2026년 2월 20일 금요일

모든 운영체제 세계관 8분 정리 / AI 시대의 필수 지식 MCP

 

AI 시대의 필수 지식 MCP MCP(Model Context Protocol)는 앤트로픽(Anthropic)이 2024년 11월 공개한 AI 모델과 외부 데이터/도구를 연결하는 오픈 소스 표준 규약입니다. AI가 파일, 데이터베이스, 슬랙/지메일 등 다양한 시스템과 손쉽게 소통하게 하여, 특정 환경에 종속되지 않고 AI 툴을 통합 활용할 수 있게 합니다.
핵심 요약 및 특징
  • 개념: AI 시대의 'USB-C 포트'처럼, 챗GPT나 클로드 같은 AI가 각종 도구를 표준화된 방식으로 연결하는 표준 프로토콜.
  • 구성 요소: MCP 호스트(클로드, 커서 등 AI 도구), MCP 클라이언트, MCP 서버(데이터 및 도구 제공)로 구성.
  • 장점: 개발자는 각 LLM마다 도구를 만들 필요 없이, MCP 표준에 맞춰 한 번만 개발하면 다양한 AI에서 활용 가능.
  • 배경: 앤트로픽에서 AI 생태계 구축을 위해 주도하여 개발, 커서(Cursor) 및 클로드(Claude) 등에서 지원.
주요 활용 및 전망
  • 연동 범위: 데이터베이스, 로컬 파일 시스템, Slack, Gmail, Google Drive 등.
  • 효과: AI를 활용한 자동화 작업, 특히 기업용 챗봇 및 데이터 기반 봇 개발 시 외부 서비스 연동 시간 획기적 단축.
MCP는 AI가 단순히 글만 쓰는 것이 아니라, 실제 도구를 '손과 발'처럼 사용하여 실질적인 업무를 처리할 수 있게 하는 핵심 기술로 떠오르고 있습니다

최근 IT 업계에서 가장 핫한 MCP는 Model Context Protocol(모델 컨텍스트 프로토콜)의 약자입니다.
1. Model Context Protocol (AI 기술 표준)
2024년 11월 Anthropic(앤스로픽)이 발표한 오픈 소스 표준으로, 대규모 언어 모델(LLM)이 외부 데이터, 도구, 서비스와 쉽고 안전하게 대화할 수 있게 해주는 'AI용 USB-C 포트' 역할을 합니다.
  • 해결하는 문제: 기존에는 각 AI 모델을 새로운 도구(Slack, GitHub, Google Drive 등)에 연결할 때마다 복잡한 커스텀 코드를 짜야 했으나, MCP를 쓰면 표준화된 방식으로 한 번에 연결할 수 있습니다.
제공된 이미지는 기존 API 방식의 복잡성을 자물쇠와 열쇠에 비유하여 설명하고 있으며, 이는 최근 등장한 MCP(Model Context Protocol) 기술과 대조됩니다.
이미지에서 설명하듯 기존 API 방식은 각 서비스(Gmail, Slack 등)마다 서로 다른 인증과 통합 방식이 필요하여, 마치 모든 자물쇠마다 제각각의 열쇠가 필요한 것과 같습니다.
1. MCP (Model Context Protocol)란?
MCP는 Anthropic에서 발표한 AI 에이전트를 위한 오픈 표준 프로토콜입니다. AI 모델이 외부 도구 및 데이터 소스(데이터베이스, 로컬 파일 등)와 통신하는 방식을 표준화하여, 개발자가 서비스마다 개별적인 통합 코드를 짤 필요를 없애줍니다.
2. 기존 API vs. MCP 주요 차이점
구분기존 API 방식MCP (Model Context Protocol)
비유자물쇠마다 다른 열쇠 필요 (이미지 내용)범용 USB-C 포트 또는 마스터 키
연결 방식서비스별 개별 통합 및 인증 필요표준화된 단일 프로토콜로 모든 도구 연결
작동 원리정해진 엔드포인트에 고정된 요청/응답AI가 런타임에 도구를 동적으로 검색하고 실행
주요 대상소프트웨어 간의 통신 (개발자용)AI 에이전트와 도구 간의 통신 (AI용)
3. MCP 도입 시 장점
  • 통합 표준화: 한 번의 개발로 다양한 서비스와 연동이 가능해져 개발 시간과 복잡성이 획기적으로 줄어듭니다.
  • 실시간 데이터 접근: AI가 학습 데이터에만 의존하지 않고, 최신 데이터나 비즈니스 도구에 직접 접근하여 정확한 답변을 제공합니다.
  • 확장성: 새로운 데이터 소스를 추가할 때마다 커스텀 구현을 할 필요 없이 MCP 서버만 연결하면 즉시 사용 가능합니다.
이 기술은 현재 Claude, ChatGPT 등 주요 LLM 환경에서 AI 에이전트의 능력을 확장하는 핵심 기술로 급부상하고 있습니다.
사용 중인 AI 에이전트에 MCP를 직접 적용해보고 싶으신가요? 구체적인 설정 방법이나 MCP 서버 구축에 대해 더 자세히 알려드릴 수 있습니다.연결방법- (데스크탑 클로드-설정-개발자)



Blender MCP는 Claude AI와 같은 인공지능 모델이 Blender를 직접 제어할 수 있도록 연결해 주는 Model Context Protocol(MCP) 기반의 오픈 소스 통합 도구입니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 인터페이스 조작 대신 자연어 명령어(프롬프트)만으로 3D 모델링, 씬 구성, 애니메이션 생성 등을 수행할 수 있습니다.
주요 기능
  • 자연어 3D 모델링: "중세 시대 성을 만들어줘"와 같은 텍스트 입력만으로 객체 생성 및 배치가 가능합니다.
  • 실시간 수정: 생성된 모델에 "강을 추가해줘" 또는 "조명을 더 밝게 해줘"라고 추가 명령을 내려 디테일을 수정할 수 있습니다.
  • Python 스크립트 자동 실행: AI가 내부에 내장된 도구를 사용해 Python 코드를 직접 작성하고 실행하여 Blender의 API를 제어합니다.
  • 에셋 관리Poly Haven과 같은 외부 플랫폼의 에셋을 자동으로 가져와 활용할 수 있습니다.
설치 및 설정 방법
  1. 준비물Blender (3.0 버전 이상), Pythonuv 패키지 매니저Claude Desktop 앱이 필요합니다.
  2. 애드온 설치ahujasid/blender-mcp GitHub 등에서 addon.py 파일을 다운로드하여 Blender의 Edit > Preferences > Add-ons 메뉴를 통해 설치하고 활성화합니다.
  3. MCP 서버 설정: Claude Desktop의 설정 파일(config.json)에 Blender MCP 서버 경로를 추가합니다.
  4. 연결: Blender 뷰포트 우측 사이드바(N키)의 Blender MCP 탭에서 Start MCP Server를 클릭하여 Claude와 연결합니다.
Blender MCP를 통해 어떤 종류의 3D 씬을 처음으로 만들어보고 싶으신가요? 구체적인 아이디어를 말씀해 주시면 프롬프트 작성을 도와드릴 수 있습니다.






  • 주요 구성 요소:
    • MCP 호스트: Cursor AI나 Claude Desktop처럼 사용자가 쓰는 AI 앱.
    • MCP 클라이언트: 호스트 안에서 서버와 통신을 중계하는 역할.
    • MCP 서버: 데이터베이스나 특정 기능을 AI에 제공하는 외부 서비스.
  • 장점: AI가 실시간 데이터에 접근하고 직접 행동(메일 발송, 코드 실행 등)까지 할 수 있는 '에이전틱 AI' 구현이 훨씬 쉬워집니다.

2. 기타 분야에서의 MCP
상황에 따라 다음을 의미할 수도 있습니다.
  • 반도체: Multi-Chip Package. 여러 개의 칩을 하나로 묶은 패키지 기술입니다.
  • 컴퓨팅: Multi-Core Processor. 하나의 칩에 여러 개의 CPU 코어가 들어간 프로세서입니다.
  • 의학: Metacarpophalangeal joint. 손등뼈와 손가락뼈 사이의 관절(중수지관절)을 뜻합니다.
현재 AI 개발이나 코딩 도구와 관련해 찾아보시는 중인가요? 그렇다면 MCP 서버 구축 방법이나 Cursor AI 연동법을 더 자세히 알려드릴 수 있습니다.

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