MCP(Model Context Protocol) — AI 도구 연결의 표준이 된 이유를 직접 짜보고 이해했다

요즘 MCP 관련 글이 많이 보이는데, "AI가 외부 도구를 쓸 수 있게 해준다"는 설명은 너무 추상적이어서 실제로 서버 하나 구현해보고 나서 정리했다.

## 기본 구조

MCP는 Anthropic이 2024년 11월에 오픈소스로 공개한 프로토콜이다. LLM이 파일, DB, API 같은 외부 시스템과 **표준화된 방식**으로 통신할 수 있도록 설계됐다. 핵심 구조는 세 레이어다.

- **MCP Host**: Claude Desktop, VS Code 같은 AI 클라이언트
- **MCP Client**: 호스트 내에서 서버와 연결하는 컴포넌트
- **MCP Server**: 실제 기능(Tool, Resource, Prompt)을 제공하는 서버

클라이언트-서버 간 통신은 JSON-RPC 2.0을 쓴다. 전송 방식은 두 가지다. 로컬 프로세스를 연결하는 **stdio**와 HTTP 기반 원격 연결을 위한 **SSE(Server-Sent Events)**.

## Tool, Resource, Prompt

MCP 서버가 제공할 수 있는 기능의 세 범주다.

**Tools**: LLM이 직접 호출하는 함수. `list_files()`, `run_query()` 같은 것들. side effect가 있을 수 있어서 호스트가 사용자 확인을 요구하기도 한다.

**Resources**: 읽기 전용 데이터. 파일 내용, DB 레코드, API 응답. `file://`, `db://` 같은 URI로 식별된다.

**Prompts**: 재사용 가능한 프롬프트 템플릿. 사용자가 특정 작업을 시작할 때 미리 정의된 컨텍스트를 LLM에 주입할 수 있다.

## 서버를 직접 만들면

Node.js SDK(`@modelcontextprotocol/sdk`)로 간단한 서버를 짜면 이렇게 된다.

```typescript
import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";

const server = new Server(
  { name: "my-server", version: "1.0.0" },
  { capabilities: { tools: {} } }
);

server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, async () => ({
  tools: [{
    name: "get_weather",
    description: "현재 날씨 조회",
    inputSchema: {
      type: "object",
      properties: { city: { type: "string" } },
      required: ["city"]
    }
  }]
}));

server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema, async (req) => {
  if (req.params.name === "get_weather") {
    const city = req.params.arguments?.city;
    return { content: [{ type: "text", text: `${city}: 맑음 22°C` }] };
  }
});
```

`claude_desktop_config.json`에 이 서버를 등록하면 Claude가 대화 중에 직접 호출할 수 있다.

## 왜 이게 중요한가

이전엔 AI 도구 통합이 모두 제각각이었다. ChatGPT Plugin, LangChain Agent, Copilot Extension이 각자 다른 방식으로 외부 도구를 붙였고, 한 클라이언트용으로 만든 서버는 다른 클라이언트에서 동작하지 않았다.

MCP는 이걸 USB처럼 표준화하려는 시도다. 서버 한 번 만들면 MCP를 지원하는 모든 호스트에서 쓸 수 있다. 현재 Claude Desktop, Continue.dev, Cursor, Zed 등이 지원하고 있고 빠르게 생태계가 넓어지고 있다.

직접 써보면 느끼는 건, 로컬 환경에서는 꽤 강력하다는 것이다. 내 로컬 파일이나 DB에 직접 접근하는 도구를 만들면 Claude가 정말 "내 컴퓨터를 아는 조수"처럼 동작한다. 멀티 사용자 프로덕션 환경은 인증·접근제어 같은 고려사항이 추가되지만, 개인 개발 툴링으로는 지금 당장 써볼 만하다.

MCP(Model Context Protocol) — AI 도구 연결의 표준이 된 이유를 직접 짜보고 이해했다

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