요즘 Large Language Model(LLM), 예를 들어 GPT나 Claude 같은 모델들을 보면 정말 놀라울 정도로 많은 정보를 알고 있습니다. 그런데 가만히 살펴보면 이 모델들이 모든 지식을 자기 내부에만 담고 있지는 않습니다. 필요한 순간에 외부에서 최신 정보를 실시간으로 가져와 답변에 활용하기도 하는데요. 이때 외부 데이터를 제공하는 중간 역할을 하는 서버가 바로 MCP 서버입니다.
MCP 서버의 정의
아주 간단히 말씀드리면,
MCP 서버는 LLM이 필요한 데이터나 문서, 지식을 꺼내 쓸 수 있도록 연결해주는 외부 정보 서버입니다.
LLM 자체는 훈련 데이터를 기반으로 학습되지만, 세상 모든 최신 정보나 사내 시스템 데이터, 특정 API 결과까지 전부 알고 있지는 않습니다. 그래서 "MCP 서버에 물어보고 답을 가져와라" 하는 식으로 연결해두면 모델이 지식의 범위를 확장할 수 있습니다.
쉽게 풀어보면
조금 더 쉽게 풀어보겠습니다.
- LLM은 아주 똑똑한 도서관 사서 같은 존재입니다.
- 하지만 사서가 아무리 똑똑해도 도서관에 없는 책은 즉시 보여줄 수 없겠지요.
- 이때 MCP 서버는 도서관 밖에 있는 서고라고 생각하시면 됩니다.
- "이 주제에 관한 최신 보고서를 가져와 주세요!"라고 요청하면 MCP 서버가 찾아서 사서에게 전달해 줍니다.
- 그러면 사서는 그 정보를 읽고 이해한 뒤에 사용자에게 설명해 주는 것입니다.
비유하자면, LLM이 혼자 아는 척만 하지 않고 바깥 전문가 네트워크에 전화를 걸어 확인하고 돌아오는 과정이 MCP 서버 덕분에 가능해집니다.
LLM과 MCP 서버의 관계
처음 MCP 서버에 대해 접했을 때 이런 생각이 들었습니다.
"LLM이 이미 다 알고 있는 것 같은데, 굳이 MCP 서버까지 붙여야 할까?"
실제 프로젝트에서 사용해 보니 다음과 같은 이유로 필요하다는 점을 알 수 있었습니다.
- 실시간 데이터
모델이 학습한 정보는 과거 시점에 한정됩니다. MCP 서버는 최신 데이터를 API나 DB에서 직접 가져오기 때문에 시의성이 생깁니다. - 보안/프라이빗 데이터
회사 내부 문서나 고객 데이터는 모델이 사전에 학습할 수 없습니다. MCP 서버를 통해 제한된 권한으로 필요한 정보만 제공할 수 있습니다. - 용량 제한
모든 데이터를 모델에 학습시키면 파라미터 수가 폭발적으로 늘어납니다. 필요한 순간에만 MCP 서버에서 가져오는 편이 훨씬 효율적입니다.
저는 MCP 서버를 LLM의 "확장 슬롯"과 같은 개념으로 이해하고 있습니다. 필요한 시점에 정보를 꽂아 쓰는 방식이죠.
예시와 비유
조금 더 일상적인 예로 설명해 보겠습니다.
- 스마트 비서 + 검색 엔진
Siri나 Alexa에게 "어제 주식 시장 뉴스 알려줘"라고 하면, 비서가 모든 뉴스를 내부에 저장하고 있지는 않습니다. 대신 외부 검색 엔진이나 뉴스 API에 요청해 결과를 가져오고, 이를 정리해서 알려 주지요. 이때 그 검색 엔진 역할이 MCP 서버라고 생각하시면 됩니다. - AI의 외부 브레인
LLM이 본체 브레인이라면 MCP 서버는 "인터넷에 연결된 추가 두뇌"입니다. 모델 혼자서 찾지 못하는 정보를 실시간으로 연결해 주니 대화 품질이 훨씬 좋아집니다.
정리 및 느낀 점
저 역시 처음에는 MCP 서버를 "그냥 API 호출해 주는 중간 서버 아닌가?"라고 가볍게 생각했습니다. 하지만 실제로 사용해 보니 LLM이 할 수 있는 일의 범위를 크게 넓힌다는 것을 확실히 느꼈습니다.
특히 내부 시스템 상태를 점검하거나 고객 데이터를 찾아 요약하는 등 "모델 단독으로 할 수 없는 일"이 가능해진 점이 인상적이었습니다.
앞으로 LLM을 현업에 적용하려면 단순히 모델만 잘 다루는 것이 아니라, MCP 서버를 어떻게 설계해 안전하고 효율적으로 데이터를 가져올지가 중요한 역량이 될 것 같습니다.
요약
- MCP 서버는 LLM이 외부 정보를 실시간으로 가져오는 "정보 중계 서버"입니다.
- 최신 데이터, 프라이빗 데이터, 용량 이슈를 해결할 수 있습니다.
- 쉽게 비유하자면 LLM의 "추가 뇌" 혹은 "도서관 밖 서고"라고 할 수 있습니다.
- MCP 서버와 LLM을 결합하면 더 실시간성 있고 유용한 AI 서비스를 만들 수 있습니다.
궁금한 점이 있으시면 언제든 편하게 댓글로 문의해 주세요!
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