My AI Smarteasy 코파일럿 AI 에이전트 “글 읽기”와 함께 다음 글을 읽어보겠습니다.

Introducing the Model Context Protocol 

저스틴) 이 글에 대해 처음부터 끝까지 부분별로 자세히 설명해 주세요. 시작 부분에서 사족 같아 보이는 부분만 일부 제거 했습니다.

1. 제목 및 서론:

• Title: Introducing the Model Context Protocol (Model Context Protocol 소개)
  • 제목은 이 글의 목적을 명확하게 드러냅니다. 바로 새로운 기술인 Model Context Protocol(MCP)을 소개하는 것입니다.
• 서론:
  • “Today, we’re open-sourcing the Model Context Protocol (MCP), a new standard for connecting AI assistants to the systems where data lives, including content repositories, business tools, and development environments.”
  • 앤트로픽이 MCP를 오픈 소스로 공개한다는 핵심 내용을 밝힙니다. MCP는 AI 어시스턴트와 데이터가 존재하는 시스템을 연결하는 새로운 표준이라고 설명합니다. 콘텐츠 저장소, 비즈니스 도구, 개발 환경 등이 그 예시로 제시됩니다.
  • “Its aim is to help frontier models produce better, more relevant responses.”
  • MCP의 목표는 최첨단 모델이 더 나은, 더 관련성 높은 응답을 생성하도록 돕는 것이라고 명시합니다.

저스틴) Antropic은 모델 공급사니 모델의 약한 점을 보강하고 싶겠죠. 모델 보완을 위해 RAG가 사전 훈련되지 않은 데이터를 제공해 모델을 강화하는데 집중 했다면, Computer Use는 모델이 못하는 액션(기능) 까지 모델을 강화하는 방법을 확장하자는 것인데, MCP(Model Context Protocol)은 이름 그대로 Computer Use를 위한 프로토콜을 표준화하려는 시도로 보입니다.  Computer Use는 애플이나 마이크로소프트와 같은 운영체제 를 쥐고 있는 기업들이 강할 수 밖에 없으니. 모델이 중심이 되고자 하는 모델 공급사는 이 부분에 힘을 쏟을 수 밖에 없어 보입니다. 

Computer Use를 좀 더 넓게보면 기능(서비스; 액션)이 어디서 어떤 성격으로 제공되느냐에 따라 기업들이 공통으로 사용하는 기능부터 기업 내부 시스템이 제공하는 기능까지 넓을 수 있습니다. 모델 공급사는 기업들이 공통적으로 사용하는 서비스 부터 집중할 것이고, 운영체제를 쥐고 있는 쪽은 운영체제와 그 위에서 돌아가는 애.플리케이션들에 집중할 것입니다. 그래도 커버 안 되는 것은 기업 내부 시스템들이니 이들이 따를 수 있는 개발 표준을 제공해야 합니다. 이것은 하나의 기업이 주도 할 수 없는 것이니 표준화를 위한 단체가 등장하겠네요

그래서 MCP는 Anthropic만의 게임은 처음부터 아닙니다. 이 게임의 핵심 참여자는 운영체제를 제공하는 마이크로소프트, 애플, 구글이라고 봅니다. AI가 주도하는 판의 큰 변화는 사람들이 인정하든 안하든 소비자 중심에서 생산자 중심이 되었습니다. 이런 의미에서 저는 My AI Smarteasy 시작부터 AI 애플리케이션이 데스크탑 애플리케이션이어야 한다고 주장하는 있는 것입니다. 이런 맥락에서 보면 구글은 핵심 참여자에서 잠시 밀려나 있을 거 같습니다. 운영체제 지분율이 높은 마이크로소프트가 주도해서 표준 협회가 조만간 등장할 것으로 예측해 봅니다. 

MCP를 ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models 의 유용한 실체화 단계로 보고 있습니다. 그래서 요즘 MCP 보다 ReAct를 의미있게 운영체제 공급자가 의미있게 구현 시도 했다고 보는 시맨틱 커널을 더 집중해서 보고 있습니다.

핵심 내용: 앤트로픽이 AI 어시스턴트의 성능 향상을 위해 MCP라는 새로운 기술을 오픈 소스로 공개하며, 그 목적과 적용 분야를 간략하게 소개합니다.

2. 문제 제기 및 MCP의 필요성:

• “As AI assistants gain mainstream adoption, the industry has invested heavily in model capabilities, achieving rapid advances in reasoning and quality.”
  • AI 어시스턴트가 점점 더 많이 사용됨에 따라, 업계는 모델의 추론 능력과 품질을 향상시키는 데 많은 투자를 해왔다고 설명합니다.
• “Yet even the most sophisticated models are constrained by their isolation from data—trapped behind information silos and legacy systems.”
  • 하지만 가장 정교한 모델조차도 데이터로부터 고립되어 있다는 제약이 있다고 지적합니다. 정보 사일로(Information Silos, 정보가 공유되지 않고 고립된 상태)와 레거시 시스템(Legacy Systems, 오래된 시스템)에 갇혀 있다는 것입니다.
• “Every new data source requires its own custom implementation, making truly connected systems difficult to scale.”
  • 새로운 데이터 소스를 연결하려면 각각 맞춤형 구현이 필요하기 때문에, 진정으로 연결된 시스템을 확장하기 어렵다고 설명합니다.
• “MCP addresses this challenge. It provides a universal, open standard for connecting AI systems with data sources, replacing fragmented integrations with a single protocol.”
  • MCP가 이러한 문제점을 해결하기 위해 등장했다고 설명합니다. MCP는 AI 시스템과 데이터 소스를 연결하기 위한 보편적인 오픈 표준을 제공하며, 파편화된 통합을 단일 프로토콜로 대체합니다.
• “The result is a simpler, more reliable way to give AI systems access to the data they need.”
  • 결과적으로 AI 시스템이 필요한 데이터에 더 쉽고 안정적으로 접근할 수 있게 된다고 강조합니다.

핵심 내용: AI 어시스턴트의 발전에도 불구하고 데이터 고립 문제가 존재하며, MCP는 이러한 문제를 해결하고 AI 시스템의 데이터 접근성을 향상시키는 데 기여합니다.

3. Model Context Protocol 설명:

• “Model Context Protocol”
  • MCP에 대한 설명이 시작됨을 알립니다.
• “The Model Context Protocol is an open standard that enables developers to build secure, two-way connections between their data sources and AI-powered tools.”
  • MCP는 개발자가 데이터 소스와 AI 기반 도구 간에 안전한 양방향 연결을 구축할 수 있도록 하는 오픈 표준이라고 정의합니다.
• “The architecture is straightforward: developers can either expose their data through MCP servers or build AI applications (MCP clients) that connect to these servers.”
  • MCP의 구조는 간단하며, 개발자는 MCP 서버를 통해 데이터를 노출하거나, MCP 클라이언트를 구축하여 서버에 연결할 수 있다고 설명합니다.
• “Today, we’re introducing three major components of the Model Context Protocol for developers:”
  • 개발자를 위한 MCP의 세 가지 주요 구성 요소를 소개합니다.
  • “The Model Context Protocol specification and SDKs”
    • MCP 사양 및 SDK(소프트웨어 개발 키트)를 제공합니다.
  • “Local MCP server support in the Claude Desktop apps”
    • Claude 데스크톱 앱에서 로컬 MCP 서버를 지원합니다.
  • “An open-source repository of MCP servers”
    • MCP 서버의 오픈 소스 저장소를 제공합니다.
• “Claude 3.5 Sonnet is adept at quickly building MCP server implementations, making it easy for organizations and individuals to rapidly connect their most important datasets with a range of AI-powered tools.”
  • Claude 3.5 Sonnet 모델은 MCP 서버 구현을 빠르게 구축하는 데 능숙하며, 조직과 개인이 중요한 데이터 세트를 다양한 AI 기반 도구에 빠르게 연결할 수 있도록 돕습니다.
• “To help developers start exploring, we’re sharing pre-built MCP servers for popular enterprise systems like Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres, and Puppeteer.”
  • 개발자의 탐색을 돕기 위해 Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres, Puppeteer와 같은 인기 있는 엔터프라이즈 시스템에 대한 미리 구축된 MCP 서버를 공유합니다.

핵심 내용: MCP의 정의, 구조, 주요 구성 요소, 그리고 Claude 모델과의 연동을 설명하며, 개발자가 쉽게 시작할 수 있도록 다양한 지원을 제공한다는 점을 강조합니다.

4. 얼리 어답터 및 파트너 언급:

• “Early adopters like Block and Apollo have integrated MCP into their systems, while development tools companies including Zed, Replit, Codeium, and Sourcegraph are working with MCP to enhance their platforms—enabling AI agents to better retrieve relevant information to further understand the context around a coding task and produce more nuanced and functional code with fewer attempts.”
  • Block, Apollo와 같은 얼리 어답터들이 MCP를 시스템에 통합했으며, Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph와 같은 개발 도구 회사들이 MCP를 활용하여 플랫폼을 개선하고 있다고 설명합니다. 이를 통해 AI 에이전트가 코딩 작업의 맥락을 더 잘 이해하고, 더 적은 시도로 더 정확하고 기능적인 코드를 생성할 수 있게 됩니다.
• “”At Block, open source is more than a development model—it’s the foundation of our work and a commitment to creating technology that drives meaningful change and serves as a public good for all,” said Dhanji R. Prasanna, Chief Technology Officer at Block. “Open technologies like the Model Context Protocol are the bridges that connect AI to real-world applications, ensuring innovation is accessible, transparent, and rooted in collaboration. We are excited to partner on a protocol and use it to build agentic systems, which remove the burden of the mechanical so people can focus on the creative.””
  • Block의 CTO인 Dhanji R. Prasanna의 인용문을 통해 오픈 소스의 중요성과 MCP가 AI 혁신을 촉진하는 데 기여하는 바를 강조합니다. Block은 MCP를 활용하여 에이전트 시스템을 구축하고, 사람들이 창의적인 작업에 집중할 수 있도록 돕는다고 설명합니다.

핵심 내용: 실제 사용 사례와 파트너십을 통해 MCP의 실질적인 가치와 영향력을 보여주고, 오픈 소스 기술로서의 장점을 강조합니다.

5. MCP의 장점 및 미래 전망:

• “Instead of maintaining separate connectors for each data source, developers can now build against a standard protocol.”
  • 각 데이터 소스에 대해 별도의 커넥터를 유지하는 대신, 개발자는 이제 표준 프로토콜을 사용하여 개발할 수 있다고 설명합니다.
• “As the ecosystem matures, AI systems will maintain context as they move between different tools and datasets, replacing today’s fragmented integrations with a more sustainable architecture.”
  • 생태계가 성숙해짐에 따라 AI 시스템은 다양한 도구와 데이터 세트 간에 이동할 때 컨텍스트를 유지하고, 현재의 파편화된 통합을 보다 지속 가능한 아키텍처로 대체할 것이라고 전망합니다.

핵심 내용: MCP가 개발 프로세스를 간소화하고, AI 시스템의 컨텍스트 유지 능력을 향상시키며, 보다 지속 가능한 AI 아키텍처를 구축하는 데 기여할 것이라는 미래 전망을 제시합니다.

6. 시작하기 및 오픈 커뮤니티:

• “Getting started”
  • MCP를 시작하는 방법에 대한 안내를 제공합니다.
• “Developers can start building and testing MCP connectors today. All Claude.ai plans support connecting MCP servers to the Claude Desktop app.”
  • 개발자는 오늘부터 MCP 커넥터를 구축하고 테스트할 수 있으며, 모든 Claude.ai 요금제는 Claude 데스크톱 앱에 MCP 서버 연결을 지원한다고 설명합니다.
• “Claude for Work customers can begin testing MCP servers locally, connecting Claude to internal systems and datasets. We’ll soon provide developer toolkits for deploying remote production MCP servers that can serve your entire Claude for Work organization.”
  • Claude for Work 고객은 로컬에서 MCP 서버를 테스트하고, Claude를 내부 시스템 및 데이터 세트에 연결할 수 있습니다. 곧 Claude for Work 조직 전체에 서비스를 제공할 수 있는 원격 프로덕션 MCP 서버를 배포하기 위한 개발자 툴킷을 제공할 예정입니다.
• “To start building:”
  • 구체적인 시작 방법을 제시합니다.
    • “Install pre-built MCP servers through the Claude Desktop app”
      • Claude 데스크톱 앱을 통해 미리 구축된 MCP 서버를 설치합니다.
    • “Follow our quickstart guide to build your first MCP server”
      • 빠른 시작 가이드를 따라 첫 번째 MCP 서버를 구축합니다.
    • “Contribute to our open-source repositories of connectors and implementations”
      • 커넥터 및 구현에 대한 오픈 소스 저장소에 기여합니다.
• “An open community”
  • 오픈 커뮤니티에 대한 소개를 제공합니다.
• “We’re committed to building MCP as a collaborative, open-source project and ecosystem, and we’re eager to hear your feedback. Whether you’re an AI tool developer, an enterprise looking to leverage existing data, or an early adopter exploring the frontier, we invite you to build the future of context-aware AI together.”
  • 앤트로픽은 MCP를 협업적인 오픈 소스 프로젝트 및 생태계로 구축하기 위해 노력하고 있으며, 피드백을 적극적으로 수렴할 것이라고 강조합니다. AI 도구 개발자, 기존 데이터를 활용하려는 기업, 또는 최첨단을 탐구하는 얼리 어답터 모두에게 컨텍스트 인식 AI의 미래를 함께 만들어갈 것을 제안합니다.

핵심 내용: 개발자가 MCP를 쉽게 시작할 수 있도록 다양한 리소스와 지원을 제공하며, 오픈 커뮤니티를 통해 협력적인 생태계를 구축하려는 의지를 강조합니다.

7. 하단 메뉴:

• Product, API Platform, Research, Commitments, Solutions, News, Company
  • 앤트로픽의 다양한 제품, API 플랫폼, 연구, 약속, 솔루션, 뉴스, 회사 정보에 대한 링크를 제공합니다.
• © 2025 Anthropic PBC
  • 저작권 정보를 표시합니다.

전체 요약:

앤트로픽이 MCP라는 새로운 기술을 소개하는 이 글은, AI 어시스턴트의 데이터 접근성 문제를 해결하고, 개발 프로세스를 간소화하며, AI 생태계의 지속 가능성을 높이는 것을 목표로 합니다. 오픈 소스 기술로서, MCP는 개발자 커뮤니티의 협력을 통해 더욱 발전해 나갈 것으로 기대됩니다.

이 설명이 텍스트의 내용을 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다. 더 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해주세요.