MCP(Model Context Protocol)의 핵심 개념: 컨텍스트(Context) 완전 가이드

AI와 외부 데이터, 도구, 시스템을 연결하는 MCP(Model Context Protocol)에서 가장 중요한 개념 중 하나인 컨텍스트(Context)에 대해 알아보겠습니다.

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컨텍스트(Context)란?

컨텍스트는 영어로 '맥락' 또는 '상황'이라는 뜻입니다. MCP에서의 컨텍스트는 AI가 더 똑똑하게 답변하거나 작업을 할 수 있도록 도와주는, 외부의 다양한 정보와 기능을 한데 모아 표준화한 것을 말합니다.

예를 들어, AI가 "오늘의 날씨 알려줘"라고 하면, AI는 단순히 과거에 배운 지식만으로 답하는 게 아니라, 실제로 날씨 정보를 제공하는 사이트(날씨 API)에서 최신 정보를 받아와서 답변할 수 있습니다. 이때, 날씨 정보가 바로 '컨텍스트'가 됩니다.

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MCP 컨텍스트의 특징

다양한 정보를 한 번에 연결

컨텍스트는 단순한 텍스트만이 아닙니다. 문서, 파일, 데이터베이스, 캘린더 일정, 실시간 뉴스, 외부 API 등 다양한 정보를 지원합니다. AI가 참고할 수 있는 지침(프롬프트)나, 직접 실행할 수 있는 도구(예: 계산기, 번역기)까지 다양한 기능을 모두 컨텍스트로 묶어서 AI에게 전달할 수 있습니다.

실시간으로 주고받는 정보

컨텍스트는 한 번만 전달하고 끝나는 게 아니라, AI와 외부 시스템이 실시간으로 정보를 주고받을 수 있게 해줍니다. 예를 들어, AI가 "내 일정 보여줘"라고 하면, 실제로 내 캘린더에서 최신 일정을 불러와서 보여줄 수 있습니다.

표준화된 방식으로 연결

MCP는 컨텍스트를 표준화해서, 개발자가 매번 새로운 방식으로 연결하지 않아도 한 번 MCP 방식만 익히면 다양한 데이터와 도구를 쉽게 연결할 수 있습니다.

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컨텍스트가 중요한 이유

컨텍스트가 있으면, AI가 단순히 과거에 배운 지식만으로 답하는 게 아니라 실시간으로 최신 정보와 외부 기능을 활용해서 더 정확하고, 더 실용적인 답변을 할 수 있습니다.

예를 들어, "오늘의 환율 알려줘"라고 하면, AI가 실제 환율 정보를 실시간으로 받아와서 알려줄 수 있습니다. MCP는 컨텍스트를 주고받을 때 인증, 권한 관리, 데이터 보호 등 보안도 신경 써서 안전하게 정보를 주고받을 수 있게 해줍니다.

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MCP와 LangChain의 통합

MCP는 LangChain과 함께 사용할 때 더욱 강력한 기능을 발휘합니다. LangChain MCP 어댑터를 통해 MCP 서버와 LangChain 애플리케이션을 연결할 수 있으며, 이를 통해 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:

모듈화된 아키텍처: MCP 서버는 독립적으로 운영되며, 여러 애플리케이션에서 재사용할 수 있습니다.

표준화된 통신: MCP 프로토콜을 통해 일관된 방식으로 외부 도구와 통신합니다.

확장성: 새로운 도구나 데이터 소스를 쉽게 추가할 수 있습니다.

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실제 구현 예시

MCP와 LangChain을 함께 사용하는 기본적인 구조는 다음과 같습니다:

from langchain_mcp_adapters.tools import load_mcp_tools
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langgraph.prebuilt import create_react_agent

# MCP 서버와 연결하여 도구 로드
tools = await load_mcp_tools(session)

# LangChain 에이전트 생성
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
agent = create_react_agent(model, tools)

# 에이전트 실행
response = await agent.ainvoke({"messages": "사용자 질의"})

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마무리

MCP의 컨텍스트란, AI가 외부 세계와 연결되어 더 똑똑하고 실용적으로 동작할 수 있도록 실시간 정보와 다양한 기능을 표준화해서 한데 모아주는 역할을 하는 것입니다.

이 덕분에 개발자는 복잡한 통합 작업 없이 AI와 다양한 데이터, 도구를 쉽게 연결할 수 있고, 사용자는 더 똑똑한 AI 서비스를 경험할 수 있습니다. MCP는 "AI를 위한 USB-C"라고 불릴 만큼 AI 생태계에서 중요한 표준화 프로토콜로 자리잡고 있습니다.

 

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