AI를 위한 USB가 된 MCP: 3가지 프리미티브, JSON-RPC 2.0, 50개 이상의 서버

Anthropic의 MCP는 세 가지 프리미티브 (primitives)를 통해 JSON-RPC 2.0 방식으로 AI 도구 연결을 표준화합니다. 50개 이상의 커뮤니티 서버가 이미 존재하며, 이는 AI를 위한 USB 역할을 하고 있습니다.

Anthropic의 Model Context Protocol (MCP)은 JSON-RPC 2.0을 통해 AI 도구가 외부 서비스에 연결되는 방식을 표준화합니다. 이 오픈 프로토콜은 도구 (tools), 리소스 (resources), 프롬프트 (prompts)라는 세 가지 프리미티브 (primitives)를 노출하며, 이미 50개 이상의 커뮤니티 서버를 사용할 수 있습니다.

주요 사실 (Key facts)

• MCP는 Anthropic이 만든 오픈 표준입니다.
• stdio 또는 WebSocket을 통해 JSON-RPC 2.0을 사용합니다.
• 세 가지 프리미티브 (primitives): 도구 (tools), 리소스 (resources), 프롬프트 (prompts).
• 50개 이상의 커뮤니티 서버가 존재합니다.
• 호스트에는 Claude Code, Cursor, Windsurf가 포함됩니다.

MCP는 Model Context Protocol의 약자입니다. 개발자 가이드에 따르면, 이는 Anthropic이 만든 오픈 표준으로 Claude Code, Cursor, Windsurf 등의 AI 도구가 표준화된 인터페이스를 통해 외부 서비스에 연결할 수 있도록 해줍니다.

이를 AI를 위한 USB라고 생각하면 쉽습니다. USB가 나오기 전에는 모든 장치마다 고유한 커넥터가 필요했습니다. MCP가 나오기 전에는 모든 AI 통합 작업이 맞춤형으로 구축되어야 했습니다. MCP는 AI 도구가 GitHub, 데이터베이스, 브라우저, API, 그리고 서버를 구축할 수 있는 그 어떤 것과도 대화할 수 있는 보편적인 방법을 제공합니다.

핵심 요약 (Key Takeaways)

• Anthropic의 MCP는 세 가지 프리미티브 (primitives)를 통해 JSON-RPC 2.0 방식으로 AI 도구 연결을 표준화합니다.
• 50개 이상의 커뮤니티 서버가 존재하며, 이는 AI를 위한 USB 역할을 하고 있습니다.

MCP가 존재하는 이유

AI 코딩 도구들은 빠르게 한계에 부딪힙니다. 컨텍스트 윈도우 (context window) 안에 있는 정보로만 작업할 수 있기 때문입니다. 이들은 사용자의 GitHub 이슈를 확인할 수 없고, 데이터베이스를 쿼리할 수 없으며, 웹을 브라우징할 수도 없습니다.

MCP는 그 한계를 제거합니다. MCP 서버는 도구 (tools) (AI가 수행할 수 있는 동작)와 리소스 (resources) (AI가 읽을 수 있는 데이터)를 노출합니다. AI는 내장된 기능을 호출하는 것과 동일한 방식으로, 즉 대화의 일부로서 자연스럽게 이러한 도구들을 호출합니다.

MCP가 없다면 복사해서 붙여넣어야 하지만, MCP가 있다면 그저 요청하기만 하면 됩니다.

프로토콜 작동 방식

아키텍처는 세 가지 구성 요소로 이루어져 있습니다:

[AI Tool (Host)] <---> [MCP Client] <---> [MCP Server] <---> [External Service]

Host (호스트) — AI 애플리케이션 (Claude Code, Cursor 등). Client (클라이언트) — 호스트에 내장되어 있습니다. MCP 서버와의 연결을 관리하며, 기능 협상 (capability negotiation) 및 메시지 라우팅 (message routing)을 처리합니다. Server (서버) — 도구 (tools)와 리소스 (resources)를 노출하는 경량 프로그램입니다. 로컬 또는 원격에서 실행됩니다.

핸드셰이크 (The Handshake)

Claude Code가 시작될 때, MCP 설정을 읽고 각 서버를 서브프로세스 (subprocess)로 실행합니다. 핸드셰이크는 초기화 (Initialize), 협상 (Negotiate), 준비 완료 (Ready)의 세 단계로 진행됩니다. 클라이언트는 프로토콜 버전과 기능 (capabilities)을 포함한 initialize 요청을 보냅니다. 서버는 자신의 기능 (어떤 도구를 노출하는지, 어떤 리소스를 가지고 있는지)을 응답합니다. 클라이언트는 initialized 알림을 보냅니다. 이제 연결이 활성화됩니다.

메시지 형식 (Message Format)

MCP는 stdio (표준 입출력)를 통해 JSON-RPC 2.0을 사용합니다. 도구 호출 (tool call)은 다음과 같은 형태를 가집니다:

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
...

서버는 요청을 처리하고, GitHub의 API와 통신한 뒤 결과를 반환합니다. AI는 그 결과를 확인하고 자연스럽게 대화를 이어갑니다.

세 가지 프리미티브 (The Three Primitives)

모든 MCP 서버는 다음 요소들의 조합을 노출합니다:

1. 도구 (Tools - 동작)

AI가 수행할 수 있는 것들입니다. PR 생성, 쿼리 실행, 메시지 전송, 스크린샷 찍기 등이 해당됩니다. 도구는 가장 흔한 프리미티브입니다.

2. 리소스 (Resources - 데이터)

AI가 읽을 수 있는 것들입니다. 파일 내용, 데이터베이스 스키마 (database schemas), API 문서, 설정 등이 해당됩니다. 리소스는 URI로 식별됩니다.

3. 프롬프트 (Prompts - 템플릿)

AI가 일반적인 작업을 일관되게 처리할 수 있도록 돕는 미리 작성된 프롬프트 템플릿입니다. 예를 들어

USB와의 비유는 유용하지만 불완전합니다. MCP는 AI 도구화를 위한 OSI 모델에 더 가깝습니다. 즉, AI와 서비스, 서비스와 전송 계층(transport), 그리고 전송 계층과 프로토콜을 분리하는 계층화된 추상화(layered abstraction)입니다. 이러한 계층적 설계 덕분에 어떤 AI 호스트(host)라도 서버가 로컬 하위 프로세스(subprocess)인지 원격 서비스인지에 관계없이 모든 MCP 서버와 통신할 수 있습니다. 업계는 이미 GitHub부터 Slack, PostgreSQL에 이르기까지 모든 것을 위한 50개 이상의 커뮤니티 서버를 구축했습니다. stdio 기반의 JSON-RPC 2.0이라는 프로토콜의 단순성 덕분에, 새로운 서버를 100줄 미만의 코드로 작성할 수 있습니다.

멀티 에이전트 워크플로우(Multi-Agent Workflow) 관점

MCP는 멀티 에이전트 워크플로우에서 특히 강력해집니다. Claude Code 워크플로우에 관한 별도의 가이드에서 언급했듯이, 가장 큰 이득을 얻고 있는 엔지니어들은 여러 에이전트를 동시에 실행하며, 각 에이전트에게 좁은 범위의 작업을 부여하고, 코드가 작성되기 전에 사람이 검토한 계획을 통해 이들을 조정합니다. 한 에이전트는 코드베이스를 탐색하고 명세(spec)를 작성합니다. 다른 에이전트는 그 명세에 따라 구현을 진행합니다. 세 번째 에이전트는 새로운 시각으로 차이점(diff)을 검토합니다. MCP는 이러한 오케스트레이션(orchestration)을 가능하게 하는 표준화된 인터페이스를 제공하며, 각 에이전트는 커스텀 통합 코드 없이도 동일한 도구를 호출할 수 있습니다.

Anthropic 자체의 가이드는 보수적입니다. 가능한 가장 단순한 해결책을 찾고, 결과가 명확하게 개선될 때만 복잡성을 높이십시오. 멀티 에이전트 시스템은 강력하지만, 토큰을 빠르게 소비하며 조정 오버헤드(coordination overhead)를 발생시킵니다. 이들은 모든 작업이 아니라, 진정으로 독립적인 스레드로 분해될 수 있는 고가치 작업에서 그 가치를 증명합니다.

주목해야 할 점

MCP 사양이 1.0 상태에 도달하는 것을 지켜보십시오. 아마도 2026년 중반쯤이 될 것입니다. 커뮤니티 서버의 수는 핵심적인 채택 지표가 될 것입니다. 만약 500개를 넘어선다면, MCP는 사실상의 표준(de facto standard)이 됩니다. 또한 OpenAI와 Google이 MCP를 채택할지, 아니면 경쟁 프로토콜을 출시할지도 주목해야 합니다.

출처: dev.to

[devto_mcp를 통해 6월 25일 업데이트됨]

한 개발자가 OpenAPI 명세(spec)를 MCP 도구(tool)로 자동 매핑함으로써, 단 50줄의 Java 코드만으로 레거시 Spring Boot REST API를 MCP 서버로 변환하는 방법을 시연했습니다 [dev.to 참조]. OpenApiMcpAdapter는 SpringDoc OpenAPI 문서를 읽어 들여, 수동 재작성 없이 모든 작업(GET, POST, PUT, DELETE)을 MCP 도구로 노출합니다. 저자는 이 접근 방식이 두 개의 병렬 API 설명을 동기화해야 하는 유지보수 부담 문제를 해결한다고 언급했습니다. 이는 저자가 자신의 지식 베이스 프로젝트를 6년 동안 유지보수하며 겪었던 문제입니다.

원문은 gentic.news에 게시되었습니다.