안녕하세요. Feel LEE입니다.

이전에 작성한 IT 업계에서 주목받고 있는 기술,
MCP(Model Context Protocol)에 대해 다시 이야기해 보겠습니다.

AI가 단순히 정보를 찾는 것을 넘어,
실제 작업을 수행하게 한다는 점에서
많은 기대를 받고 있는데요.

오늘은 MCP의 구체적인 활용 예시와
현재 기술 수준을 중심으로
현실적인 부분을 짚어보겠습니다.

MCP 활용 예시: 기대되는 변화들

MCP가 안정적으로 적용된다면,
우리 일상에서 어떤 변화를 기대할 수 있을까요?

업무 효율성 증대 가능성 🧑‍💻

"지난주 마케팅 회의 자료 찾아서 요약해 줘."

이렇게 요청했을 때,
AI가 이메일, 클라우드, 메신저 등
여러 곳의 정보를 스스로 찾아서 정리해 준다면,
자료 검색 시간을 크게 줄일 수 있을 겁니다.

물론, 실제 구현을 위해서는
시스템 연동이나 접근 권한 같은
기술적 준비가 필요합니다.

일상 작업의 간소화 📂

"다운로드 폴더 오늘 사진들 압축해 줘."

이런 단순 반복 작업을
음성이나 텍스트 명령으로 처리한다면,
확실히 편리해지겠죠.

다만, 사용자의 의도를
정확히 파악하고 오류 없이 수행하는
안정성이 중요할 것입니다.

핵심은 '연결' (간단히 복습)
지난 글에서 설명드렸듯이,
MCP의 핵심은 AI가 다양한 외부 도구와 '연결'되어
실제 작업을 수행하게 만드는 것입니다.

이를 통해 우리는 '자연스러운 말'로
AI에게 복잡한 작업을 지시할
가능성을 엿볼 수 있었습니다.

현재 상황과 고려할 점: '성장 중'인 기술

MCP는 분명 흥미로운 가능성을 제시합니다.

하지만 현재는 기술 개발 및 생태계 조성의
초기 단계라는 점을 인지하는 것이 중요합니다.

상용화와 대중화까지는
아직 몇 가지 고려할 점들이 남아 있습니다:

기술 표준화 진행 중:

주요 기업들이 참여하며 표준을 만들어가고 있지만,
아직 완전히 정립된 단계는 아닙니다.
세부 규약은 계속 발전 중입니다.

개발자 중심 생태계:

현재 관련 도구 개발은
주로 개발자 커뮤니티 중심으로 이루어집니다.
일반 사용자가 바로 활용하기엔
기술적 장벽이 있을 수 있습니다.

안정성 및 보안:

AI가 실제 시스템에 접근하므로,
오류 가능성이나 보안 문제를
충분히 고려하고 해결해야 합니다.
신뢰성 확보 노력이 필수적입니다.

정리하자면, MCP는
미래 AI 활용에 중요한 변화를 가져올 잠재력을 지녔지만,
아직 기술 성숙과 생태계 확장이 더 필요한
'성장 단계'에 있다고 보는 것이 현실적입니다.

마무리하며

오늘은 MCP의 활용 예시와
현재 상황을 좀 더 들여다봤습니다.

자연스러운 명령으로 AI가
실제 작업을 수행한다는 비전.
분명 매력적이죠.

하지만 동시에,

기술 표준화, 생태계 성숙, 안정성 확보 등
넘어야 할 과제들도 분명히 존재합니다.

따라서 MCP가 가져올 미래에 대해
막연한 기대보다는,
기술 발전 과정을 차분히 지켜보며
현실적인 가능성과 한계를 파악하는 자세가
필요해 보입니다.

앞으로 MCP 기술이 어떻게 발전하고
우리 삶에 어떤 영향을 미치게 될지,
꾸준한 관심을 가지고 지켜보는 것도
의미 있는 일이 될 것입니다.

MCP 1편: AI의 만능도구 그래서 그게 뭔가요?

안녕하세요! 여러분~

업무에 AI 많이 활용하고 계시죠?
보고서 초안 작성부터 데이터 분석까지, AI 덕분에 일이 편해진 부분도 많으실 거예요.

그런데 가끔 AI 비서에게 중요한 업무를 맡기려다
"아, 이것까지는 안 되네?" 하고 답답했던 경험, 다들 있으시죠?

예를 들어, 이런 부탁 해보셨을 거예요:

"오늘 아침 우리 팀 슬랙 채널이랑 이메일 내용 종합해서 간단히 보고해줘!"

"회사 내부망에 있는 그 분기별 실적 자료 좀 찾아줄래?"

하지만 AI는 종종 이렇게 대답합니다:
"죄송하지만, 외부 앱 정보나 회사 내부 자료는 접근할 수가 없어요"

분명 똑똑한데, 정작 중요한 회사 일에는 맥을 못 추는 느낌이랄까요?

왜 그럴까요?

AI가 우리의 업무에 사용하는 다양한 툴 이나
(메신저, 이메일, 클라우드, 내부 시스템 등)
실시간 회사 데이터에 직접 연결되기가 어려웠기 때문이에요.
마치 부서 간 소통이 원활하지 않은 것처럼요.

가장 큰 이유는 바로 이것입니다:

데이터를 주고받는
'연결 방식'이 회사 시스템마다,
서비스마다 제각각 달랐어요.

그래서 AI를 이런 업무 도구들과 연결하는 것이 매우 복잡하고 비효율적이었습니다.

그래서 등장한 게임 체인저가 바로 'MCP'입니다!

MCP는 '모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol)'의 줄임말인데요, 어렵게 생각하실 필요 없어요!

간단히 말해 MCP는 이런 의미입니다:

"AI와 회사 업무 시스템을 연결하는 만능 열쇠"

"AI를 위한 표준 연결 규격"

혹시 USB-C 타입 포트 아시죠?
예전에는 기기마다 충전 단자가 달라서 케이블 여러 개 들고 다녀야 했는데, 요즘엔 USB-C 하나로 통일되어서 노트북, 스마트폰, 태블릿까지 다 연결되니 정말 편하잖아요?

MCP가 바로 AI 업계의 USB-C 같은 역할을 목표로 등장한 거예요!

이제 어떤 AI 모델이든, 회사의 어떤 업무 도구나 데이터 시스템이든, 하나의 표준화된 방식으로 쉽고 안전하게 연결할 수 있도록 도와주는 거죠.

앤트로픽이라는 회사에서 바로 이 '업무 시스템과의 연결 문제'를 해결하고자 MCP를 개발했습니다.

이제 AI 비서가 단순히 글만 쓰는 것을 넘어, 실제 회사 업무 시스템과 소통하며 복잡한 일까지 처리해줄 수 있는 가능성이 열린 것입니다!

여러분은 AI 비서가 우리 회사 시스템에 직접 연결되어서, 귀찮은 반복 업무들을 대신 처리해주면 얼마나 좋을까 상상해보신 적 없으신가요?

다음 편에서는 이 MCP가 구체적으로 어떻게 AI를 진짜 '만능 업무 비서'로 만드는지, 그 놀라운 기술적 특징들을 알기 쉽게 설명해 드릴게요! 기대해주세요~