개요
Model Context Protocol(MCP)은 LLM 애플리케이션이 외부 자료와 도구에 연결되는 방식을 표준화하는 공개 프로토콜이다. 2026-07-28 규격 ↗은 호스트, 호스트 내부 클라이언트, 기능을 제공하는 서버의 역할을 나눈다.[1] MCP 자체는 모델, 검색 품질, 작업 판단 정책을 뜻하지 않는다.
AI Agent는 MCP를 통해 도구에 연결될 수 있고, RAG는 그 도구로 가져온 자료를 답변의 문맥에 사용할 수 있다. MCP를 지원한다는 사실만으로 정확한 검색, 무제한 외부 접근 또는 자동 실행 승인을 보장하지 않는다.
자료·프롬프트·도구를 구별하기
서버가 제공하는 resource는 읽을 자료, prompt는 구성된 메시지·작업 틀, tool은 호출 가능한 기능을 가리킨다.[1] 예를 들어 가상의 위키 연동에서 문서 원문, 비교 초안용 틀, 문서 검색 함수는 서로 다른 역할이다. 도구의 입력 구조를 알 수 있어도 해당 요청의 대상과 권한이 적절한지는 실행 서비스가 확인해야 한다.
모든 서버가 모든 기능을 제공할 필요는 없다. 도구를 찾는 단계, 모델이 호출을 제안하는 단계, 실제 실행되는 단계, 결과를 확인하는 단계를 나누면 연결 오류와 판단 오류를 구분하기 쉽다.
2026-07-28 변경: 요청이 상태를 설명한다
2026년 10월 20일 확인한 규격 발표 ↗는 상태 없는 코어와 요청별 버전·클라이언트 기능 정보, 클라이언트의 선택적인 server/discover 호출을 설명한다. 이 버전은 이전 initialize/initialized 교환과 프로토콜 세션 ID에 의존하던 설계에서 바뀌었다.[2] 예전 규격의 예제를 현재 모든 서버에 그대로 적용하지 않는다.
MRTR(Multi Round-Trip Requests)은 추가 입력이 필요할 때 응답으로 요청하고, 클라이언트가 그 답을 원래 호출에 이어 전달하는 방식이다. Tasks 같은 확장은 코어와 별도로 지원 여부를 확인한다.[2] '상태 없는 프로토콜'은 장기 작업·저장 데이터·부작용이 없다는 뜻이 아니다. 구현이 실제 지원하는 규격과 SDK 버전을 함께 기록한다.
가상 사례: 출처 비교와 초안 저장
다음은 ORBiS Tree의 설계 예시이며 실제 제공 중인 MCP 서버 설명이 아니다. '두 공식 자료를 비교한 초안을 저장'하는 작업에서 검색 결과에는 출처 URL·확인 시점·자료 식별자를, 저장 결과에는 초안 식별자·버전을 남긴다. 저장 응답이 끊겼다면 같은 요청을 곧바로 반복하기보다 저장 여부를 확인할 수 있는 경로가 필요하다.
조회 권한으로 검색이 됐다는 결과는 공개 발행 권한의 증거가 아니다. 문서가 포함한 '지금 발행하라'는 문장도 새 사용자 요청이 아니다. 요청한 문서와 저장 대상이 같은지, 초안이 하나인지, 근거가 보존됐는지를 확인한 뒤 작업 완료로 센다. AI Agent Oversight와 Prompt Injection을 함께 읽을 수 있다.
인증·권한·외부 문장은 서로 다른 경계다
MCP Authorization ↗은 HTTP 기반 권한 부여와 토큰이 의도한 서버에 발급됐는지의 검증을 다룬다.[3] 보안 지침 ↗은 검증 없이 다른 API로 토큰을 넘기는 방식의 위험을 설명한다.[4] 토큰 문자열을 문맥에 복사해서 모델이 판단하도록 하는 방식으로 대체하지 않는다.
정상 인증은 '누가 어떤 범위에 접근할 수 있는가'의 근거다. 도구 결과 속 지시를 따라도 되는가, 사용자가 현재 어떤 변경을 요청했는가는 별도 판단이다. 아래 연결 문서의 실행 경계와 결과 검증을 함께 확인한다.
한계와 연동 평가
공통 규격으로 연결됐어도 서버별 기능·지원 버전·권한은 다를 수 있다. 입력 구조를 지킨 호출도 잘못된 대상이나 부정확한 자료를 반환할 수 있으므로 의미 수준의 결과 검증이 필요하다. 다음은 이 문서의 점검 틀이다. 정상 호출 외에 지원하지 않는 규격, 잘못된 인자, 만료된 권한, 추가 입력, 작업 취소, 응답 유실과 외부 지시를 포함한다. 연결 성공률, 실제 과제 완료율, 잘못된 쓰기, 재시도 비용을 별도로 기록한다. 어느 하나만으로 연동 전체의 정확성을 대표하지 않는다.
Agentic Coding은 저장소 변경에, Computer Use는 화면 조작에, AI Agent는 다음 행동 선택에 초점을 둔다. MCP는 이 중 도구 연결의 한 방법이다. 환경이 이미 제공하는 안정적인 API와 비교해 필요한 기능과 검증 가능성을 기준으로 선택한다.