AI 에이전트 똑똑하게 만드는 비밀, MCP와 API, 정확히 뭘까요? 비교 분석
AI 에이전트 똑똑하게 만드는 비밀, MCP와 API, 정확히 뭘까요?
안녕하세요! 요즘 ai 에이전트가 정말 똑똑해지고 있죠. 하지만 AI가 혼자서 모든 걸 다 할 수는 없어요. 외부 정보나 도구와 연결되어야 더 유용해지잖아요. 예전에는 주로 api를 썼는데, 요즘은 새로운 표준인 mcp가 등장했어요. 그래서 오늘은 이 두 가지, mcp와 api가 무엇이고 어떻게 다른지, 또 AI 세상에서 어떤 역할을 하는지 쉽게 알아볼게요.
AI가 외부 데이터와 대화하려면 뭐가 필요할까요?
AI, 특히 거대 언어 모델(llm)이 정말 유용해지려면 외부 데이터나 서비스와 연결되어야 해요. 예전에는 이 연결을 주로 api라는 걸로 했어요. api는 "Application Programming Interface"의 줄임말이에요. 이건 시스템끼리 기능이나 데이터에 접근하게 해주는 일종의 창구 역할을 하죠. 하지만 2024년 말부터 새로운 방식이 등장했어요. 그게 바로 mcp, "Model Context Protocol"이에요.
mcp는 AI 애플리케이션, llm, 그리고 외부 데이터 소스 사이의 연결을 표준화하는 역할을 해요. 이걸 usb-c 포트에 비유할 수 있어요. 노트북에 usb-c 포트가 있으면, 모니터든, 외장 하드든, 충전기든 누가 만들었든 상관없이 다 꽂아서 쓸 수 있죠. mcp도 이처럼 AI 세상의 연결을 표준화하는 새로운 규격이라고 생각하면 쉬워요.
MCP는 구체적으로 AI에게 어떤 걸 해줄 수 있나요?
mcp는 ai 에이전트가 외부 정보를 찾거나 도구를 사용하는 방식을 표준으로 만들어줘요. ai 에이전트에게는 두 가지 큰 필요가 있는데, mcp가 이걸 딱 해결해 줘요. 첫째는 '컨텍스트 데이터' 형태로 정보를 제공하는 것이고요. 둘째는 ai 에이전트가 '도구'를 사용하게 해주는 거예요.
이 표준화된 방식으로 ai 에이전트는 문서나 데이터베이스 기록 같은 외부 컨텍스트를 가져올 수 있어요. 또 웹 검색을 하거나 외부 서비스를 호출하고 계산을 수행하는 같은 행동도 할 수 있죠. mcp 서버는 이 모든 기능에 대해 '프리미티브'라고 불리는 목록을 광고해요. 예를 들어 '도구', '리소스', '프롬프트 템플릿' 같은 것들이 있어요. 가장 중요한 건, ai 에이전트가 서버에 접속할 때마다 지금 사용 가능한 기능이 뭔지 물어보고, 그 기능을 일관된 방식으로 사용할 수 있다는 점이에요.
API는 그냥 오래된 방식일까요? 차이는 뭔가요?
api는 원래 한 시스템이 다른 시스템의 기능이나 데이터에 접근하게 만드는 규칙이나 프로토콜 집합이에요. 예를 들어 쇼핑몰 사이트가 결제 api를 사용해서 신용카드 결제를 처리하는 식이죠. api는 요청하는 쪽이 서버 내부가 어떻게 생겼는지 몰라도 되도록 추상화 계층 역할을 해줘요.
가장 흔한 api 스타일 중 하나가 restful api인데, 이건 http 통신을 사용해요. 데이터를 가져올 때는 GET을 쓰고, 데이터를 만들 때는 POST를 쓰죠. 하지만 api에는 근본적인 차이점이 있어요. mcp는 AI를 위해 명확하게 설계되었지만, api는 범용적이에요. 그래서 api는 인터페이스 표준화가 부족하죠. 즉, 각 api마다 엔드포인트나 파라미터 형식이 다 달라서 ai 에이전트가 다섯 개의 다른 REST api를 쓰려면 다섯 가지 다른 방법을 익혀야 할 수 있어요.
동적 발견 기능, AI 에이전트의 능력을 얼마나 바꿔줄까요?
mcp의 가장 큰 장점 중 하나는 바로 '동적 발견(Dynamic Discovery)'을 지원한다는 점이에요. 이게 무슨 말이냐면, mcp 클라이언트가 서버에게 "당신은 뭘 할 수 있나요?"라고 물어보면, 서버가 제공 가능한 모든 기능 목록을 바로 알려준다는 뜻이에요.
하지만 일반적인 REST api는 보통 이런 실시간 기능 발견 메커니즘을 제공하지 않아요. 만약 api가 바뀌거나 새로운 엔드포인트가 생기면, 개발자가 클라이언트를 직접 업데이트해야 하죠. mcp는 이 모델을 뒤집는 거예요. ai 에이전트는 서버에 연결할 때마다 최신 기능 목록을 받아서 새로운 기능을 자동으로 파악하고 사용할 수 있어요. 이는 마치 매번 새로운 설명서를 받는 것과 같아서 AI의 유연성을 크게 높여주죠.
MCP와 API, 결국 서로 싸우는 관계인가요?
놀랍게도 mcp와 api는 경쟁 관계가 아니에요. 오히려 서로를 보완하며 ai 스택의 다른 '층(Layer)' 역할을 해요. 많은 mcp 서버들이 실제로는 내부 작업을 할 때 기존의 api를 사용하고 있어요.
쉽게 말해, 어떤 mcp 서버는 기존에 있던 api 위에 덧씌워진 '껍데기' 같은 거예요. 이 서버는 내부적으로는 기존 api를 호출해서 데이터를 가져오지만, ai 에이전트에게는 자신만의 표준화된 mcp 인터페이스를 제공하는 거죠. 예를 들어, GitHub 서버가 mcp를 통해 고수준의 도구 목록을 보여주지만, 실제로는 내부에서 GitHub의 REST api 요청으로 번역해서 일을 처리하는 식이에요. mcp는 AI 친화적인 인터페이스를 위에 제공하고, 그 아래에서는 api를 활용해서 실제 데이터를 가져오는 거죠.
그래서 우리는 무엇을 써야 하나요?
mcp와 api는 둘 다 시스템 통합을 단순화하는 데 도움을 줘요. 둘 다 클라이언트-서버 모델이고, 상대방의 내부 상세 정보는 몰라도 되게 해주는 추상화 계층 역할을 하죠.
하지만 ai 에이전트의 입장에서 보면 mcp가 훨씬 유리해요. 모든 mcp 서버가 똑같은 프로토콜과 패턴을 따르기 때문에, ai 에이전트는 '한 번 만들어서 여러 곳에 통합'할 수 있어요. 반면 api는 서비스마다 달라서 통합이 복잡해요. 현재 파일 시스템, 구글 맵, 스포티파이 등 다양한 곳에서 mcp 서비스를 찾아볼 수 있어요. 결론적으로 mcp는 기존의 api 기술을 활용하면서도 ai 에이전트가 외부 세계와 더 원활하게 소통하도록 돕는 중요한 다리 역할을 하고 있답니다.
AI 에이전트의 새로운 연결 표준: MCP (Model Context Protocol)가 API를 대체할까? (AI 시대의 동적 발견)
1. AI 연결의 새로운 표준: MCP(Model Context Protocol)란?
- 배경: 거대 언어 모델(LLM)과 AI 에이전트가 유용해지려면 외부 데이터나 서비스와 연결되어야 합니다. 예전에는 주로 API를 사용했습니다
- MCP 등장: 2024년 말부터 등장한 새로운 방식이 바로 **MCP, "Model Context Protocol"**입니다.
- 역할: MCP는 AI 애플리케이션, LLM, 외부 데이터 소스 사이의 연결을 표준화하는 역할을 합니다. 이는 마치 누가 만들었든 모든 기기를 연결할 수 있는 USB-C 포트와 같습니다.
2. MCP가 AI 에이전트에게 제공하는 2가지 핵심 기능
MCP는 AI 에이전트의 두 가지 주요 필요성을 해결해 줍니다.
- 컨텍스트 데이터 제공: 문서나 데이터베이스 기록 같은 외부 컨텍스트를 표준화된 방식으로 가져올 수 있게 합니다.
- 도구 사용 활성화: AI 에이전트가 웹 검색, 외부 서비스 호출, 계산 수행 같은 **행동(도구)**을 하도록 지원합니다.
- 프리미티브: MCP 서버는 이 모든 기능에 대해 '도구', '리소스', '프롬프트 템플릿' 같은 '프리미티브' 목록을 제공합니다.
3. API와의 근본적인 차이: 동적 발견(Dynamic Discovery)
| 특징 | MCP (Model Context Protocol) | API (Application Programming Interface) |
| 목적 | AI를 위해 명확하게 설계된 표준 프로토콜. | 일반적인 시스템 간 기능/데이터 접근을 위한 범용적 프로토콜. |
| 기능 발견 | 동적 발견(Dynamic Discovery) 지원. 클라이언트가 접속 시 사용 가능한 모든 기능 목록을 실시간으로 서버로부터 받음. | 실시간 기능 발견 메커니즘이 부족함. 변경 사항 발생 시 개발자가 클라이언트를 직접 업데이트해야 함. |
| 표준화 | 모든 서버가 똑같은 프로토콜과 패턴을 따름. AI 에이전트는 '한 번 만들어서 여러 곳에 통합' 가능. | 서비스마다 엔드포인트나 파라미터 형식이 달라 인터페이스 표준화가 부족함. |
| AI 유연성 | 새로운 기능을 자동으로 파악하고 사용할 수 있어 AI의 유연성을 크게 높여줌. | 통합이 복잡하고, 각 API마다 다른 방법을 익혀야 할 수 있음. |
4. MCP와 API의 관계: 경쟁자가 아닌 보완재
- 보완 관계: MCP와 API는 서로 경쟁하는 관계가 아니라, AI 스택의 다른 '층(Layer)' 역할을 하며 서로를 보완합니다.
- 작동 방식: 많은 MCP 서버는 실제 내부 작업을 수행할 때 기존 API를 활용합니다. MCP 서버는 기존 API 위에 덧씌워진 '껍데기'와 같아서 , AI 에이전트에게는 표준화된 MCP 인터페이스를 제공하지만, 내부적으로는 API를 호출하여 데이터를 가져옵니다.
- 예시: GitHub 서버가 MCP를 통해 고수준의 도구를 보여주지만, 실제로는 내부에서 GitHub의 REST API 요청으로 변환하여 처리합니다.
- 결론: MCP는 기존 기술을 활용하면서 AI 에이전트가 외부 세계와 더 원활하게 소통하도록 돕는 중요한 다리 역할을 합니다.