[생성형 AI] 요즘 핫한 Anthropic 클로드의 MCP(feat. Smithery 사이트)

요즘 AI 업계의 뜨거운 감자! MCP(Model Context Protocol)에 대해 소개해보려 한다

개인적으로 진짜 혁신적인 툴이라 생각한다..

Anthropic 회사

클로드 LLM

 

Anthropic이 개발한 Claude는 대규모 언어모델 중에서도 특히 "긴 문맥 처리"에 특화된 모델이다. Claude 3 계열은 최대 200K에서 최대 1M 토큰에 달하는 컨텍스트 윈도우를 처리할 수 있으며, 이는 기존 GPT 기반 모델 대비 월등히 높은 수준이다. 이러한 확장된 컨텍스트를 효율적으로 관리하기 위해 도입된 것이 바로 MCP(Model Context Protocol)이다.

 

 

ㅁModel Context Protocol(MCP): Claude가 문맥을 더 깊이 이해하고, 정교하게 반응할 수 있도록 입력을 구조화된 형식으로 정리하는 프로토콜

현재는 사실상 업계 표준으로 자리잡아가고 있다

 

 

(깃허브 공식 레포지토리)

https://github.com/modelcontextprotocol

Model Context Protocol

 

(주요 구성 요소)

• MCP 호스트 - 데이터에 액세스하기 위해 MCP를 사용하는 AI LLM 애플리케이션
• MCP 클라이언트 - 호스트 애플리케이션 내부에서 MCP 서버와의 일대일 개별 연결을 유지하는 시스템
• MCP 서버 - 표준화된 프로토콜을 통해 컨텍스트, 도구, 프롬프트 등 특정 기능과 정보 소스를 제공하며, 데이터와 기능을 MCP 클라이언트에 노출하는 프로그램
• 로컬 데이터 소스 - 관련 정보를 포함하는 데이터베이스, 파일 및 로컬 서비스
• 원격 서비스 - MCP 서버가 기능을 확장하기 위해 연결할 수 있는 외부 API 또는 서비스

※ MCP 서버는 API 서버처럼 외부와 통신하는 역할

 

 

일반적인 자연어 프롬프트가 아니라, 명시적인 XML 유사 태그 형식을 사용하여 Claude에게 역할, 문서 구조, 메타데이터 등을 구분지어 전달하는 것이 특징이다.

 

예를 들어, 다음과 같은 형식으로 입력을 전달할 수 있다.

<document>
  <metadata>
    <title>서울시 드론 배송 시스템</title>
    <author>홍길동</author>
  </metadata>
  <content>
    이 문서는 드론을 활용한 서울 내 배송 체계 설계 방안을 다룬다...
  </content>
</document>

<message role="user">
  이 시스템에 머신러닝 기반 스케줄링 기능을 추가하려면 어떻게 해야 할까?
</message>

 

이와 같이 문서의 구조와 사용자의 질의를 명확히 분리하여 전달하면 Claude는 전체 문맥과 문서의 성격을 파악한 후, 보다 정확한 답변을 생성하게 된다.

 

 

[MCP의 효과]

• 명확한 역할 구분: <message role="user">, <message role="assistant"> 등으로 대화 역할을 명확히 구분
• 메타 정보 처리 가능: 문서의 제목, 작성자, 요약 등 메타데이터를 포함하여 맥락 보강
• 대규모 문서 지원: 수십만 토큰에 달하는 문서도 구조화하여 안정적으로 처리 가능
• 다중 문서 처리: 여러 개의 <document> 블록을 포함시켜 문서 간 비교, 분석 등의 작업도 수행 가능

이러한 프로토콜 덕분에 Claude는 문서 기반 질의응답, 코드 리뷰, 법률 문서 분석, 논문 요약 등 다양한 실무 작업에서 우수한 성능을 보여준다.

 

 

[기존 LLM 구조 vs MCP 기반 구조]

MCP는 구조화된 JSON/YAML을 입력값으로 넣는다!

 

 

 

Smithery 사이트

Anthropic은 Claude의 기능을 활용한 실험적 인터페이스로 Smithery 사이트를 운영 중이다

MCP Cloud라 생각하면 된다

https://smithery.ai

 

이 사이트는 사용자가 Claude에게 문서 단위로 작업을 요청할 수 있는 MCP 기반 에디터 역할을 한다

Smithery의 주요 특징은 다음과 같다

• MCP 기반 인터페이스 제공: 사용자 입력을 자동으로 MCP 형식으로 구조화하여 Claude에게 전달
• 다문서 처리 기능: 여러 개의 문서를 업로드하거나, 다양한 섹션으로 나누어 Claude가 맥락을 동시에 인식하도록 지원
• 실시간 프롬프트 확장: 문서 외에도 작업 요청, 명령, 대화 이력 등을 구조적으로 추가하여 작업 품질을 높임
• 코드 리뷰, 리서치 정리, 정책 요약 등 특정 목적에 특화된 기능 제공

즉, Smithery는 MCP를 사용자 친화적인 UI로 감싸 Claude의 강점을 실무에 자연스럽게 녹여낸 사례라고 볼 수 있다.

 

 

 

+ Claude API와 MCP 연동 방법

https://claremont.tistory.com/entry/%EC%83%9D%EC%84%B1%ED%98%95-AI-Claude-API%EC%99%80-MCP-%EC%97%B0%EB%8F%99-%EB%B0%A9%EB%B2%95%EC%8B%A4%EB%AC%B4-%ED%8C%81

[생성형 AI] Claude API와 MCP 연동 방법(+실무 팁)