인공지능(AI) 에이전트와 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)의 결합이 소프트웨어(SW) 개발 패러다임 재편을 넘어, 사람과 AI의 협업 구조를 혁신하며 조직의 디지털 DNA를 근본적으로 바꿔 나가고 있는 것으로 나타났다. 이처럼 MCP 기반 AI 에이전트를 성공적으로 안착시키려면 기술과 인적 자원 사이 균형 잡힌 운용 전략이 필요하다는 조언이다.

19일 정보통신기획평가원(IITP)이 이달 공개한 'AI 에이전트와 MCP' 보고서에 따르면, MCP와 AI 에이전트의 활용이 솔루션 개발 업무뿐만 아니라 조직 전반의 생산성을 끌어올렸다. 

MCP는 AI 에이전트와 외부 서비스, 데이터 등을 표준화된 방식으로 연결할 수 있도록 지원하는 프로토콜이다. 단순한 형태의 아키텍처를 제공함으로써 연계 과정에서 발생하는 개발·유지 보수 부담을 줄이고 다양한 시스템의 상호 운용성과 확장성을 향상시킨다. AI를 위한 '공통 언어' 역할을 하며, AI가 필요로 하는 서비스나 데이터를 원활하게 활용토록 돕는다.

기존에는 AI 챗봇이 구글 드라이브, 업무 협업 툴 슬랙, 디지털 문서 도구 노션 등과 연동하려면 각각의 응용 프로그램 인터페이스(API)를 별도로 구현해야 해 시스템이 커질수록 복잡성이 증가하고 비용이 늘었다. 반면 MCP를 적용하면 각 AI 모델은 MCP 클라이언트만, 외부 시스템은 MCP 서버만 구성하면 돼 한 번의 통합으로 모든 연결이 가능해진다.

보고서는 "코딩 에이전트와 MCP의 결합은 단계별로 분리돼 수행되던 복잡한 SW 개발 과정을 하나의 매끄러운 흐름으로 묶어내 여러 작업들을 자동화할 기반을 마련했다"며 "최근 많은 기업과 개인 개발자들이 프로젝트 관리, 빌드·배포, 테스트 등 주요 개발 워크 플로우(작업 흐름)를 효율화하기 시작했다"고 밝혔다.

SW 솔루션 기업 에스-코어는 MCP와 제미나이 2.5 프로를 코딩 에이전트 클라인과 결합해 그래픽 디자인 도구 피그마의 사용자 환경(UI) 시안을 개발 코드로 변환하는 워크 플로우를 구현했다.

이전에는 디자이너가 피그마에서 UI를 설계하고 개발자가 이를 해석해 코드로 옮기는 과정에서 많은 커뮤니케이션이 필요했지만, MCP가 디자인 메타 데이터(속성 정보)를 표준화해 AI 에이전트가 활용할 수 있도록 처리하면서 디자인과 개발 사이의 연계 효율성이 크게 높아졌다. 실제 고객 프로젝트에서 개발 기간 단축과 품질 제고 효과가 확인됐다고 보고서는 덧붙였다.

핀테크 기업 블록이 개발한 오픈 소스 AI 에이전트 구스는 사용자의 자연어 요청을 받아 대화형 세션을 구축하고 대규모 언어 모델(LLM)과 MCP 서버를 통해 응답과 개선을 반복하며 코드 생성·분석·데이터 시각화 기능을 실시간으로 처리한다. 구스 적용으로 블록에서는 비개발자도 데이터 분석, 자동화 등 다양한 업무를 빠르게 수행할 수 있게 됐고, 신규 프로젝트에서도 프로토타입(시제품) 제작과 코드 분석 속도가 증가했다고 보고서는 부연했다.

보고서는 "MCP 표준 생태계는 AI 에이전트 기술의 개방성과 보편화를 촉진한다"면서 "개발자뿐 아니라 기획자, 디자이너, 운영자 등 비개발 인력도 자신에게 필요한 AI 에이전트를 손쉽게 구성해 업무에 활용할 수 있고 이는 조직 전체의 디지털 혁신을 가속화한다"고 설명했다.

이어 "성공적인 MCP 기반 AI 에이전트 도입에는 전략적 균형 감각이 요구된다"며 "반복적이고 정형적인 업무는 AI 에이전트에 맡기되, 창의적인 설계와 복잡한 의사결정은 사람이 주도해야 한다"고 제언했다.