Anthropic이 AI 비서가 데이터가 저장된 시스템과 연결할 수 있도록 새로운 표준을 제안했습니다.
모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol), 약어로 MCP라 불리는 이 표준은 Anthropic이 오늘 공개 오픈 소스화했다고 밝혔으며, AI 모델이 질의에 대해 보다 정확하고 관련성 높은 응답을 생성하는 데 도움을 줄 수 있다고 전했습니다.
MCP를 사용하면 모델들은 비즈니스 도구나 소프트웨어 같은 소스는 물론, 콘텐츠 저장소나 앱 개발 환경으로부터 데이터를 가져와 작업을 완료할 수 있습니다. (이때 '모델'은 Anthropic 모델에 국한되지 않습니다.)
Anthropic은 블로그 게시물을 통해 다음과 같이 설명했습니다. "AI 비서가 주류로 채택되면서, 업계는 추론 및 품질 면에서 급격한 발전을 이루며 모델 역량에 막대한 투자를 해왔습니다. 그러나 아무리 정교한 모델이라도 데이터로부터의 고립(isolation)이라는 제약에 갇혀 있습니다. 정보 사일로(information silos)와 레거시 시스템(legacy systems) 뒤에 갇혀 있는 것이죠. 모든 새로운 데이터 소스마다 개별적인 맞춤 구현이 필요하기 때문에, 진정으로 연결된 시스템으로 확장하는 것이 매우 어렵습니다."
MCP는 개발자들이 데이터 소스와 AI 기반 애플리케이션(예: 챗봇) 사이에 양방향 연결을 구축할 수 있게 하는 프로토콜을 통해 이 문제에 대응합니다. 개발자들은 'MCP 서버'를 통해 데이터를 노출하고, 앱이나 워크플로우 같은 'MCP 클라이언트'를 구축하여 명령을 받아 해당 서버에 연결할 수 있습니다.
MCP를 활용한 Claude 데스크톱 앱의 간단한 데모는 다음과 같습니다.
단순한 MCP 통합을 통해 Claude가 GitHub에 직접 연결하여 새로운 저장소(repo)를 만들고 PR(Pull Request)을 생성하는 과정을 확인하세요.
Claude 데스크톱에 MCP가 설정된 후, 이 통합을 구축하는 데 1시간이 채 걸리지 않았습니다.
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— Alex Albert (@alexalbert__)
2024년 11월 25일
Anthropic에 따르면 Block과 Apollo를 포함한 여러 기업들이 이미 MCP를 자체 시스템에 통합했으며, Replit, Codeium, Sourcegraph와 같은 개발 도구 기업들은 자사 플랫폼에 MCP 지원을 추가하고 있습니다.
Anthropic은 "개발자들이 더 이상 각 데이터 소스마다 별도의 커넥터를 유지할 필요 없이, 이제 표준화된 프로토콜을 기반으로 구축할 수 있게 되었습니다"라고 밝혔습니다. 이어 "이 생태계가 성숙해지면서, AI 시스템은 여러 도구와 데이터 세트 사이를 이동하더라도 맥락을 유지할 수 있게 되어, 오늘날의 파편화된 통합 방식을 보다 지속 가능한 아키텍처로 대체할 것입니다."라고 덧붙였습니다.
개발자들은 지금 바로 MCP 커넥터를 사용하여 구축을 시작할 수 있으며, Anthropic 유료 플랜(plan) 구독자는 MCP 서버를 통해 자체 Claude 챗봇을 내부 시스템에 연결할 수 있습니다. Anthropic은 Google Drive, Slack, GitHub 같은 엔터프라이즈 시스템용 미리 구축된 MCP 서버를 공유했으며, 곧 전체 조직을 지원할 수 있는 프로덕션(production) MCP 서버 배포 툴킷도 제공할 예정이라고 밝혔습니다.
Anthropic은 "우리는 MCP를 협력적인 오픈 소스 프로젝트이자 생태계로 구축하는 데 전념하고 있습니다"라며, "개발자 여러분이 컨텍스트 인식 AI의 미래를 함께 구축하는 데 참여해주시기를 초대합니다"라고 전했습니다.
MCP는 이론적으로 매우 훌륭한 아이디어처럼 들립니다. 하지만 특히 경쟁사인 OpenAI가 자신들의 데이터 연결 방식과 사양을 고객 및 생태계 파트너들이 사용하는 것을 선호할 것이 확실하기 때문에, 이 프로토콜이 큰 시장의 견인력을 얻을지는 불분명합니다.
실제로 OpenAI는 최근 AI 기반 챗봇 플랫폼인 ChatGPT에 개발자 중심 코딩 앱의 코드를 읽을 수 있게 하는 데이터 연결 기능을 도입했습니다. 이는 MCP가 추구하는 사용 사례와 유사합니다. OpenAI는 향후 이 기능('Work with Apps'라고 명명)을 다른 유형의 앱에도 확대 적용할 계획이라고 밝혔으나, 그 기반 기술을 오픈 소스화하기보다는 핵심 파트너들과의 방식으로 구현을 추진하고 있습니다.
또한 MCP가 Anthropic이 주장하는 만큼 유용하고 뛰어난 성능을 보일지는 아직 지켜봐야 할 문제입니다. 예를 들어, Anthropic은 MCP가 AI 봇이 "코딩 작업 주변의 맥락을 보다 깊이 이해하는 데 필요한 관련 정보를 더 효과적으로 검색"할 수 있게 한다고 말하지만, 이러한 주장을 뒷받침하는 객관적인 벤치마크는 제시하고 있지 않습니다.
[출처:] https://techcrunch.com/2024/11/25/anthropic-proposes-a-way-to-connect-data-to-ai-chatbots