MCP의 본질과 5가지 역할 분담: 1,016만 건 공공 데이터를 AI에 직접 연결하여 발견한 최대 블루오션

최근 Claude Desktop이나 Cursor를 중심으로 MCP (Model Context Protocol) 생태계가 급속하게 확산되고 있습니다.

저 자신도 일본 국내의 155종류, 총 1,016만 건의 공공 오픈 데이터를 철저히 클렌징하여 통합한 MCP 서버(japan-data-mcp)를 구축하고 공개했습니다. 그 개발 과정을 통해 '애초에 MCP의 본질은 무엇인가', '왜 이것으로 할루시네이션(Hallucination)이 사라지는가', '왜 지금 MCP가 개인 개발에서 최대 블루오션인가' 가 매우 단순하게 정리될 수 있었습니다.

본 기사에서는 MCP의 전체적인 모습부터 3가지 설계 패턴, 그리고 다음에 만들고자 하는 '로컬 동반 AI'나 '소설/TRPG용 MCP' 구상까지 한 번에 정리합니다.

MCP란 무엇인가 (한마디 정의)

한마디로 말하면, MCP는 'AI(두뇌)에게 외부 도구나 데이터 저장소를 꽂아 넣기 위한 세계 공통의 연결 규격(USB Type-C 단자)' 입니다.

지금까지 LLM에 외부 DB나 사내 API를 연결하려고 하면, OpenAI용 Function Calling용, Claude용, Gemini용처럼 모델마다 개별적인 전용 코드(변환 플러그)를 작성해야 했습니다.

MCP라는 공통 규격(USB Type-C)이 등장하면서, 한 번 MCP 서버로서 도구나 데이터 저장소를 만들어 놓으면, Claude Desktop, Cursor, Windsurf 또는 직접 만든 로컬 에이전트에 그대로 꽂아 쓸 수 있게 됩니다.

이를 통해 AI는 '머릿속의 어렴풋한 가중치 파라미터만으로 말하는 것'을 멈추고, 정확한 외부 도구를 자율적으로 구동하여 업무를 수행하는 실무 시스템으로 변화합니다.

AI 시스템을 구성하게 하는 '5가지 역할 분담'

AI가 결합된 시스템을 설계할 때, 'LLM 단독'으로 해결하려고 하면 반드시 실패합니다.

인간 사회의 '회사 조직'나 게임의 '록맨(본체와 특수 무기 카세트)'에 비유하자면, 아래 5가지 레이어로 깔끔하게 분리할 수 있습니다.

1. 두뇌 | 추론・언어 처리 | 초우수 신입 엘리트 | Gemini, Claude, Gemma (로컬 LLM) |
2. 기억・서고 | 지식・상태 유지 | 공식 대장・업무 매뉴얼 | 1,016만 건 공공 DB, 손안의 Markdown 메모 |
3. 팔다리・도구 | 검색・계산・실행 | 계산기・사내 시스템・특수 무기 | MCP 서버 (japan-data-mcp 등) |
4. 업무 지시서 | 행동 규범・제약 | 상사에게 받은 업무 순서 메모 | System Prompt / Rules (

실무에서 LLM을 사용할 때 가장 큰 걸림돌인 '환각(Hallucination)' 역시 이 5가지 역할 분담으로 보면 원인이 명확해집니다.

기존 AI (순수 LLM):

마치 교과서도 계산기도 없이 맨몸으로 강단에 선 선생님과 같습니다. 세부적인 숫자나 사실을 물으면, 어렴풋한 기억에서 적당히 그럴듯한 답을 지어냅니다.

MCP를 연결한 AI:

눈앞에 정확한 장부(2)를 두고, 계산기와 검색 도구(3)를 쥐여주며, 임의 추측하는 것을 금지(4)하고 업무를 시킵니다.

MCP의 '3가지 아키텍처 타입'

'MCP를 만들기 위해서는 처음부터 수천만 건에 달하는 거대한 데이터가 필요한가?'라고 묻는다면, 결코 그렇지 않습니다. 용도에 따라 다음 3가지 타입으로 분류할 수 있습니다.

japan-data-mcp 등

타입 1: 데이터 제공형 (배경에 1,016만 건과 같은 거대하고 클린한 데이터베이스를 보유하여 AI가 정확한 사실이나 통계를 추출하게 하는 타입입니다. 데이터 수집 및 정제에 노력이 많이 들기 때문에, 남들이 쉽게 따라 할 수 없는 견고한 진입 장벽(Moat)이 됩니다.)

타입 2: 상태 기록/메모리형** (소설가 MCP, 동반자 육성 메모 등)

처음에는 **빈 파일(Markdown이나 SQLite 등)**을 두고, 대화나 집필을 거듭할수록 AI 스스로가 메모를 추가하며 성장해 가는 타입입니다. 초기 데이터 0부터 만들 수 있어 개인용 동반자 앱이나 장편 소설/TRPG 관리에 최적입니다.

타입 3: 액션 실행형** (리모컨형)

자체 데이터를 가지고 있지 않으며, PC 조작, 스마트폰 터치, 이메일 전송, Slack 알림 등 순수하게 **'외부의 기기나 서비스를 움직이는 팔다리'**로서 기능하는 타입입니다.

왜 지금 MCP가 가장 견실한 블루오션인가

개인 개발자나 스타트업이 AI 영역에서 경쟁할 때, MCP는 압도적인 블루오션입니다. 이유는 3가지가 있습니다.

대기업과의 소모전을 피할 수 있다 (괭이를 쥐는 쪽이 될 수 있다)

'1. 두뇌(LLM)'를 개발하는 것은 수천억 엔에 달하는 전기료가 드는 대기업의 레드오션입니다. 그곳에 도전하지 않고, 어떤 AI가 승리하든 공통으로 삽입되는 **'괭이(MCP)'**를 쥐는 쪽으로 돌아설 수 있습니다.

대기업이 절대 청소해주지 않는 '골치 아픈 영역'이 있다

일본 행정 데이터의 Excel 셀 병합을 풀거나, 일본 연호(레이와/헤이세이/쇼와)를 서력으로 바꾸거나, Shift_JIS 문자 깨짐을 해결하여 13자리 법인 번호나 5자리 지자체 코드로 이름 매칭(名寄せ)하는 것 같은 골치 아픈 데이터 정비(2)는 Google이나 Anthropic은 절대 해주지 않습니다. 이곳을 자체적으로 장악한 사람만이 전 세계에서 유일무이한 가치를 가질 수 있습니다.

개인의 오락거리가 아닌 '기업의 경비'가 상대가 된다

일반인을 위한 장난감이 아니라, 기업의 야근이나 리서치 노력을 직접적으로 줄여주는 인프라가 되기 때문에, 지속적인 API 이용이나 데이터 패키지 형태로 정식 경비로 도입됩니다.

이미 완성된 자산과 앞으로 확장될 3가지 가능성

현재, 제1단계로서 국내 155종류・1,016만 건의 클린징된 공공 데이터(2)에 직결하고, Smithery 등의 외부 품질 평가에서도 최고 등급을 획득한 japan-data-mcp (3)를 공개 완료했습니다.

수록 데이터 예시: 전 부처의 전자 조달/낙찰 실적 (2020년2026년・국가 공시 전체 기간 100% 망라), 전국 지가 공시 아카이브 (1983년2026년・과거 44년간), 전국 1,741개 지자체의 재정/소득 통계, 전국 병원/인프라 장부 등.

그리고 이 '5가지 역할 분담'의 설계도가 완성됨에 따라, 다음으로는 다음과 같은 프로덕트로 전개해 나갈 것입니다.

1. 기업의 번거로운 사무 작업을 끝내는 '업무 액션형 MCP'로 확장

데이터 검색만 하는 것이 아니라, 회사 조건에 맞는 관공서의 신규 입찰 건이 나오면 자동 알림하고, 과거 낙찰 시세를 참조하면서 '기획서나 견적서 초안 작성'까지 자동으로 끝내는 에이전트로의 확장입니다.

2. 자신과 함께 자라나는 '픽셀 위의 동반자 AI (완전 오프라인・통신비 0원)'

스마트폰(Pixel 등) 위에서 작동하는 로컬 LLM(Gemma 등)에, 빈 Markdown 파일과 메모리형 MCP를 연결합니다. 일상 대화를 통해 AI 스스로가 기억이나 사용자의 맥락을 Markdown에 추가하며 기록하고, 완전 오프라인・통신비 0원으로 자신과 함께 자라는 동반자를 만듭니다.

3. 설정이나 복선 모순을 절대 일으키지 않는 '소설가/TRPG용 MCP' 구축

캐릭터 설정, 세계관, 시간 순서의 사건 로그를 MCP를 통해 원장(台帳) 관리하게 합니다. 집필이나 TRPG 세션이 진행될 때마다 AI 스스로가 원장을 업데이트하고 참조하기 때문에, 아무리 장편이 되어도 설정 붕괴나 복선의 모순이 절대 일어나지 않는 창작 지원 시스템입니다.

마무리

AI를 '단순히 대화하는 상대'에서 '정확한 원장과 도구를 가지고 자율적으로 움직이는 시스템'으로 변화시키는 MCP.

거대한 데이터셋을 연결할 수도 있고, 우선 손안의 빈 Markdown 파일 한 장을 연결할 수도 있는, 개인 개발 아이디어가 폭발적으로 확장되는 영역입니다. 꼭 함께 재미있는 MCP를 만들어 봅시다!

토론