AI 에이전트가 다양한 도구와 상호작용하는 방식에서 새로운 패러다임이 등장했습니다. 기존 Anthropic의 MCP(Model Context Protocol)가 ‘미들맨’ 역할을 하는 중간 서버를 통해 도구를 연결한다면, UTCP(Universal Tool Calling Protocol)는 ‘매뉴얼’ 방식으로 AI 에이전트가 기존 API를 직접 호출할 수 있게 합니다. 이는 추가 인프라 구축 없이도 기존 도구를 AI에 바로 연동할 수 있어 개발 비용과 복잡성을 크게 줄여줍니다.

AI 도구 통합의 새로운 접근법

AI 에이전트가 외부 도구와 상호작용하는 방식은 AI 시스템의 실용성을 좌우하는 핵심 요소입니다. 현재까지는 대부분 중간 계층을 통해 도구를 래핑하는 방식이 주류였지만, 이는 개발자들에게 상당한 부담을 안겨주었습니다.

기존 방식의 문제는 명확합니다. 이미 완벽하게 작동하는 REST API나 gRPC 서비스가 있어도, AI 에이전트가 사용하려면 별도의 래퍼 서버를 구축해야 했습니다. 이는 개발자들이 ‘래퍼 세금(wrapper tax)’이라고 부르는 추가 비용과 복잡성을 만들어냅니다.

UTCP는 이러한 문제를 근본적으로 다른 관점에서 해결합니다. 프로토콜이 중간에서 모든 통신을 관리하는 대신, AI 에이전트에게 “이 도구는 여기 있고, 이렇게 직접 호출하면 된다”는 정보만 제공합니다.

MCP vs UTCP: 미들맨 vs 매뉴얼

두 프로토콜의 차이는 근본적인 철학의 차이에서 비롯됩니다.

MCP의 미들맨 접근법

MCP는 자신을 “AI 에이전트를 위한 USB-C”라고 소개합니다. 모든 도구가 MCP 프로토콜에 맞춰 연결되어야 하는 범용 어댑터 역할을 합니다.

이 방식에서는 다음과 같은 흐름이 발생합니다:

1. AI 에이전트가 MCP 서버에 요청
2. MCP 서버가 실제 도구 API로 요청 전달
3. 도구에서 응답 받아 다시 AI 에이전트로 전달

표준화된 인터페이스를 제공한다는 장점이 있지만, 모든 기존 도구에 대해 MCP 래퍼를 작성하고 유지보수해야 하는 부담이 따릅니다.

UTCP의 매뉴얼 접근법

UTCP는 다른 철학을 가집니다. “사람이 API와 상호작용할 수 있다면, AI도 동일한 방식으로 할 수 있어야 한다”는 원칙입니다.

UTCP는 도구 발견(discovery) 단계에서만 관여하고, 이후에는 AI 에이전트가 직접 도구의 네이티브 엔드포인트와 통신합니다. 이는 다음과 같은 이점을 제공합니다:

• 래퍼 세금 제거: 기존 REST API나 CLI 도구를 가리키는 간단한 JSON 정의만 작성하면 됩니다
• 기존 인프라 활용: 인증, 권한, 과금 시스템을 그대로 사용할 수 있습니다
• 효율성과 직접성: 지연 시간이 줄어들고 도구의 네이티브 데이터에 직접 접근할 수 있습니다

실제 사례로 보는 차이점

구체적인 예시로 차이를 살펴보겠습니다. 기존 REST API를 AI 에이전트에 노출하려는 상황을 가정해보겠습니다.

MCP를 사용하는 경우:

1. REST API를 래핑하는 MCP 서버 구축
2. MCP 형식과 REST 형식 간의 변환 로직 구현
3. 추가 서버 인프라 유지보수 및 확장
4. MCP와 API 간 인증 변환 처리

UTCP를 사용하는 경우:

1. REST API를 설명하는 간단한 JSON 정의 작성
2. 발견 엔드포인트(일반적으로 /utcp)를 통해 정의 노출
3. AI 에이전트가 REST API를 직접 호출

개발 복잡성과 유지보수 비용에서 현저한 차이가 발생합니다.

어떤 프로토콜을 선택해야 할까

두 프로토콜 모두 각각의 강점이 있어 상황에 따라 적절한 선택이 달라집니다.

MCP를 선택하는 경우:

• 모든 도구에서 엄격한 표준화가 필요한 환경
• 모든 구성 요소를 통제할 수 있는 폐쇄형 생태계
• 래퍼 서버 구축과 유지보수에 투자할 의향이 있는 경우

UTCP를 선택하는 경우:

• 기존 API를 래퍼 없이 활용하고 싶은 경우
• 다양한 통신 프로토콜을 지원해야 하는 환경
• 직접적이고 효율적인 통신을 우선시하는 경우
• 구현 오버헤드를 최소화하려는 경우
• 인프라 비용을 절약하고 싶은 경우

UTCP 시작하기

UTCP를 실제로 적용해보고 싶다면 다음 리소스들을 활용할 수 있습니다:

공식 문서와 명세는 utcp.io에서 확인할 수 있으며, 다양한 언어별 SDK가 제공됩니다. Python, TypeScript, Go 구현체가 모두 GitHub에서 오픈소스로 공개되어 있어 바로 시작해볼 수 있습니다.

특히 UTCP-agent를 통해 프로토콜이 실제로 어떻게 작동하는지 프로토타입을 만들어볼 수 있습니다.

결론

AI 에이전트와 도구 간의 통합 방식은 AI 시스템의 실용성을 결정하는 핵심 요소입니다. MCP와 UTCP는 각각 다른 철학으로 이 문제에 접근하며, 선택은 프로젝트의 요구사항과 기존 인프라에 따라 달라집니다.

UTCP의 “매뉴얼” 접근법은 특히 기존 API 인프라를 보유한 조직들에게 매력적인 대안을 제공합니다. 추가 래퍼 개발 없이도 AI 에이전트가 기존 도구들을 직접 활용할 수 있어, 개발 비용과 복잡성을 크게 줄일 수 있기 때문입니다.

---

참고자료:

• Universal Tool Calling Protocol 공식 사이트
• UTCP vs MCP 비교 문서
• UTCP GitHub 조직
• Anthropic MCP 소개
• Model Context Protocol 공식 문서