려 판단이 흐려질 수 있다. 따라서 특정 작업에 특화된 소규모 MCP 서버의 활용이 더 바람직할 수 있다.

기존의 인증과 권한 관리 문제 역시 여전히 유효하다. 예를 들어 이메일 권한을 실수로 과도하게 부여할 경우 AI는 일부 지시를 과잉 수행해 의도치 않은 메시지를 모든 팀원에게 발송할 수도 있기 때문이다. 이처럼 인간의 감독이 필요한 상황 또한 적지 않다.

그럼에도 MCP는 단순한 유행이 아닌, AI 인프라의 근본적인 패러다임 변화를 상징한다. 새로운 통합 도구, 개발 플랫폼, 서버 레지스트리가 빠르게 등장하며 생태계를 확대해가는 가운데, MCP를 수용하는 개발 조직은 제품 개발 속도는 물론 통합 수준에서도 경쟁 우위를 확보할 수 있다.

MCP를 중심으로 형성되는 이 자기 강화적 구조는 기존 인터넷 표준의 역사와도 맞닿아 있다. 기업은 공개 API·공식 MCP 서버를 제공하며 생태계에 진입하고, 후발 업체는 갈수록 경쟁력이 약화되는 구조다. AI 산업에서의 미래 혁신은 더 이상 모델 크기가 아닌, *표준화된 연결성*에서 결정될 전망이다.