Model Context Protocol (MCP)은 AI 어시스턴트(예: Claude)가 외부 도구 및 데이터 소스(GitHub, Jira, 로컬 파일 시스템 등)에 구조화된 방식으로 접근할 수 있도록 해주는 Anthropic의 개방형 표준 프로토콜이다. 개발자가 수동으로 데이터를 복사해 주입하는 대신, AI가 필요한 도구를 직접 호출하여 실시간 컨텍스트를 확보하게 함으로써 '데이터 사일로' 문제를 해결한다.
2. 작동 원리 (Server-Client Model)
MCP 서버: 특정 데이터 소스(예: GitHub API)나 로컬 도구를 노출하는 서버. AI가 사용할 수 있는 '도구(Tools)' 목록과 실행 로직을 정의한다.
AI 클라이언트 (Host): 사용자의 질문을 분석하여 필요한 MCP 서버의 도구를 식별하고, 구조화된 매개변수(JSON)와 함께 호출을 요청한다.
도구 호출 (Tool Use): 서버는 요청받은 작업을 수행하고 결과를 JSON 형태로 반환하며, AI는 이를 바탕으로 최종 답변을 생성한다.
3. 엔지니어링 실무 적용
코드베이스 탐색: AI가 저장소의 디렉토리 구조, 파일 내용, 커밋 이력을 직접 쿼리하여 시스템 아키텍처를 실시간으로 분석.
PR 및 이슈 통합: 풀 리퀘스트의 변경 사항과 연결된 이슈 티켓의 맥락을 결합하여 설계 의도에 맞는 리뷰 수행.
동적 지식 연동: 위키(Confluence), 문서, 데이터베이스 스키마 등 산재된 엔터프라이즈 데이터를 단일 대화 창에서 통합 조회.
4. 트레이드오프 및 주의사항
장점: 문맥 상실 없는 연속적인 작업 가능, 도구 재사용성 및 모듈성 확보, 실시간 데이터 기반의 추론.
단점: API 호출에 따른 속도 제한(Rate Limits) 발생 가능, 코드 실행(Execution)이 아닌 읽기(Read) 중심의 프로토콜 한계.
보안: 프라이빗 데이터 접근 시 OAuth 스코프 관리 및 서버의 접근 권한 통제가 필수적임.
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