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# Model Context Protocol

> Model Context Protocol(MCP)이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, AI 애플리케이션에 왜 중요한지 알아보세요.

Claude와 GPT 같은 AI 모델은 강력하지만, 훈련된 데이터로 제한됩니다. Model Context Protocol(MCP)은 외부 도구, 데이터 소스, 실제 세계의 기능에 연결하는 표준 방법을 제공합니다.

<Frame>
  <iframe src="https://www.youtube.com/embed/zyDm-MJgDOA" title="Mastering MCP: The Ultimate Guide to AI Connectivity" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" allowfullscreen />
</Frame>

## AI 모델에 MCP가 필요한 이유

외부 도구와 데이터에 접근하지 않으면 AI 모델은 다음을 할 수 없습니다:

* 최신 정보 접근
* 외부 시스템과 상호작용
* 실제 세계에서 행동 수행
* 개인 데이터 처리

MCP는 AI가 도구와 데이터에 연결하는 범용적인 방법을 만들어 이 문제를 해결합니다 — USB-C가 기기 연결을 표준화한 것과 비슷합니다.

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/replit/0ixNWaRF232g0Gwn/images/tutorials/mcp.avif?fit=max&auto=format&n=0ixNWaRF232g0Gwn&q=85&s=fa8ad7a48e8e22fef036f6ef9c804536" alt="MCP diagram showing AI models connecting to external tools and data sources" width="1920" height="1055" data-path="images/tutorials/mcp.avif" />
</Frame>

MCP를 통해 AI 모델은 다음을 할 수 있습니다:

* 특화된 도구와 API에 접근
* 개인 데이터 소스에서 읽기
* 실제 세계에서 행동 수행
* 다른 시스템에 원활하게 연결

## MCP 작동 방식

MCP 아키텍처는 세 가지 주요 구성 요소를 갖습니다:

1. **클라이언트 측** — 외부 도구에 접근해야 하는 Claude 같은 AI 모델 또는 애플리케이션.
2. **통신 레이어** — 요청과 응답 형식을 표준화하는 프로토콜 자체.
3. **서버 측** — 도구, 데이터 소스, 특화된 기능에 대한 접근을 제공하는 프로그램.

<AccordionGroup>
  <Accordion title="MCP 클라이언트란?">
    MCP 클라이언트는 Claude, Replit Agent, 또는 대형 언어 모델에 연결하는 커맨드라인 인터페이스와 같은 것입니다. 외부 도구나 데이터 소스에 연결하는 "기기"입니다.

    MCP 클라이언트의 예:

    * 브라우저의 Claude
    * Replit Agent
    * AI를 위한 커맨드라인 인터페이스
    * AI SDK로 빌드된 커스텀 애플리케이션
  </Accordion>

  <Accordion title="MCP 서버란?">
    MCP 서버는 AI 모델에 도구와 기능을 제공합니다. AI에게 문제를 해결하는 특화된 도구 세트를 제공하는 것과 같습니다.

    MCP 서버가 가능하게 하는 것의 예:

    * 질문에 답하기 위한 특정 데이터 소스 접근
    * AI를 API에 연결해 온라인에서 행동 수행
    * 파일 읽기 또는 쓰기
    * 계산 수행 또는 코드 실행
    * Notion, Linear, Stripe 같은 서비스에서 콘텐츠 가져오기
  </Accordion>
</AccordionGroup>

## MCP가 가능하게 하는 것

MCP는 AI 애플리케이션에 강력한 여러 기본 요소를 정의합니다:

* **Resources** — AI 모델과 데이터 및 콘텐츠 공유
* **Tools** — AI 모델이 서비스를 통해 행동을 수행할 수 있게 함
* **Prompts** — 일관된 AI 상호작용을 위한 재사용 가능한 템플릿
* **Sampling** — 서비스가 AI 모델에서 정보를 요청할 수 있게 함
* **Transports** — 클라이언트와 서버를 효율적으로 연결

## 스킬 vs MCP 서버

스킬과 MCP 서버는 AI 에이전트를 확장하는 두 가지 주요 방법이며, 서로 다른 목적을 가집니다.

|            | 스킬                                    | MCP 서버                           |
| ---------- | ------------------------------------- | -------------------------------- |
| **적합한 경우** | 워크플로우, 관례, 참고 자료                      | 외부 서비스 연결, 행동 수행                 |
| **로드 방식**  | 경량 — 호출될 때까지 이름 + 설명만                 | 무거움 — 모든 도구 설명이 미리 로드            |
| **정의**     | 에이전트가 *어떻게* 작업해야 하는지                  | 에이전트가 *무엇에* 접근할 수 있는지            |
| **예시**     | "Stock Analyzer" 스킬 — 특정 프레임워크로 투자 분석 | "Stripe" MCP 서버 — 결제 및 구독 데이터 읽기 |

스킬에 대한 사고 방식은 [Agent 스킬](/learn/agent-skills)을 참조하세요.

## 실제 응용 사례

MCP는 다양한 AI 애플리케이션을 가능하게 합니다:

* **고객 서비스 시스템**: 회사 데이터베이스에 접근해 구체적인 질문에 답하는 시스템
* **연구 어시스턴트**: 여러 소스에서 콘텐츠를 검색하고 요약하는 도구
* **생산성 도구**: 파일과 애플리케이션과 상호작용하는 도구
* **콘텐츠 생성 도구**: 미디어 라이브러리와 퍼블리싱 플랫폼에 접근하는 도구

## 이점

MCP는 세 가지 주요 이점을 제공합니다:

* AI가 즉시 연결할 수 있는 즉시 사용 가능한 통합
* 연결을 다시 작성하지 않고 AI 공급자 간 전환 가능
* 민감한 데이터를 보호하는 보안 기능

<Note>
  MCP는 AI 생태계 전반에 걸쳐 지원이 확대되고 있는 새로운 표준입니다. 새로운 도구와 통합이 정기적으로 추가됩니다.
</Note>

## 다음 단계

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="MCP로 연결하기" icon="server" href="/build/connect-via-mcp">
    실습: Replit에서 사전 등록된 MCP 서버를 연결하거나 커스텀 서버를 추가하세요.
  </Card>

  <Card title="MCP 서버 참조" icon="folder-tree" href="/references/mcp/overview">
    사전 등록된 서버 목록, 보안 모델, 인증 옵션.
  </Card>

  <Card title="Agent 스킬" icon="puzzle-piece" href="/learn/agent-skills">
    Agent를 확장하는 또 다른 방법 — 스킬을 언제 어떻게 사용하는지.
  </Card>

  <Card title="MCP 프로토콜 문서" icon="arrow-up-right-from-square" href="https://modelcontextprotocol.io">
    오픈 표준의 공식 문서를 읽어보세요.
  </Card>
</CardGroup>