최근 AI 업계에서 주목할 만한 소식이 있습니다. OpenAI가 경쟁사인 Anthropic의 기술 표준을 채택한다고 발표한 것입니다. 이러한 협력은 AI 모델과 데이터 연결 방식에 중요한 변화를 가져올 전망입니다.
OpenAI와 Anthropic의 협력, 무엇이 중요한가?
2025년 3월 26일, OpenAI의 CEO Sam Altman은 X(이전 트위터)를 통해 자사의 제품에 Anthropic의 ‘모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)’을 지원할 것이라고 발표했습니다. 이 소식은 경쟁 관계에 있는 두 AI 선도 기업이 기술 표준을 공유하는 이례적인 사례로, 산업 전반에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
Sam Altman은 포스팅에서 “사람들이 MCP를 좋아하며, 우리는 모든 제품에 지원을 추가하는 것을 기대하고 있습니다”라며 “오늘부터 Agents SDK에서 사용 가능하며, ChatGPT 데스크톱 앱과 Responses API 지원도 곧 추가될 예정”이라고 밝혔습니다.
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이란 무엇인가?
MCP 개념도 (출처: Anthropic)
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 Anthropic이 2024년 11월에 오픈소스로 공개한 표준입니다. 이 프로토콜은 AI 모델이 다양한 데이터 소스와 연결되는 방식을 표준화하여, AI 시스템이 외부 데이터를 더 효율적으로 활용할 수 있게 해줍니다.
쉽게 설명하자면, MCP는 AI 애플리케이션을 위한 USB-C 포트와 같습니다. USB-C가 다양한 기기를 표준화된 방식으로 연결해주듯이, MCP는 AI 모델을 다양한 데이터 소스와 도구에 표준화된 방식으로 연결해줍니다.
MCP의 주요 특징은 다음과 같습니다:
- 데이터 접근성 향상: AI 모델이 비즈니스 도구, 소프트웨어, 콘텐츠 저장소, 앱 개발 환경 등 다양한 데이터 소스에서 정보를 가져와 작업을 완료할 수 있게 합니다.
- 양방향 연결: 개발자가 데이터 소스와 AI 기반 애플리케이션(예: 챗봇) 사이에 양방향 연결을 구축할 수 있게 합니다.
- 개방형 표준: 누구나 사용할 수 있는 오픈소스 표준으로, 생태계 확장이 가능합니다.
- MCP 서버와 클라이언트: 개발자는 “MCP 서버”를 통해 데이터를 노출하고, 명령에 따라 해당 서버에 연결되는 “MCP 클라이언트”(앱, 워크플로우 등)를 구축할 수 있습니다.
MCP가 왜 중요한가?
MCP의 중요성은 여러 측면에서 찾아볼 수 있습니다:
1. 정보 사일로 문제 해결
AI 비서가 주류로 자리 잡으면서 모델 성능은 급속도로 발전했지만, 대부분의 AI 모델은 데이터 사일로와 레거시 시스템에 갇혀 있었습니다. 새로운 데이터 소스마다 독자적인 구현이 필요했고, 이로 인해 진정으로 연결된 시스템을 확장하기 어려웠습니다.
MCP는 이러한 문제를 해결합니다. 분산된 통합 방식을 단일 프로토콜로 대체해 AI 시스템이 필요한 데이터에 접근할 수 있는 더 간단하고 신뢰성 있는 방법을 제공합니다.
2. 표준화의 힘
기존에는 각 데이터 소스마다 커스텀 코드가 필요했고, 이는 시간이 많이 소요되며 오류가 발생하기 쉬운 프로세스였습니다. MCP는 이러한 장벽을 제거하고 표준화된 프로토콜을 제공함으로써 AI 시스템이 모든 데이터 소스에 원활하게 접근할 수 있게 합니다.
3. 성능 및 효율성 향상
MCP는 데이터 액세스를 간소화하여 AI 성능을 크게 향상시킵니다. 데이터 소스에 직접 연결하면 더 빠르고 정확한 응답이 가능해져 AI 애플리케이션의 효율성이 증가합니다.
4. 에이전트 AI 개발 촉진
MCP는 사용자를 대신해 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트의 개발을 지원합니다. 여러 도구와 데이터셋에 걸쳐 컨텍스트를 유지함으로써 더 자율적이고 지능적인 AI 시스템 구축에 중요한 기반을 제공합니다.
산업계의 반응
Anthropic의 최고 제품 책임자 Mike Krieger는 X를 통해 “MCP가 OpenAI로 확산되는 것을 보게 되어 기쁩니다. 환영합니다!”라고 말하며, “MCP는 수천 개의 통합이 있는 번창하는 오픈 표준이 되었습니다. LLM은 이미 가지고 있는 데이터와 사용 중인 소프트웨어에 연결될 때 가장 유용합니다”라고 덧붙였습니다.
이미 Block, Apollo, Replit, Codeium, Sourcegraph 등의 기업들이 자사 플랫폼에 MCP 지원을 추가했습니다. 특히 개발 도구 회사들은 AI 에이전트가 코딩 작업 주변의 관련 정보를 더 잘 검색하고 맥락을 이해하여 더 정교하고 기능적인 코드를 생성할 수 있도록 MCP를 활용하고 있습니다.
Block의 최고 기술 책임자 Dhanji R. Prasanna는 “오픈소스는 개발 모델 이상의 것으로, 우리 작업의 기초이자 모든 사람을 위한 공공재로서 의미 있는 변화를 주도하는 기술을 만들기 위한 약속”이라며, “모델 컨텍스트 프로토콜과 같은 오픈 기술은 AI를 실제 응용 프로그램에 연결하는 다리 역할을 하여 혁신이 접근 가능하고 투명하며 협업에 기반을 두도록 보장합니다”라고 강조했습니다.
OpenAI의 MCP 지원, 무엇이 달라지나?
OpenAI Agents SDK의 MCP 트레이싱 화면 (출처: OpenAI)
OpenAI의 MCP 지원은 현재 Agents SDK에서 이용 가능하며, 향후 ChatGPT 데스크톱 앱과 Responses API로 확대될 예정입니다. 개발자들은 OpenAI Agents SDK를 통해 MCP 서버를 연결하고 활용할 수 있습니다.
OpenAI의 공식 문서에 따르면, MCP 서버는 Agent에 추가될 수 있으며, Agents SDK는 Agent가 실행될 때마다 MCP 서버에서 list_tools()를 호출합니다. 이렇게 하면 LLM이 MCP 서버의 도구를 인식하게 됩니다. LLM이 MCP 서버의 도구를 호출하면 SDK는 해당 서버에서 call_tool()을 호출합니다.
agent = Agent(
name="Assistant",
instructions="Use the tools to achieve the task",
mcp_servers=[mcp_server_1, mcp_server_2]
)
OpenAI는 향후 몇 개월 내에 MCP 계획에 대해 더 많은 정보를 공유할 예정이라고 밝혔습니다.
전망 및 의미
OpenAI가 경쟁사의 기술 표준을 채택하는 이번 결정은 AI 산업의 협력과 표준화가 얼마나 중요한지를 보여줍니다. 이는 단순한 기술적 결정을 넘어 AI 생태계 전체의 미래 방향성을 시사합니다.
각 데이터 소스마다 별도의 커넥터를 유지할 필요 없이 개발자들은 이제 표준 프로토콜에 맞춰 개발할 수 있습니다. 생태계가 성숙해감에 따라 AI 시스템은 서로 다른 도구와 데이터세트 간에 맥락을 유지하면서, 오늘날의 단편적 통합을 보다 지속 가능한 아키텍처로 대체할 것입니다.
이번 협력은 AI 기업들이 기술적 경쟁 속에서도 산업 표준을 위해 협력할 수 있음을 보여주는 좋은 사례입니다. 앞으로 MCP가 더 많은 AI 플랫폼에 채택되면서, 데이터와 AI의 연결이 더욱 원활해질 것으로 기대됩니다.
마치며
OpenAI의 MCP 도입은 AI 기술 발전에 있어 중요한 이정표가 될 것입니다. 기업 간 경쟁보다 협력을 통한 표준화가 궁극적으로 사용자와 개발자 모두에게 혜택을 가져다 줄 것이며, AI 시스템의 데이터 접근성과 활용도를 크게 향상시킬 것입니다.
이제 개발자들은 서로 다른 AI 플랫폼 간에 일관된 방식으로 데이터를 연결하고 활용할 수 있게 되어, 더욱 강력하고 유용한 AI 애플리케이션을 만들 수 있을 것입니다. MCP의 오픈소스 성격 덕분에 이러한 발전은 앞으로도 계속 진화하고 확장될 것입니다.
앞으로 OpenAI와 Anthropic이 어떻게 이 표준을 함께 발전시키고, 더 많은 기업들이 어떻게 참여하게 될지 지켜보는 것도 흥미로울 것입니다.
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