MCP란 무엇이며 왜 지금 주목받고 있는가?

2024년 11월, Anthropic이 발표한 Model Context Protocol(MCP)은 처음에는 큰 관심을 받지 못했습니다. 하지만 2025년 초부터 AI 커뮤니티에서 갑자기 화제의 중심에 서게 되었습니다. MCP는 이미 Langchain을 넘어섰고, OpenAPI와 CrewAI를 추월할 태세입니다. 주요 AI 기업들과. 오픈소스 커뮤니티가 MCP를 중심으로 모이고 있는 이유는 무엇일까요?

AI 모델의 한계와 MCP의 등장 배경

현재의 대규모 언어 모델(LLM)은 진공 상태에서는 뛰어난 성능을 보이지만, 학습 데이터 외의 정보가 필요할 때는 어려움을 겪습니다. AI 에이전트가 진정으로 유용하려면 적시에 적절한 맥락에 접근할 수 있어야 합니다. 이는 사용자의 파일, 지식 베이스, 도구 등 다양한 외부 정보원을 말합니다.

하지만 지금까지 AI 모델을 이러한 외부 소스와 연결하는 과정은 복잡하고 비효율적이었습니다. 개발자들은 각 데이터 소스나 API에 대해 사용자 정의 코드를 작성하거나 특수 플러그인을 사용해야 했으며, 이는 통합 작업을 취약하고 확장하기 어렵게 만들었습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 Anthropic이 개발한 것이 바로 MCP입니다. MCP는 AI 비서와 데이터 및 도구의 세계를 연결하는 개방형 표준으로, 다양한 맥락 소스를 쉽게 연결할 수 있게 해줍니다.

MCP가 지금 주목받는 이유

1. 통합 문제 해결사: 2023-2024년에 AI 에이전트와 에이전트 워크플로우가 주요 화두로 떠올랐지만, 이들의 아킬레스건은 실제 비즈니스 시스템 및 데이터와의 통합이었습니다. 초기에는 모델 기능과 프롬프트 기술에 많은 관심이 집중되었지만, MCP는 “기존 데이터 소스(파일 시스템, 데이터베이스, API 등)”를 AI 워크플로우에 연결하는 방법을 정의함으로써 이 간극을 해소합니다.
2. 커뮤니티와 채택: 불과 몇 달 만에 MCP는 개념에서 성장하는 생태계로 발전했습니다. Block(Square), Apollo, Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph 등의 기업이 초기 채택자로서 MCP를 통합하기 시작했습니다. 2025년 2월에는 1,000개 이상의 커뮤니티 구축 MCP 서버(커넥터)가 사용 가능해졌습니다.
3. 사실상의 표준 모멘텀: MCP는 특정 기업의 독점적 SDK나 일회성 프레임워크가 아닌 개방적이고 모델에 구애받지 않는 표준이며, 주요 AI 기업이 지원합니다. 이는 Claude, GPT-4, 오픈소스 LLM 등 모든 AI 모델이 MCP를 사용할 수 있으며, 개발자나 기업이 허가 없이 MCP 통합을 만들 수 있음을 의미합니다.

마케팅 관점에서 본 MCP의 중요성

1. 맥락 인식 마케팅의 새 시대

MCP는 AI가 고객 데이터, CRM 시스템, 콘텐츠 관리 시스템, 소셜 미디어 피드, 분석 도구 등과 원활하게 연결될 수 있게 함으로써 맥락 인식 마케팅의 새로운 시대를 열고 있습니다. 이는 마케터에게 다음과 같은 이점을 제공합니다:

• 초개인화된 고객 경험: AI가 다양한 데이터 소스에서 실시간으로 정보를 가져와 개별 고객의 니즈와 선호도에 맞는 경험을 제공할 수 있습니다.
• 통합된 옴니채널 전략: 여러 채널과 접점에서 일관된 고객 경험을 제공하는 것이 쉬워집니다.
• 실시간 인사이트와 대응: 시장 변화나 고객 행동에 대한 실시간 인사이트를 얻고 즉각적으로 대응할 수 있습니다.

2. 마케팅 워크플로우 자동화의 혁신

MCP는 마케팅 워크플로우 자동화에 혁명을 가져올 수 있습니다:

• 지능형 콘텐츠 생성: AI가 브랜드 스타일 가이드, 과거 캠페인 데이터, 고객 피드백 등에 접근하여 더 관련성 높은 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
• 예측적 캠페인 최적화: 다양한 데이터 소스의 정보를 통합하여 캠페인 성과를 예측하고 실시간으로 최적화할 수 있습니다.
• 끊김 없는 팀 협업: 마케팅 팀은 AI 비서를 통해 다양한 도구와 시스템에 접근하며, 이를 통해 팀 협업이 향상됩니다.

3. 데이터 기반 의사결정의 강화

MCP를 통해 AI가 다양한 데이터 소스에 쉽게 접근할 수 있게 되면, 마케팅 의사결정이 더욱 데이터에 기반하게 됩니다:

• 통합된 데이터 인사이트: 분산된 데이터 소스에서 통합된 인사이트를 얻을 수 있습니다.
• 복잡한 마케팅 질문에 대한 답변: AI는 여러 시스템과 데이터 소스를 쿼리하여 복잡한 마케팅 질문에 대한 답변을 제공할 수 있습니다.
• 증거 기반 전략 수립: 더 많은 데이터 포인트에 접근함으로써 마케팅 전략을 더욱 견고하게 수립할 수 있습니다.

마케터를 위한 실용적 MCP 활용 전략

1. 고객 데이터 플랫폼(CDP)과 AI의 통합

MCP를 활용하여 CDP와 AI 모델을 통합함으로써, 고객 데이터를 더 효과적으로 활용할 수 있습니다:

• CDP의 포괄적인 고객 프로필에 AI가 접근하여 더욱 정교한 고객 세그먼테이션 생성
• 고객 여정의 다음 단계를 예측하고 맞춤형 콘텐츠 및 제안 제공
• 고객 행동 패턴을 분석하여 이탈 위험이 있는 고객을 식별하고 선제적으로 대응

2. 크리에이티브 워크플로우 향상

MCP는 마케팅 크리에이티브 워크플로우를 향상시킬 수 있습니다:

• 디자인 시스템, 브랜드 에셋, 과거 캠페인 등에 접근하여 브랜드 일관성을 유지하는 크리에이티브 제안
• 실시간 트렌드 데이터와 고객 피드백을 분석하여 크리에이티브 전략 개선
• A/B 테스트 결과와 성과 데이터에 기반한 크리에이티브 최적화 제안

3. 마케팅 성과 분석 및 보고 자동화

MCP를 통해 AI가 다양한 마케팅 분석 도구와 데이터 소스에 접근할 수 있게 되면, 성과 분석과 보고가 크게 향상됩니다:

• 여러 분석 플랫폼에서 데이터를 자동으로 수집하고 통합하여 포괄적인 성과 보고서 생성
• 캠페인 성과의 이상치를 감지하고 근본 원인 분석
• 경쟁사 데이터, 시장 트렌드, 내부 성과를 결합하여 전략적 인사이트 제공

결론: 마케팅의 미래를 위한 준비

MCP는 단순한 기술 표준 이상의 의미를 갖습니다. 이는 AI가 마케팅 생태계 내의 다양한 도구, 데이터, 시스템과 소통하는 방식을 재정의하고 있습니다. 마케터로서, 이러한 변화에 앞서 나가기 위해서는 다음과 같은 준비가 필요합니다:

1. 데이터 인프라 평가: 현재의 마케팅 데이터 인프라가 MCP와 같은 AI 통합 표준에 얼마나 준비되어 있는지 평가하세요.
2. 기술 파트너십 재고: MCP를 지원하거나 곧 지원할 마케팅 기술 파트너를 식별하세요.
3. 실험 및 학습: 소규모 프로젝트로 시작하여 MCP 기반 AI 통합의 가능성을 탐색하세요.
4. 팀 역량 강화: 마케팅 팀이 AI와 데이터 통합의 새로운 패러다임을 이해하고 활용할 수 있도록 준비시키세요.

MCP와 같은 표준의 등장은 마케팅이 더욱 통합되고, 지능적이며, 맥락 인식적으로 발전하고 있음을 시사합니다. 이러한 변화에 적응하고 이를 활용하는 마케터들이 앞으로의 디지털 마케팅 환경에서 경쟁 우위를 차지할 것입니다.

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참고자료: What Is MCP, and Why Is Everyone – Suddenly!– Talking About It?