[MCP] 기존 AI 통합 방식의 한계와 MCP의 필요성

AI와 외부 시스템, 데이터, 도구를 연결하는 방식의 변화와, 최근 주목받는 표준 프로토콜 MCP(Model Context Protocol)의 필요성에 대해 알아보겠습니다. 기존 AI 통합 방식의 한계 복잡한 맞춤형 통합 작업 기존 AI 시스템은 외부 데이터 소스(파일, 데이터베이스, API 등)와 연결할 때마다 매번 별도의 커스텀 코드를 작성해야 했습니다.

이로 인해 개발자는 수많은 API, 데이터 포맷, 인증 방식에 맞춰 반복적으로 통합 작업을 해야 했고, 새로운 도구나 시스템이 추가될 때마다 비용과 시간이 크게 늘어났습니다. 확장성 부족과 데이터 사일로 기업 내 여러 부서와 시스템이 각각 다른 방식으로 AI와 연동되어 데이터가 분산(사일로)되고, 통합된 데이터 활용이 어렵습니다.

레거시 시스템과의 호환성 문제, 데이터 포맷 불일치, API 제한 등으로 인해 AI 도입이 전체 조직에 확장되지 못하고 파일럿 수준에 머무르는 경우가 많았습니다. 비표준화와 중복 개발 AI와 외부 시스...