MCP는 개발자만을 위한 것이 아닙니다
제품 관리자(PM)들은 개발자가 MCP를 언급할 때 이를 무시하곤 합니다. 그저 고개를 끄덕이며 넘어가 버리죠. 하지만 이러한 실수는 제품 팀에 큰 비용을 치르게 합니다.
MCP는 Model Context Protocol의 약자입니다. 이는 AI 모델이 도구, 데이터, 서비스와 연결되는 방식을 정의하는 개방형 표준입니다.
MCP 이전에는 모든 AI 통합에 커스텀 코드가 필요했습니다. 도구 하나하나마다 전용 브릿지를 구축해야 했죠. 이는 속도가 느리고 유지보수도 어려웠습니다.
MCP는 USB처럼 작동합니다. USB가 프린터의 성능을 높여준 것은 아니지만, 연결을 단순하게 만들었습니다. MCP는 AI 분야에서 이와 같은 역할을 합니다. 표준화된 연결 계층을 생성합니다.
이는 제품 팀의 작업 방식을 변화시킵니다.
과거에는 개발 과정에서 AI가 무엇을 다룰 수 있는지 정확히 결정해야 했습니다. 새로운 기능을 추가하려면 새로운 코드가 필요했죠. AI의 도달 범위는 고정되어 있었습니다.
MCP를 사용하면 연결이 조합 가능(composable)해집니다. AI 에이전트는 모든 조합에 대해 커스텀 코드를 작성할 필요 없이 호환 가능한 모든 도구에 접근할 수 있습니다.
대화의 흐름이 바뀝니다. "AI가 무엇을 할 수 있게 만들 것인가"라는 질문 대신 "AI에게 무엇을 허용할 것인가"를 묻기 시작하게 됩니다.
이것은 단순한 엔지니어링 작업이 아니라 제품 결정 사항입니다.
AI 기능을 구축한다면 다음 세 가지 사항을 고려하십시오:
컨텍스트(Context): 어떤 데이터가 AI를 유용하게 만드나요? MCP는 실시간 데이터와 사용자 상태를 쉽게 연결할 수 있게 해줍니다. 단순히 연결하는 것에 그치지 말고, 가치를 제공하는 데 활용하십시오.
경계(Boundaries): 권한을 어디까지 설정할 것인가요? 연결이 쉬워질수록 리스크도 커집니다. AI가 접근할 수 없는 영역을 결정하는 것은 신뢰의 문제입니다.
로드맵(Roadmap): 제약 조건이 변하고 있습니다. 이제는 연결을 구축할 수 있는지 묻는 것이 아니라, 해당 기능을 출시해야 하는지를 물어야 합니다.
최고의 AI 제품은 단순히 최고의 모델을 가진 제품이 아닙니다. 가장 명확한 경계를 가지고 있으며, 최적의 데이터 접근성을 갖춘 제품입니다.
MCP는 기술적 장벽을 낮춥니다. 이는 무엇을 연결할지에 대한 여러분의 결정이 그 어느 때보다 중요하다는 것을 의미합니다.
MCP를 기술적인 세부 사항으로 취급하지 마십시오. 제품 전략으로 다루십시오.
참여 가능한 학습 커뮤니티: https://t.me/GyaanSetuAi