AI 연동 규격 'MCP' 전면 개편…대기업 도입 쉬워진다

앤트로픽, 기업형 AI 연동 인프라 전환 신호탄 제시

인공지능(AI)을 외부 도구나 기업 시스템과 연결하기 위한 규격인 모델컨텍스트프로토콜(MCP)이 대대적인 개편에 나섰다.

프로토콜 구조를 보다 단순한 형태로 바꿔 대기업도 클라우드 환경에서 MCP 기반 AI 서비스를 더 쉽게 확장·운영할 수 있도록 지원하겠다는 방침이다. 

관련 업계에서는 MCP가 개발자 실험용 규격을 넘어 본격적인 기업형 AI 연동 인프라로 진화하는 신호탄이 될 수 있다는 평가가 나온다.

모델컨텍스트프로토콜(MPC)(이미지=앤트로픽)

1일 데이비드 소리아 파라 MCP 리드 유지관리자는 공식 블로그를 통해 올해 MCP 개발 로드맵을 공개했다.

이번 개편은 AI가 사내 문서관리 시스템, 데이터베이스, 업무용 소프트웨어, 외부 서비스 등과 연결되는 방식을 기업 인프라에 맞게 개선한 것이 특징이다. 대규모 환경에서 서버를 여러 대 운영해야 하는 기업 입장에서는 보다 익숙하고 적용하기 쉬운 방식이라는 평가다.

기존 MCP는 연결 초기 단계에서 클라이언트와 서버가 세션을 맺고 이후에도 해당 상태를 일정 부분 유지하는 구조였다. 이런 방식은 소규모 테스트 환경에서는 크게 문제되지 않지만 기업처럼 사용자가 많고 서버를 여러 대 운영해야 하는 환경에서는 부담이 컸다. 특정 요청을 특정 서버가 계속 처리해야 하는 구조가 생기면서 확장성과 운영 효율이 떨어질 수 있기 때문이다.

이번 개편은 이런 한계를 줄이는 데 초점이 맞춰졌다. 프로토콜 차원에서 세션과 처음 연결할 때 주고받는 확인 절차에 대한 의존성을 낮추고, 각 요청이 필요한 정보를 스스로 담아 처리하도록 구조를 정리했다. 쉽게 말해 서버가 이전 연결 상태를 계속 기억하지 않아도 요청을 처리할 수 있도록 한 것이다.

이렇게 되면 기업은 MCP 서버를 일반적인 HTTP 서비스처럼 다루기 쉬워진다. 로드밸런서를 통해 요청을 여러 서버로 분산하고, 필요할 때 서버를 수평 확장하는 방식도 한층 자연스러워진다. 클라우드 환경에서 AI 서비스를 운영하는 기업 입장에서는 도입 장벽이 낮아질 수 있다.

최근 MCP가 주목받는 이유는 AI가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 실제 업무 도구를 호출하는 데 쓰이기 때문이다. 예를 들어 AI가 사내 문서를 검색하고 데이터베이스를 조회하고 업무용 소프트웨어를 호출해 특정 작업을 수행하려면 이런 연동 계층이 필요하다.

그동안 기업이 AI를 실제 업무 시스템과 연결하는 과정에서는 운영 복잡성이 주요 과제로 지목돼 왔다. 앤트로픽은 이번 개편을 통해 프로토콜 구조를 단순화하고 기업이 다양한 업무에 AI를 보다 효율적으로 도입할 수 있도록 지원한다는 방침이다.

예를 들어 AI가 사내 자료를 검색하고 업무 시스템에서 필요한 정보를 조회하고 특정 소프트웨어를 호출해 작업을 이어가는 형태의 자동화 시나리오를 더 안정적으로 설계할 수 있다. 이를 위해 코어 프로토콜은 가볍게 유지하고 부가 기능은 확장 형태로 분리하는 방향으로 설계됐다.

이에 따라 기업은 단순 조회는 물론 장기 작업 처리, 화면 연동 등 원하는 업무 방식에 맞춰 AI 활용 범위를 넓힐 수 있게 될 전망이다.

구조가 단순해진 만큼 이번 개정에서는 인증 검증 강화 등 보안 관련 보완도 함께 이뤄졌다. 요청 주체가 누구인지 어떤 권한으로 어떤 도구를 호출하는지 장기 작업의 소유권과 접근 범위가 어떻게 관리되는지를 더 명확하게 검증할 필요가 있기 때문이다.

데이비드 소리아 파라 관리자는 "이번 개편은 출시 이후 가장 큰 수준의 프로토콜 개정"이라며 "상태 없는 코어 구조와 확장 프레임워크, 기능 수명주기 정책이 자리 잡으면서 앞으로는 구현 기업들이 핵심 연결 구조를 반복적으로 다시 짜지 않고도 후속 개정을 보다 쉽게 수용할 수 있을 것"이라고 말했다.