AI 통신 표준 싸움 본격화… 앤트로픽 MCP, 통합 해법이 될까?

AI 기술이 단순한 텍스트 생성 단계를 넘어 실제 행동 수행과 기업 시스템 내 통합까지 가능해지면서, 각 모델과 도구 간의 연계는 점점 더 복잡해지고 있다. 거대한 언어모델(LLM)은 저마다 독자적인 방식으로 외부 소프트웨어와 연결되며, 이로 인해 '통합 비용'이라는 보이지 않는 부담이 클라우드 시스템 곳곳에서 발생하고 있다.

이러한 배경 속에서, 앤트로픽(Anthropic)이 제안한 '모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)'은 주목할 만한 시도로 떠오르고 있다. MCP는 LLM이 외부 도구를 일관된 방식으로 호출하고 상호작용할 수 있도록 하는 *무상태(stateless)* 통신 프로토콜이다. 이를 통해 고립된 AI 기능을 유기적으로 엮은 구성 가능한 워크플로우로 변환하고, 통합 문제를 간소화하려는 접근이다.

현재 LLM 기반 시스템에서의 툴 통합은 개별 업체나 프레임워크의 임의 방식에 의존하고 있어, 호환성과 이동성이 제한적이다. MCP는 개방형 접근법을 제시하며, ‘모델-서버-도구’ 구조를 따르고, 모든 툴 인터페이스를 기계가 해석 가능한 형태로 선언적으로 규정한다. 이러한 접근은 과거 REST API 및 OpenAPI가 웹 서비스 통합에 가져온혁신과 유사한 변화를 AI 분야에도 도입할 수 있을 것으로 기대된다.

다만 MCP는 아직 공식 산업 표준은 아니다. 오픈소스로 운영되고 있음에도 불구하고, 현재까지 단일 벤더인 앤트로픽에 의해 개발되고 유지되는 구도에서 벗어나지 못하고 있다. 산업 표준으로서의 자격을 가지려면, 수많은 이해관계자를 아우르는 공동 관리 체계와 중립적인 거버넌스 구조가 필요하다. 현실적으로 이러한 조직적 기반은 아직 갖춰지지 않은 상태다.

앙트로픽의 MCP 이외에 구글과 IBM도 각각 자사의 ‘Agent2Agent’ 프로토콜과 ‘Agent Communication Protocol’을 개발하고 있다. 업계 전반이 제각기 다른 방향으로 움직이고 있는 상황인 만큼, 통합보다는 분열이 진행되고 있다는 우려도 나온다. 이처럼 표준이 없는 상태에서 MCP 중심으로 통합을 시도하면, 장기적으로는 도리어 시스템 복잡도와 유지 비용을 높이는 결과를 낳을 수 있다.

MCP 자체도 아직 진화 단계에 있으며, 초기 도입 기업들은 개발 경험, 보안 처리, 툴 연동 등 다방면에 걸쳐 실질적인 과제를 직면하고 있다. 실무 관점에서 보면, 아직 성숙하지 않은 프로토콜을 핵심 업무 시스템에 전면 도입하는 것은 큰 리스크를 수반한다. 특히 미세한 권한 설정, 출력 검증, 투명한 로깅 등이 결여된 상황에서는 LLM이 자율적으로 작업을 수행할 때 보안이나 운영 안정성 문제가 발생할 소지가 크다.

이런 상황에서 기업들은 MCP를 경계심 있게 도입할 필요가 있다. 클로드(Claude)를 이미 사용 중인 조직이라면 MCP 도입을 가볍게 실험해보는 것은 의미가 있지만, 시스템 전반에 이를 깊숙이 연결하기보다는 변동 가능성을 염두에 둔 유연한 구조를 마련해야 한다. MCP 관련 로직을 별도 어댑터에 담아 추상화하고, 동종 타 프로토콜과의 호환성도 고려한 설계를 병행하는 것이 바람직하다. 나아가 개방형 거버넌스를 지지하고, 랭체인(LangChain)이나 오토GPT(AutoGPT) 같은 오픈소스 진영의 동향까지 적극적으로 모니터링해야 한다.

궁극적으로, AI 모델이 외부 도구와 공통 언어로 소통할 수 있어야 실질적인 자동화와 협업이 실현될 수 있다. MCP는 그러한 미래의 가능성을 상징하지만, 그 잠재력을 현실로 옮기기 위해선 산업 전반의 합의와 책임 있는 진화가 선행되어야 한다. 아직 완성되지 않은 그림이지만, 그 방향성만큼은 AI 업계 모든 리더들이 깊이 들여다봐야 할 지점이다.