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누구나 이해하는 MCP VS API

AI 튜터랩

2025. 10. 09. 21:12

수정됨

MCP(Model Context Protocol)와 API, 이 둘의 차이점을 아직 헷갈리시나요? 여러분이 한 번에 이해할 수 있도록 자세히 정리해봤습니다. 바로 확인해보세요.


우선 MCP와 API의 사전적 정의 부터 알아봅시다.


1. API (Application Programming Interface)란?

API는 애플리케이션(소프트웨어)끼리 데이터를 주고받기 위한 규칙과 방법을 정의한 약속, 즉 인터페이스입니다. 특정 기능을 수행하는 프로그램의 일부를 외부에 공개하여, 다른 프로그램이 해당 기능을 요청하고 그 결과를 받을 수 있도록 하는 매개체 역할을 합니다.


작동 방식

  • 클라이언트-서버 모델을 기반으로 합니다.

  • 클라이언트(요청하는 쪽)가 정해진 형식에 맞춰 요청을 보내면, 서버(제공하는 쪽)가 이를 처리하고 결과를 응답으로 돌려줍니다.

  • 본질적으로 특정 기능에 대한 일대일 연결을 제공합니다.


핵심 예시

  • 날씨 앱: 앱(클라이언트)이 기상청의 날씨 API에 요청하여 해당 지역의 날씨 정보를 받아옵니다.

  • 온라인 결제: 쇼핑몰 사이트가 카카오페이 등의 결제 API를 호출하여 결제 기능을 안전하게 실행합니다.


2. MCP (Model Context Protocol)란?

MCP는 AI 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM)이 외부 세계의 데이터 소스나 도구와 상호작용하는 방식을 표준화하기 위해 Anthropic사에서 시작하여 공개된 새로운 개방형 프로토콜입니다. AI가 학습된 고립된 지식에만 의존하지 않고, 실시간 데이터와 외부 도구를 직접 활용할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.


등장 배경

  • 기존에는 AI가 데이터베이스, 파일 시스템 등 여러 외부 데이터에 접근하려면 각기 다른 API를 개별적으로 복잡하게 연동해야 했습니다.

  • MCP는 이 과정을 표준화하여, '한 번의 통합'으로 다양한 도구와 연결할 수 있는 통합된 프레임워크를 제공합니다.


핵심 역할

  • AI 모델에 '맥락(Context)'을 제공하는 통로 역할을 합니다.

  • 모델이 현재 상황에 맞는 최신 정보나 필요한 도구를 동적으로 활용하여, 더 정확하고 유용한 결과를 생성하도록 돕습니다.


핵심 예시

  • AI 업무 비서: "내일 오후 마케팅팀 회의 일정을 잡고 관련 문서를 찾아줘"라고 요청 시, AI가 MCP를 통해 구글 캘린더와 구글 드라이브에 동시에 접근하여 일정을 조율하고 문서를 검색하는 복합적인 작업을 수행합니다.

  • AI 코딩 도우미: 개발자가 코드를 작성할 때, AI 도우미가 MCP를 통해 Git 서버에 접근하여 프로젝트의 전체 코드 맥락(Context)을 파악하고 더 정확한 코드 추천이나 버그 수정을 제안합니다.

3. 예시로 보는 차이점

AI 비서에게 "내일 오후 2시에 마케팅팀과 '2025년 신제품' 관련 회의를 잡고, 관련 문서를 모두 첨부해줘"라고 요청하는 경우

API 방식의 접근

  1. 개발자는 AI 비서가 구글 캘린더 API를 호출하여 빈 시간을 확인하고 일정을 생성하는 코드를 작성해야 합니다.

  2. 또한, 구글 드라이브 API를 호출하여 '2025년 신제품' 키워드로 문서를 검색하는 코드를 별도로 작성해야 합니다.

  3. AI 비서는 이 두 가지 완전히 다른 API의 인증 방식, 요청/응답 구조를 각각 처리해야 합니다. 만약 여기에 'Slack으로 알림 보내기' 기능까지 추가하려면 Slack API 연동을 위한 세 번째 개발 작업이 필요합니다.


MCP 방식의 접근

  1. AI 비서(MCP Host)는 캘린더 MCP 서버와 드라이브 MCP 서버에 표준화된 방식으로 연결되어 있습니다.

  2. 사용자의 요청이 들어오면, AI 비서는 MCP 프로토콜에 따라 각 서버에 "일정 생성"과 "문서 검색"을 요청합니다.

  3. 각 MCP 서버는 요청을 처리한 뒤 표준화된 형식으로 결과를 AI 비서에게 돌려줍니다. AI는 이 정보를 종합하여 회의를 잡고 문서를 첨부하는 작업을 완료합니다.

  4. 여기에 Slack MCP 서버를 추가하는 것은 기존의 통합 방식을 그대로 확장하는 것이므로 훨씬 간단합니다

API는 현대 소프트웨어 개발의 필수적인 구성 요소로, 명확하게 정의된 기능을 안정적으로 연결하는 데 매우 강력합니다. 반면 MCP는 여기서 한 단계 더 나아가, AI가 마치 사람처럼 다양한 도구와 정보를 동적으로 활용하며 맥락에 맞는 작업을 수행할 수 있도록 설계된, AI 시대를 위한 새로운 '연결 표준'이라고 할 수 있습니다. MCP는 기존 API를 대체하는 것이 아니라, AI가 API를 포함한 외부 세계와 더 지능적으로 상호작용할 수 있도록 돕는 상위 레벨의 프로토콜입니다