0:00 MCP 설명
2:37 MCP 서버 돌아가는 원리
5:36 MCP 단점
AI가 약간 정체기가 온 적이 있습니다.
기존까지는 모델 사이즈가 커지면 성능도 비례해서 높아지고 그런 경우들이 있었는데
이제는 그것 만으로는 성능을 늘릴 수가 없어서 땜빵기술을 연구하기 시작을 했습니다.
CoT 라고 해서 혼자 생각을 먼저 하게 한 다음에 결과를 뱉으라고 하면 훨씬 결과가 좋았기 때문에
그렇게 AI 모델을 업그레이드 하기도 합니다.
그래서 답변에 몇십초 걸리는 모델이 CoT를 사용합니다.
근데 요즘은 agent라는 기술을 많이 연구하고 있습니다.
Agent
Agent가 뭐냐면 AI인데 사람처럼 직접 판단을 해서 여러가지 작업을 하는 AI를 뜻합니다.
근데 이거저거 작업을 시키려면 AI를 개조를 해야하는데
- 외부 툴을 사용할 수 있게 AI옆에 프로그램들을 몇개 붙이고
- 필요할 때 외부 툴을 사용하라고 명령도 내려놓아야 합니다.
- 그 다음에 AI가 스스로 판단해서 그 툴들을 사용하게 하는겁니다.
예를 들어 AI가 직접 브라우저를 사용하게 만들면 "업무자동화 AI"가 되는 것 아니겠습니까.
구글 캘린더를 사용하게 만들면 AI 비서가 되는 거에요.
그래서 요즘은 AI를 그냥 질문답변 도구로 사용하는건 손해라고 보면 되겠습니다.
Agent를 쉽게 만들 수 있는 프레임워크도 있고
귀찮으면 Cursor, Gemini CLI, Claude Code 같은 프로그램 설치하면 agent 기능이 내장되어있습니다.
MCP는 뭐냐면
근데 AI에게 툴을 부착하려면 원래 코딩을 해서 직접 부착을 해야했습니다.
예를 들어 검색 툴을 부착하고 싶다면
- 검색 툴을 서버형태로 만들어놓고
- 유저가 검색을 요청을 하는 경우에는 검색툴을 써라
그런 식으로 코드를 짭니다.
하지만 코드짜기 귀찮아서 그걸 쉽게 구현하기 위한 프레임워크를 Anthropic에서 만들어서 뿌렸습니다.
그리고 MCP라고 이름을 지었습니다.
그게 인기가 있어서 요즘은 Agent를 만들기 위한 표준 기술같은게 되었습니다.
그래서 내가 AI agent를 구축하고 싶으면 직접 MCP를 이용해서 쉽게 만들 수 있게 되었습니다.
직접 코드짜기 귀찮으면 남이 만들어둔 MCP서버를 붙이기만 하면 됩니다.
예를 들어 MCP서버 중에 브라우저 사용을 대신해주는 MCP서버를 붙이면
AI가 이제 브라우저 접속을 마음대로 할 수 있게 됩니다.
이제 브라우저 사용이 가능한 AI로 진화한 것임
MCP서버 동작원리
AI를 업그레이드해준다는 MCP서버라는게 어떻게 돌아가는지 알아봅시다.
MCP서버는 "AI가 뭔가를 요구하면 그걸 대신 실행해주는 프로그램"일 뿐입니다.
직접 코딩해서 만들 수도 있고 그냥 남이 만들어둔거 써도 됩니다.
예를 들어 DB조회를 대신해주는 MCP서버를 만들려면 쉬운데
"AI의 DB조회 요청을 받으면 DB조회를 대신 해주기" 이런 식으로 코드짜면 끝입니다.
웹검색해주는 MCP서버를 만들고 싶으면
"AI의 검색 요청을 받으면 대신 검색 해주기" 코드짜면 끝입니다.
그리고 AI에 붙여놓으면 되겠습니다.
실은 정확히 말하면 MCP서버는 AI와 직접 붙여놓을 수는 없습니다.
왜냐면 보통 AI는 그냥 글생성기계일 뿐이라 MCP 서버랑 소통하고 그런 기능이 없으니까요.
중간에 MCP client라는 프로그램이 하나가 더 필요합니다.
걔가 MCP서버랑 통신을 대신 해줍니다.
근데 그런 프로그램은 Cursor, Gemini CLI 등에 이미 포함이 되어있어서 직접 만들고 그런 경우는 별로 없습니다.
그래서 예를 들어 DB조회를 할 수 있는 MCP서버를 붙여놨다고 합시다.
1. 일단 AI를 켜면 MCP client라는 프로그램도 켜지는데 어떤 MCP서버가 붙어있는지 살펴본 후 AI에게 전달합니다.
대충 "이런 MCP서버들이 있으니 필요할 때 요청해라" 이런 식으로 AI에게 전달합니다.
아마 요즘은 MCP서버 잘 사용하게 강화학습도 되어있을 겁니다.
2. 유저가 DB에서 매출좀 뽑아오라고 AI에게 요청합니다.
3. 그럼 AI는 DB조작 MCP서버를 이용하면 좋을 것 같다고 판단해서 MCP client에게 요청을 날립니다.
아마 DB조작을 위한 SQL 문법이라든지 그런 것도 AI가 작성해줄 것입니다.
4. MCP client가 MCP서버에 DB조작요청을 보냅니다.
요청보낼 때는 내부적으로 JSON 자료형식으로 보냅니다.
5. 그럼 MCP서버는 실제 DB를 조작해서 결과를 뽑아줍니다.
그 결과는 역순으로 전달되어 결국 AI까지 전달되고
AI는 그 정보를 바탕으로 유저에게 답변을 생성해줍니다.
나중에 MCP까지 직접 만들어보고 싶은 사람들은 이런거 알면 좋습니다.
그냥 일반 유저는 그냥 MCP 서버 어떻게 붙이는지만 알아가도 되긴 합니다.
하지만 큰그림을 알면 단점도 눈에 보이고 좋습니다.
단점
1. 많이 쓰면 성능 하락
MCP서버 좋다고 해서 천개 만개 달아놓으면
AI는 인풋이 길어지고 프롬프트가 길어지면 멍청해지는 현상이 있어서
AI가 수많은 MCP서버중에 뭘 써야할지 고민하다가 자멸합니다.
그런 상황에선 프롬프트에다가 정확히 어떤 MCP서버를 쓰라고 명령내리는게 결과가 좋을 수 있습니다.
2. 위험성
예를 들어 DB조작하는 MCP서버를 붙여놨는데
AI가 갑자기 맛이가서 DB삭제 명령어를 DB로 보내면 어떻게 하죠?
참고로 DB는 뭔가 잘못되었을 때 뒤로가기 기능이 없습니다.
아니면 브라우저 사용하는 MCP서버를 붙여놨는데 이상한 사이트 들어가다가
갑자기 프롬프트 인젝션 공격을 당해서 여러분들의 개인정보를 웹사이트에 제출해버리거나 그럴 수도 있습니다.
그런 보안위협도 생기기 때문에 AI의 권한을 제한을 해놓는게 좋습니다.
프롬프트로 막아봤자 불안정하기 때문에 MCP서버 만들 때 권한을 제한하는게 좋습니다.
3. 불안정하고 느림
그리고 지금 보면 MCP서버를 쓰기 위해서 거치는게 너무 많기 때문에 오버헤드가 생겨서 AI 사용하는 속도가 많이 느려집니다.
그리고 AI의 판단은 언제나 불안정할 수도 있습니다.
그래서 그냥 AI + MCP쓰는 것 보다 쌩코딩으로도 똑같은 작업을 훨씬 안정적으로 할 수 있다는거 참고합시다.
예를 들어 DB조작하는 것도 AI + MCP없이 그냥 "DB조작하는 API"를 미리 만들어두고 그것만 필요할 때 실행하면 되는거 아니겠습니까.
하지만 AI + MCP의 장점은 코딩없이도 구현이 가능하다는거?
그리고 과제해결에 약간의 지능과 창의력이 필요할 때 유용하다는게 있습니다.
다음 시간에 실제로 활용부터 해보도록 합시다.
-
Add a note