MCP는 기본적으로 AI를 다음과 같이 변화시키고 있습니다.

**
🧠 "당신은 누구였죠?"
새로운 채팅.
새로운 대화.
모든 것이 잊혀짐.
마치 30초 분량의 RAM을 가진 사람과 대화하는 것 같은 느낌입니다.

에서

🧠 "다시 오신 것을 환영합니다. 어제 당신이 무시했던 버그를 찾았고, 당신의 GitHub를 검토했으며, 데이터베이스를 확인했습니다. 아마 다음으로 MCP 서버가 설치될 곳은 당신의 커피 머신이겠군요." ☕😂

우리는 AI가 단순히 질문에 답하기만 하는 시대를 지나고 있습니다.

"MCP는 AI에게 메모리를 제공합니다."

정확히는 아닙니다.

MCP는 메모리를 _저장(store)_하지 않습니다.

MCP는 대화를 _캐싱(cache)_하지 않습니다.

MCP는 LLM이 어제의 버그를 마법처럼 기억하게 만들지 않습니다.

대신, MCP는 훨씬 더 흥미로운 일을 수행합니다.

AI에게 컨텍스트(context)를 요청하는 표준화된 방법을 제공하는 것입니다.

이렇게 생각해 보세요.

MCP 이전:

LLM
 │
 └── 프롬프트 (Prompt)

모델은 프롬프트 창(prompt window) 안에 들어가는 정보만을 알 수 있습니다.

MCP 이후:

           Redis (캐시)
                │
Postgres ───────┤
...

이제 모델은 모든 것을 기억할 필요가 없습니다.

그저 어디에서 그것을 가져와야 하는지만 알면 됩니다.

이것은 거대한 변화입니다.

메모리는 단 하나가 아닙니다.

사람들이 "AI 메모리"라고 말할 때, 종종 여러 가지 서로 다른 개념을 혼용하곤 합니다.

🧠 작업 메모리 (Working Memory)

현재 진행 중인 대화입니다.

이것은 모델의 컨텍스트 창(context window) 내부에 존재합니다.

컨텍스트 창을 잃으면, 메모리도 잃게 됩니다.

⚡ 캐시 (Cache)

자주 액세스되는 데이터입니다.

예시:

• API 응답 (API responses)
• 사용자 설정 (User preferences)
• 검색된 문서 (Retrieved documents)
• 임베딩 (Embeddings)
• 세션 상태 (Session state)

보통 빠른 액세스를 위해 Redis와 같은 곳에 저장됩니다.

💾 장기 메모리 (Long-Term Memory)

지속적인 정보입니다.

예시:

• 이전 대화 내용
• 사용자 프로필
• 프로젝트 이력
• 노트
• GitHub 저장소 (GitHub repositories)
• 문서

이것은 LLM 내부가 아니라 데이터베이스, 벡터 저장소(vector stores), 또는 오브젝트 스토리지(object storage)에 존재합니다.

🔍 검색 (Retrieval)

AI가 정보가 필요할 때, 다음과 같이 묻습니다:

"그것을 어디에서 찾을 수 있을까요?"

이 지점이 바로 MCP가 빛을 발하는 곳입니다.

수십 개의 통합(integration) 기능을 하드코딩하는 대신, 모든 도구가 공통된 인터페이스를 노출합니다.

모델은 사용 가능한 도구를 발견하고, 적절한 정보를 요청하며, 관련 있는 정보만을 검색할 수 있습니다.

흥미로운 부분

인간의 기억은 놀라울 정도로 유사하게 작동합니다.

우리는 우리가 읽었던 모든 책을 암기하지 않습니다.

우리는 정보를 어디에서 찾을 수 있는지를 기억합니다.

MCP는 AI에게 이와 유사한 능력을 부여합니다.

완벽한 기억력이 아닙니다.

메모리에 대한 구조화된 접근 권한입니다.

그리고 그것이 우리가 AI 애플리케이션을 구축하는 방식을 변화시킵니다.

미래는 컨텍스트 윈도우 (context window)를 무한히 더 크게 만드는 것에 있지 않습니다.

적절한 도구를 통해, 적절한 시점에, 모델을 적절한 데이터에 연결하는 것에 있습니다.

어쩌면 차세대 AI는 더 나은 기억력을 갖게 되는 것이 아닐지도 모릅니다.

그저 정보를 찾는 더 나은 방법을 갖게 될 것입니다.

_ 지능이 더 이상 병목 현상 (bottleneck)이 아니라면, 메모리 아키텍처 (memory architecture)가 AI의 차세대 경쟁 우위가 되고 있는 것일까요? 🤔_

MCP #AI #Developers #Programming #LLM #OpenSource