AI 트렌드 MCP(Model Context Protocol) 용어 총정리 (Host·Client·Server·Tool·Resource 차이점)

인공지능(AI) 기술이 비약적으로 발전하면서, AI 모델과 외부 데이터 및 도구를 유연하게 연결하는 표준 프로토콜의 중요성이 커지고 있습니다. 그 중심에 있는 것이 바로 MCP(Model Context Protocol)인데요.

처음 개념을 접하면 낯선 아키텍처 용어들 때문에 헷갈리기 쉽습니다. 이번 포스팅에서는 MCP의 핵심 아키텍처 요소 3가지와 데이터 프레미티브(Primitive)의 개념을 알기 쉽게 정리해 드리겠습니다.

1. MCP 아키텍처의 3요소: Host, Client, Server

MCP는 전형적인 클라이언트-서버 구조를 기반으로 작동하며, AI 애플리케이션 계층에서 보안과 역할을 철저하게 분리합니다.

MCP Host (호스트)
- 사용자가 직접 마주하는 AI 애플리케이션 또는 개발 환경입니다. (예: Claude Desktop, Cursor AI, VS Code 등)
- 전체 사용자 경험(UI)을 총괄하고, AI 모델(LLM)과 상호작용을 조율하며, 최종 보안 승인 권한을 통제합니다.
MCP Client (클라이언트)
- Host 내부에서 작동하며, 각 MCP Server와 1:1로 연결을 맺고 통신을 중개하는 컴포넌트입니다.
- 서버와의 세션 초기화 및 메시지 라우팅, 보안 경계를 유지하는 역할을 맡습니다.
MCP Server (서버)
- 실제 외부 데이터 소스나 도구 기능을 품고 있으며, MCP 규격에 맞춰 클라이언트의 요청에 응답하는 독립적인 프로그램입니다.
- 파일 시스템, 데이터베이스, 외부 API 등과 연동해 필요한 컨텍스트를 제공합니다.

MCP 서버가 AI에게 제공하는 기능은 크게 "행동(Action)을 하느냐"와 "데이터(Context)를 읽느냐"로 나뉩니다.

Tool (도구): 실행 및 액션 중심 (Active)
- AI 모델이 외부 세계에 변화를 일으키거나 특정한 작업을 수행하도록 호출하는 실행 가능한 함수입니다.
- 예시: 파일 쓰기, 데이터베이스 레코드 수정, 메일 전송 등
- AI가 직접 실행하는 것이 아니라, "이 도구를 이렇게 실행해 줘"라는 명세를 생성하면 클라이언트가 실제 실행을 중개합니다.
Resource (리소스): 읽기 및 데이터 중심 (Passive)
- AI가 답변을 작성하는 데 참고할 수 있도록 제공되는 정적 또는 동적 데이터 자원입니다. 부작용(Side-effect)이 없는 순수 읽기 전용 컨텍스트입니다.
- 예시: 로컬 파일 내용, 소스 코드 스니펫, 데이터베이스 스키마, 시스템 로그 등
- AI가 맥락을 정확히 파악하기 위해 특정 문서를 조회할 때 사용됩니다.