MCP 시작하기 — AI 에이전트를 도구·데이터에 연결하는 열린 표준

MCP가 뭔가요?

MCP(Model Context Protocol) 는 AI 모델을 외부 도구·데이터 소스에 연결하기 위한 열린 표준입니다. Anthropic이 공개했고, 지금은 여러 AI 클라이언트가 채택하고 있습니다. 핵심 아이디어는 단순합니다 — "AI가 쓸 수 있는 도구"를 표준 인터페이스로 노출하면, 어떤 MCP 호환 클라이언트든 그 도구를 그대로 쓸 수 있다는 것.

REST API가 서비스 간 연결을 표준화했듯, MCP는 AI ↔ 도구 연결을 표준화합니다. 한 번 MCP 서버로 감싸 두면, 파일시스템·데이터베이스·사내 API·검색 등 무엇이든 여러 에이전트가 공유해서 씁니다.

왜 중요한가

• 재사용성: 도구를 한 번 MCP 서버로 만들면 클라이언트마다 다시 붙일 필요가 없습니다.
• 격리: 각 서버가 자기 권한 범위만 노출하므로 통제가 쉽습니다.
• 조합: 여러 MCP 서버를 붙여 에이전트의 능력을 레고처럼 확장합니다.

가장 작은 예시

MCP 서버는 보통 stdio 또는 HTTP로 통신합니다. 클라이언트 설정에 서버를 등록하는 형태가 일반적입니다.

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/dir"]
    }
  }
}

이렇게 등록하면 에이전트가 해당 디렉터리를 읽고 쓸 수 있는 도구를 얻습니다.

마블로와 MCP

마블로는 MCP를 네이티브로 지원합니다. 여러 AI 에이전트를 동시에 운용할 때, 같은 MCP 서버 집합을 공유하도록 구성할 수 있어 도구·컨텍스트를 일관되게 유지합니다. 모든 실행은 로컬에서 이뤄지므로 민감한 데이터가 외부로 나가지 않습니다.

다음 글에서는 여러 에이전트에게 역할을 나눠 배치하는 오케스트레이션을 다룹니다.