모델 컨텍스트 프로토콜

1 개요

Model Context Protocol (MCP)

모델 컨텍스트 프로토콜

• 인공지능 언어 모델과의 상호작용에서, 대화 중 맥락(context)을 체계적으로 관리하고 공유하기 위한 메타데이터 기반의 프로토콜
• 주로 대형 언어 모델의 장기적인 기억 관리, 사용자 맞춤 응답, 다중 세션 연속성 확보 등을 위해 사용된다.
• 사용자의 선호도, 이전 대화 기록, 지속적인 작업 흐름 등을 모델이 이해하고 반영할 수 있도록, 일정한 형식으로 맥락 정보를 저장·갱신하는 구조를 제공한다.
• 이러한 맥락은 모델이 일관성 있는 응답을 제공하고, 반복되는 정보 요청을 줄이며, 개인화된 상호작용을 가능하게 하는 데 핵심적인 역할을 한다.

2 기능

• 사용자 정보 관리: 이름, 위치, 사용 환경, 기술 선호 등 개인화 요소를 저장함
• 세션 맥락 유지: 다중 대화 세션 간의 연속적인 대화 흐름 유지
• 작업 기반 메모리: 사용자가 수행 중인 프로젝트나 작업 상태에 대한 정보를 기억함
• 컨텍스트 동기화: 모델이 맥락을 이해하고 응답에 반영할 수 있도록 내부적으로 동기화

3 활용 예시

• 소프트웨어 개발 도우미로서, 사용자의 코딩 스타일이나 선호하는 언어를 기억하고 이를 기반으로 코드 생성 지원
• 고객 지원 시스템에서, 고객의 과거 문의 내용을 기반으로 빠르고 적절한 응답 제공
• 교육 튜터 시스템에서, 학습자의 진도 및 이해 수준을 반영한 맞춤형 설명 제공

4 같이 보기

• LLM 장기기억
• A2A 프로토콜
• 검색 증강 생성(RAG)
• 대형 언어 모델(LLM)
• ReAct 프롬프팅
• 컨텍스트 윈도우
• 프롬프트 엔지니어링

5 참고

• https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol