-- 지난 9월쯤 내부 해커톤이 있었는데, 모두가 원하는 것은 무엇이든 자유롭게 만들 수 있었습니다. 그러나 모두가 MCP를 만들었다는 사실이 밝혀졌고, 모두의 아이디어는 '이것을 MCP 서버로 만들면 어떨까' 하는 것이었습니다. 엔트로픽에서 클라우드 관계를 담당하는 알렉스입니다. 안녕하세요, 저는 MCP의 제품 매니저 테오입니다. 안녕하세요, 엔트로픽의 기술 스태프이자 MCP 공동 제작자 중 한 명인 데이비드입니다. 오늘 저희는 모델 컨텍스트 프로토콜에 대해 이야기하고, 그것이 무엇이며 앞으로 무엇이 있을지 깊이 파고들 것입니다. 두 분 모두 와주셔서 감사합니다. MCP에 대해 이야기하게 되어 매우 기쁩니다. 하지만 먼저, MCP에 대한 많은 이야기가 있지만, 그것이 무엇인지에 대한 깊은 이해는 부족한 것 같습니다. MCP를 어떻게 보시는지, 그리고 MCP를 사용하거나 구축하는 것이 실제로 무엇을 의미하는지 자세히 설명해주실 수 있나요? MCP는 제 워크플로우를 AI 애플리케이션에 매우 간단한 방식으로 넣는 방법이라고 생각합니다. 처음에는 그렇게 되기를 원했습니다. 그러나 그것은 다른 LLM을 사용하는 애플리케이션에 컨텍스트를 제공하는 방법일 뿐이며, 그것은 그만큼 간단합니다. 그것은 도구가 될 수도 있고, 그냥 원시 컨텍스트가 될 수도 있습니다. 당신이 원하는 모든 것이 될 수 있습니다. 그것이 API를 호출하는 것과 어떻게 다른가요? 이 정보를 한 곳에서 모델의 프롬프트로 전달하는 것입니다. MCP가 특별한 점은 무엇일까요? 저는 모델이 무엇과 상호작용하는지에 대한 질문이라고 생각합니다. 그들은 API와 직접 상호작용하지 않고, 프롬프트와 도구, 그리고 모델이 섭취할 수 있도록 당신이 제공하는 모든 것과 상호작용합니다. 그래서 MCP는 API든 내부 데이터 소스든, 그 데이터를 가져와서 실제로 모델에 제공하는 방법을 표준화합니다.
-- 그렇다면 이것은 프로토콜이며, 이러한 종류의 상호작용 패턴을 정의하는 것입니다. 이 프로토콜이 따라야 할 주요 측면은 무엇인가요? 주요 부분은 LLM을 사용하는 AI 애플리케이션 간의 프로토콜이라는 점이며, 기본적으로 세 가지 주요 사항을 노출합니다. 그것은 도구, 리소스라고 불리는 원시 데이터 집합으로, 래그 파이프라인이나 원하는 모든 것에 통합할 수 있습니다.
-- 세 가지 주요 사항은 서버가 현재 노출할 수 있는 것입니다. 예, 도구는 모델이 외부 세계에서 수행할 수 있는 작업과 같습니다. 리소스는 파일, 텍스트 파일, 데이터 등 모델에 제공하고 싶은 모든 종류의 컨텍스트가 될 수 있습니다. 그리고 프롬프트는 사용자가 컨텍스트 창에 직접 넣고 싶어 하는 사용자 같은 것입니다. 사용자에게 의해 트리거되어 컨텍스트 창에 들어간 다음, 사용자가 원하는 대로 편집할 수 있습니다. 그것이 프롬프트의 진정한 목적입니다. 프롬프트 템플릿처럼요. 프롬프트 템플릿이군요. 말 그대로 프롬프트 자체를 정의하는 것이군요. 예, 우리는 일반적으로 그것이 슬래시 명령으로 구현되는 것을 봅니다. 아, 알겠습니다. 그래서 당신이 선택한 AI 애플리케이션에 있다면, 슬래시 명령을 사용하여 프롬프트 템플릿을 불러와서 직접 작성하는 시간을 절약할 수 있습니다. 좋아요, 그것이 MCP의 가장 기본적인 형태입니다. 물론 많은 미묘한 차이가 있습니다. 이것의 기원은 무엇이었나요? 어떻게 시작되었나요? 기원은 가장 기본적인 것으로, 제가 내부 개발자 일을 하면서 클라우드 데스크탑 안팎으로 무언가를 복사하고 IDE 사이에서 복사하는 것에 매우 빠르게 좌절감을 느꼈다는 것입니다. 그래서 저는 가장 중요하게 생각하는 것들을 이 두 애플리케이션 간에 복사하고 붙여넣는 문제를 어떻게 해결할 수 있을까 생각했습니다. 그것이 적어도 제 생각에 MCP가 시작된 절대적인 기원입니다. 그리고 거기서부터 다른 공동 제작자인 저스틴에게 설명했고, 그는 그것을 정말 잘 받아들여서 함께 구축하고 클라우드 데스크탑에 통합했습니다. 당신이 언급했던 중요한 순간이 있었다고 생각하는데, 해크 위크에 대해 이야기하고 싶으신가요? 당신이 이야기해야 할 것 같아요. 좋아요, 예, 해크 위크는 재미있었습니다. 우리는 이것이 작동할지 정말 확신하지 못했습니다. 그러나 9월쯤에 내부 해커톤을 열었고, 모두가 기본적으로 원하는 것은 무엇이든 자유롭게 만들 수 있었습니다. 하지만 모두가 MCP를 만들었다는 사실이 밝혀졌고, 모두의 아이디어는 '이것을 MCP 서버로 만들면 어떨까' 하는 것이었습니다.
-- 당신이 아시다시피, 슬랙 통합과 같은 매우 표준적인 일부터 MCP를 생각할 때 떠올릴 만한 것들, 심지어 3D 프린터를 MCP로 조종하는 사람들까지 모든 것이 있었습니다. 저는 클로드와 MCP 서버 덕분에 클로드가 현실 세계로 들어왔을 때 정말 좋았습니다. 해커톤 프로젝트를 진행했을 때 MCP를 강제로 사용해야 하는 의무가 없었는데, 이것은 전적으로 자발적인 현상이었습니다. 사람들은 왜 모든 프로젝트에 MCP를 선호했을까요? 저는 그것이 정말 표준화 계층이었기 때문이라고 생각합니다. 애플리케이션에 컨텍스트를 추가하는 것을 훨씬 쉽게 만들었습니다. 클로드가 이제 MCP에 통합되었다는 것은 서버 빌더로서 원하는 만큼 많은 서버를 구축할 수 있고, 그것이 해당 애플리케이션과 자동으로 작동할 것이라는 것을 의미하기 때문입니다. 그래서 저는 그것이 한쪽만 생각하고 다른 쪽은 생각할 필요가 없게 해준다고 생각합니다. 처음으로 MCP 서버를 사용하여 클로드에게 새로운 것을 가르치고, 클로드가 당신이 중요하게 생각하는 것에 대해 조치를 취하는 것을 볼 때 약간의 마법 같은 순간이 있다고 생각합니다. 그리고 저는 그것이 MCP가 정말 잘 포착하는 약간의 마법 같은 순간이라고 생각합니다. 5분 안에 무언가를 작동시킬 수 있기 때문에 사람들은 매우 흥분합니다. 맞습니다. 저도 직접 보고 경험했습니다. 클로드를 마치 상자 밖으로 꺼내는 것 같은 느낌이 들고, 갑자기 텍스트만 출력하는 것이 아니라 다른 일을 하고, 다른 애플리케이션을 호출하고, 다른 데이터를 가져오고, 심지어 3D 프린터를 작동시키기도 합니다. 그것은 정말 놀라운 일이며, 정말 특별하게 느껴집니다. 그리고 MCP는 어느 정도 아주 원활하게 그것을 가능하게 합니다.
-- 예, 이것은 여름 말, 초가을에 해크 위크와 다른 일들을 할 때였습니다. MCP는 언제 출시되었고, 그 모습은 어땠나요? 우리는 추수감사절쯤인 2024년 11월에 MCP를 출시했습니다. 출시는 어땠고, 반응은 어땠나요? 처음에는 느렸습니다. 당신이 상상할 수 있듯이 모두의 반응은, 글쎄요, 어떤 사람들은 여전히 'MCP가 뭐야?'라고 묻습니다. 이름 짓기는 어렵습니다. 우리는 분명히 더 잘 지을 수 있었을 것입니다. 지금은 어느 정도 자리를 잡았다고 말할 수 있지만, 여전히 MCP 대신 MPC라고 부르는 사람들도 있고, 그러면 NPC를 떠올리게 하니 어렵습니다. 맞아요, 약어는 어렵지만, 외부뿐만 아니라 내부에서도 많은 사람들이 MCP가 무엇인지 물었습니다. 그것은 너무나 상향식 운동이었기 때문입니다. 처음에는 사람들이 '이게 뭐야, 모델에 컨텍스트를 제공하는 게 무슨 의미야?'라고 생각했습니다. 그러나 사람들이 그것을 가지고 놀고 스스로 보면서 서서히 인기를 얻기 시작했습니다. 그리고 전환점은 점점 더 많은 클라이언트가 채택하기 시작했을 때였습니다. IDE가 처음으로 채택했고, 최근에는 모델 제공업체에서 많은 채택이 있었습니다.
-- 그리고 그것은 많은 서버 제공업체들이 실제로 서버를 구축하도록 장려하는 시장에서 많은 파급 효과를 만들어냈습니다. 맞아요, 소셜 미디어에서 'MCP가 뭐야? 왜 이걸 원할까?'라는 게시물을 너무 많이 보다가 한 달이나 며칠 뒤에는 '이것은 최고야!'라고 말하는 것을 봅니다. 이런 이야기가 정말 많고, 정말 재미있습니다. 예, 그래서 이제 MCP는 산업 표준 통합 프로토콜이 되었다고 말해도 공정할 것 같습니다. 제 생각에는 이것과 견줄 만한 다른 것은 없습니다. 그러나 출시로 돌아가서, 여기서 핵심 결정은 이것을 오픈 소스로 만드는 것이었습니다. 그것은 이 분야에서 이전에 출시되었던 노력들과는 꽤 달랐습니다. 그 결정의 이유를 설명해주실 수 있나요? 왜 오픈 소스로 만들었나요? 예, AI 애플리케이션에 통합 및 컨텍스트를 제공하기 위한 폐쇄형 생태계를 가지고 있다면, 서버 빌더나 통합 빌더에게 해당 AI 애플리케이션이 영원히 존재할지, 거기에 투자해야 할지, 어떤 것에 투자해야 할지 명확하지 않습니다.
-- 그래서 오픈 표준으로 만들면 그러한 통합을 구축하는 데 필요한 마찰을 정말로 줄일 수 있습니다. 그리고 우리는 AI 애플리케이션을 구축하는 가치가 반드시 액세스할 수 있는 통합에 있는 것이 아니라, 모델의 인텔리전스와 모델 위에 구축하는 워크플로우에 있다고 믿습니다. 그래서 우리는 산업을 이 두 가지에 집중하고 통합을 구축하는 데 집중하지 않기를 원했습니다. 그것은 말이 됩니다. 그리고 오픈 소스와 함께 잠재적으로 이러한 종류의 주기가 나타날 수도 있을 것 같습니다. 누군가가 서버에 기여하고, 누군가가 그것을 사용하다가 버그를 발견하면, '아, 내가 직접 고칠 수 있겠네'라고 생각하고, 그것이 모든 것을 가속화할 수도 있습니다. 그 외에도 저스틴과 저는 그냥 오픈 소스를 좋아합니다. 때로는 가장 간단한 것이죠. 예, 그래서 이제 많은 기업들이 MCP를 자사 제품에 도입하고 있고, 많은 다른 개발자와 기업들이 이 모든 것에 사용되거나 연결될 수 있도록 서버를 만들고 있습니다. 이제 산업 전반에서 이것은 어떤 모습인가요? MCP의 현재 상태는 어떤가요? 현재 상태는 주요 기업들이 자사 제품 전반에 걸쳐 MCP를 채택했다는 것입니다. 우리는 1만 개 이상의 MCP 서버 빌더로 구성된 정말 큰 생태계를 가지고 있습니다. 그리고 이것은 처음에는 개발자들에게 주로 초점을 맞추고 서버가 로컬에서 실행되고 사용하는 소프트웨어도 로컬에서 실행되는 매우 지역적인 경험이었습니다.
-- 그러나 이제는 원격 MCP라고 부르는 것을 통해 이러한 서버가 클라우드에서 웹 형태로 호스팅되는 것을 보기 시작하는 변곡점에 있다고 생각합니다. 그리고 클라우드 AI 통합은 MCP 서버를 제공하는 웹사이트와 같은 것을 일상적인 클라우드 AI 워크플로우에 연결할 수 있도록 하는 첫 번째 큰 진입점입니다. 저는 이것이 LLM이 웹과 상호작용하는 진정한 표준이 될 수 있는 중요한 순간이라고 생각합니다. 이것이 잘 될지 지켜봐야겠지만, 예, 그것이 현재 우리가 있는 곳이라고 생각합니다. 그리고 물론 우리는 점점 더 큰 커뮤니티를 구축하고 있습니다. 여기에는 대기업도 포함되지만, 때로는 그냥 MCP 작업을 하는 오픈 소스 사람들도 있습니다. 그리고 그것은 점점 더 커지고 있습니다. 예, 가장 놀라운 것은 오늘 아침에 누군가가 우리 문서를 수정했다는 것입니다. 오래된 이미지가 있었는데, 그들이 그냥 PR을 제출했고, 우리가 수락했습니다. 예, 그것이 당신이 원하는 방식이죠. 예, 저는 커뮤니티가 그것을 지지하고 소유권을 느끼며 유지보수하기를 원하는 것을 좋아합니다. 그리고 마치 우리가 촬영을 시작하기 전에 이야기했던 것처럼, 프로토콜 작업 외에도 MCP 세계에서 많은 일들이 일어나고 있는 것 같습니다. 요즘 MCP와 관련하여 당신의 세계에서는 무슨 일이 일어나고 있나요? 음, 예, 많은 일들이 있습니다. MCP에 대한 컨퍼런스도 있고, 많은 대화가 오가고 있습니다.
-- 그리고 우리가 대기업과 협력하여 사양의 발전과 그들의 문제에 대해 논의하는 파트너십도 있습니다. 지난 몇 달 동안 엔터프라이즈 배포와 그 공간에서의 ID 및 인증 필요성에 대해 많은 것을 배웠고, 이 분야에서 세계 최고의 전문가들로부터 도움을 받았습니다. 그것이 현재 MCP 세계의 작은 부분일 뿐입니다. 정말 멋지네요. 예, 저는 그 반응에 정말 놀랐습니다. 그리고 이제 온라인에서 '이것이 새로운 프로토콜의 탄생을 목격하는 것과 같은가?', 'HTTP가 등장했을 때와 같았을까?'와 같은 게시물들을 보기 시작했습니다. 여러분은 이러한 비교를 어떻게 보시나요? 이것이 그런 의미에서 새로운 프로토콜인가요? 우리가 과거에 보았던 것들과 비교하여 이것을 어떻게 구성할 수 있을까요? 저는 그렇게 되기를 바랍니다. 우리 중 누구도 미래를 볼 수는 없지만, 우리가 올바른 것을 선택했다고 빌고 싶습니다. 그러나 저는 커뮤니티가 우리를 안내하는 데 도움이 될 것이라고 생각합니다. 희망은 우리가 LLM에 컨텍스트를 제공하는 올바른 문제에 도달했고, 모든 올바른 구성 요소가 있도록 충분히 미리 생각했으며, 우리가 그것을 다음 단계로 발전시키는 동안 커뮤니티가 우리를 안내하는 데 도움이 될 것이라는 것입니다. 제 관점에서 볼 때, 우리는 사람들이 사용하고 싶어 하는 것을 만들고, 이것을 중요하게 생각하는 사람들과 함께 만들어야 합니다. 그리고 HTTP나 다른 어떤 것과 비교할 필요는 없다고 생각합니다. 그냥 사람들이 사용하고 싶어 하는 것을 만들면 됩니다. 그것이 결국 중요합니다. 그래서 제가 개발자이고 MCP가 처음이고 참여하고 싶고 MCP 사용법에 대해 배우고 싶다면, 이 사람에게 어떤 조언을 해주시겠어요?
-- 제가 첫 번째로 할 일은 온라인에 있는 기존 서버를 살펴보고, 클라우드 AI나 클라우드 데스크탑(로컬 MCP를 사용하고 싶다면)과 어떻게 작동하는지 살펴보는 것입니다. 하지만 먼저 그 상호작용 패턴이 어떤 것인지 감을 잡는 것이 훨씬 쉽게 자신의 MCP를 만들 수 있게 해줄 것입니다. 그리고 고전적인 'Hello World'부터 시작해서 하나의 도구만 만들고 'Hello World'라고 응답하게 해보세요. 프롬프트나 리소스에 대해서도 똑같이 해보세요. 더 복잡한 것을 하기 전에 각각의 가장 기본적인 것을 시도해 보세요. 그리고 저는 사람들이 그것에 익숙해지면 얼마나 쉬운지 깨닫게 될 것이라고 생각합니다. 예, 저는 확실히 로컬에서 시작할 것입니다. 클라우드 코드를 꺼내서 MCP 서버처럼 코드를 작성하고 거기서부터 시작할 것입니다. 그것은 놀랍도록 잘 작동합니다. 10분 안에 무언가를 가질 수 있을 것입니다. 그리고 예, 방금 말한 대로, 서버를 만들고 무엇을 하는지 살펴보고 거기서부터 수정해나가세요. 예, 재미있네요. 며칠 전 'modelcontextprotocol.io' 문서를 클라우드 코드에 붙여넣고 '서버를 만들어줘'라고 했을 때 실험해 보았습니다. 내용을 붙여넣을 필요도 없이 클라우드 코드가 직접 가져와서 서버를 만들어 주었습니다. 특히 클로드가 내부에서 작동할 때 얼마나 빨리 시작할 수 있는지 보여주는 아주 쉬운 예시였습니다. 지금까지 세상에서 본 MCP 서버 중에 가장 좋아하는 것이 있나요? 저는 현실 세계와의 격차를 메우는 MCP 서버를 정말 좋아합니다. 저는 음악을 좋아하고 집에 신시사이저가 있는데, 누군가가 신시사이저를 제어하기 위해 MCP 서버를 만들었습니다. 저는 그것이 정말 좋습니다. 클로드가 물리적인 장치와 상호작용하여 음악을 만드는 것이 정말 멋지다고 생각합니다. 저는 그런 것들을 좋아하고, 창의적인 것들을 좋아합니다. 사람들이 블렌더를 가지고 노는 것을 좋아합니다. 우리 팀원 중 한 명은 클로드가 MCP 서버를 통해 자신의 문을 제어하고 문지기 역할을 하는 것과 같은 기발한 것들을 좋아합니다.
-- 저는 그 창의성을 정말 좋아합니다. 사실상 가능성은 무궁무진합니다. API를 통해 호출할 수 있는 모든 것이나 MCP 서버로 래핑하여 클로드 또는 다른 LLM으로 제어할 수 있습니다. 블렌더에 대해 설명해 주세요. 누군가가 MCP를 통해서 클로드를 사용하여 블렌더를 제어했다는 뜻인가요? 예, 기본적으로 MCP 서버는 블렌더 스크립트를 블렌더에 작성하는 것입니다. 그리고 많은 영상에서 볼 수 있듯이, 클로드가 이 도구들을 호출하고, 옆에서 블렌더가 아무것도 없는 상태에서 장면을 만들어내는 것을 볼 수 있습니다. 그것은 사람이 아니라 클로드가 만드는 것이고, 저는 그것이 정말 좋습니다. 정말 멋지네요. 좋습니다. 화제를 좀 바꿔보죠. 최근에 클라우드 4를 출시했습니다. 즉, 오퍼스와 새로운 소넷을 출시했는데, 이것이 MCP에 어떤 영향을 미치며, 에이전트와 더 긴 시간 동안 작동할 수 있는 AI라는 더 넓은 주제와 어떻게 연결되나요? 모델이 더 똑똑해지고 더 긴 작업을 수행할 수 있게 되면서, MCP에 내장된 일부 원시 기능들이 지금은 많이 채택되지 않았을지라도 더 많이 사용될 것이라고 생각합니다. 상태 유지와 관련된 것들, 그리고 실제로 샘플링을 수행하는 것과 같은 것들이 있습니다. 그러나 이것들은 에이전트 세계에서 실제로 도움이 되지만, 모델이 더 긴 작업을 수행하기 시작할 만큼의 지능을 가지고 있어야 하는 원시 기능들입니다. 흥미롭네요. 아직 많이 활용되지 않았던 일부 기능들이 모델이 더 유능해지면서 점점 더 중요해질 것이라는 말이군요. 그리고 그것은 아마도 더 많은 MCP 서버를 연결하는 것을 더 쉽게 만들 것이고, 클로드는 어떤 서버를 사용해야 할지 점점 더 잘 구별할 것입니다. 클로드에 동시에 얼마나 많은 MCP 서버를 연결할 수 있나요? 어떻게 선택하는지 어떻게 아나요? 상황에 따라 다릅니다. 좋은 질문입니다. 그것은 도구가 어떻게 작성되었는지, 겹치는지 여부에 따라 다릅니다. 세 개의 문제 추적기 MCP 서버를 나란히 놓으면 물론 모델이 혼란스러워질 수 있습니다. 그러나 문제 추적기 같은 것과 완전히 다른 것, 예를 들어 음... 무엇이든 있다면, 그때는 꽤 쉬워지고 많은 서버를 나란히 놓을 수 있습니다. 결국 워크플로우와 얼마나 겹치는지의 문제입니다.
-- 그리고 모델이 더 유능하고 지능적으로 변할수록 더 많은 것을 그들에게 제공할 수 있게 될 것이라고 생각합니다. 그렇다면 MCP의 다음 단계는 무엇인가요? 프로토콜은 현재 활성화되어 있고, 잘 채택되고 있습니다. 그러나 우리는 사람들이 그것이 무엇인지 이해하도록 돕는 데 더 잘할 수 있습니다. 그래서 우리는 더 많은 예시와 더 나은 문서에 확실히 투자할 것입니다. 또한 우리는 핵심 보안 원시 기능에도 투자하고 있습니다. 대부분의 사람들이 흥분할 것이라고 생각하는 것은 에이전트와 에이전트에 대한 우리의 생각입니다. 에이전트를 위해 정말 중요한 한 가지 큰 발전은 레지스트리 API입니다. 이것은 모델이 추가 서버를 검색하여 LLM에 가져올 수 있도록 허용할 것입니다. 그러면 클라이언트가 '내가 알고 있는 10가지가 여기 있고 모델이 컨텍스트를 가질 수 있도록 하고 싶다'라고 결정하는 것 이상으로 약간 더 에이전트적인 루프를 허용할 것입니다. 모델은 이제 필요에 따라 더 많은 것을 검색할 수 있습니다. 두 번째는 장기 실행 작업입니다. 실제로 MCP를 사용하여 장기 실행 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 하는 것입니다. 그리고 세 번째는 유도입니다. 서버로서 필요한 경우 사용자에게 더 많은 정보를 다시 요청하는 방법입니다. 흥미롭네요. 음, 저는 MCV의 미래가 매우 기대됩니다. 두 분 모두 와주셔서 감사합니다.
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* **날짜**: 2024년 2월 21일입니다. 이 날짜 정보는 제공된 소스 외부에서 확인되었습니다.
* **제목**: 소스에 명시된 비디오의 제목은 "[한영자막]AI를 더 똑똑하게 만든다?!Claude의 MCP에 대해 클로드 직원들이 직접 이야기 합니다." 입니다.
* **주인공 이름**: 비디오에 등장하는 주요 인물들은 Anthropic의 클라우드 관계를 담당하는 Alex, MCP의 제품 관리자인 Theo, 그리고 Anthropic의 기술 스태프 멤버이자 MCP의 공동 창시자 중 한 명인 David입니다 [1].