Anthropic은 AI 보조자를 데이터 소스에서 분리하는 문제를 해결하고 모델 응답 품질과 관련성을 향상시키는 것을 목표로 하는 새로운 오픈 소스 표준인 MCP(Model Context Protocol)를 출시했습니다. MCP를 사용하면 AI 도우미가 다양한 데이터 소스에서 정보를 직접 추출하여 '정보 섬'을 피하고 업무 효율성을 높일 수 있습니다. 이 기술은 "MCP 서버"와 "MCP 클라이언트"를 통해 양방향 연결을 설정합니다. 개발자는 이 프로토콜을 활용하여 각 데이터 소스에 대해 별도의 커넥터를 유지할 필요 없이 AI 기반 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 현재 여러 회사가 MCP를 시스템에 통합했으며 Anthropic은 일반적인 엔터프라이즈 시스템을 위해 사전 구축된 MCP 서버도 제공합니다.
25일 뉴스에 따르면, 인공지능 기업 앤트로픽(Anthropic)은 새로운 오픈소스 표준인 MCP(Model Context Protocol)를 출시했다고 발표했다. MCP는 AI 비서와 비즈니스 툴 등 데이터 소스를 연결해 쿼리에 대한 모델 응답 품질을 향상시키는 것을 목표로 한다. 그리고 소프트웨어와 관련성. MCP 출시는 AI 도우미가 작업 처리 시 다양한 데이터 소스에서 정보를 직접 추출하여 '정보 섬' 문제를 피할 수 있음을 의미합니다.
Anthropic은 블로그 게시물에서 AI 비서가 추론과 품질 면에서 급속한 발전을 이루었음에도 불구하고 대부분의 최신 모델은 여전히 데이터에서 격리되고 저장된 데이터에 직접 액세스할 수 없다는 점에서 제한적이라고 말했습니다. 이를 위해서는 각 데이터 소스에 대해 별도의 사용자 지정 구현이 필요하므로 상호 연결된 시스템을 확장하기가 어렵습니다. MCP는 개발자가 AI 기반 애플리케이션(예: 챗봇)과 데이터 소스 간에 양방향 연결을 설정할 수 있는 프로토콜을 통해 이 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.
MCP 프로토콜을 사용하면 개발자는 "MCP 서버"를 통해 데이터를 공유하고, "MCP 클라이언트"(예: 애플리케이션 및 워크플로)를 구축하고, 명령을 통해 이러한 데이터 소스에 액세스할 수 있습니다. Anthropic은 개발자가 각 데이터 소스에 대해 별도의 커넥터를 유지하지 않고도 이 표준 프로토콜을 사용하여 구축할 수 있어 생태계가 더욱 상호 연결될 수 있다고 말했습니다.
현재 Block, Apollo 등의 회사에서는 MCP를 시스템에 통합했으며 Replit, Codeium 및 Sourcegraph와 같은 개발 도구 회사에서도 플랫폼에 MCP 지원을 추가하고 있습니다. Anthropic은 또한 Claude Enterprise 요금제 가입자가 MCP 서버를 통해 Claude 챗봇을 내부 시스템에 연결할 수 있다고 말했습니다. 또한 Anthropic은 Google Drive, Slack 및 GitHub와 같은 엔터프라이즈 시스템을 위해 사전 구축된 MCP 서버를 공유했으며 기업이 전체 조직에 프로덕션 MCP 서버를 배포하는 데 도움이 되는 툴킷을 출시할 계획입니다.
MCP는 이론적으로 광범위한 적용 가능성을 갖고 있지만, 특히 OpenAI와 같은 경쟁업체도 유사한 기능을 출시하고 있기 때문에 광범위하게 지원될 수 있는지 여부는 아직 알 수 없습니다. OpenAI는 최근 MCP와 유사한 사용 사례인 코딩 중심 애플리케이션에서 AI가 코드를 읽을 수 있도록 ChatGPT 플랫폼에 데이터 연결 기능을 도입했습니다. 하지만 OpenAI의 접근 방식은 오픈 소스가 아니라 파트너와의 긴밀한 협력을 통해 구현됩니다.
현재 Anthropic이 주장하는 것처럼 MCP가 작업에서 AI 로봇의 성능을 향상시킬 수 있는지 여부는 추가로 검증되어야 합니다.
주소: https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol
전체적으로 Anthropic이 출시한 MCP 프로토콜은 AI 보조자와 데이터 소스 간의 격리 문제를 해결하기 위한 새로운 아이디어를 제공하며, 오픈 소스 특성으로 인해 응용 가능성도 더 넓어졌습니다. 그러나 향후 개발과 시장 경쟁에 따라 MCP가 결국 업계 표준이 될 수 있는지 여부가 결정될 것입니다.