2.Anthropic이 만든 진짜 MCP – 공식 문서로 보는 핵심 구조

지난 글에서는 MCP가 무엇이고, 왜 ‘AI의 손과 발’, ‘USB-C’라고 불리는지 살펴봤습니다.
이번에는 MCP의 본질과 구조, 그리고 공식 문서 기준으로 어떻게 작동하는지를 파헤쳐볼 차례입니다.

🏛️ MCP는 누가 만들었나요?

MCP는 Anthropic이라는 회사에서 만들었습니다.
Anthropic은 바로 그 유명한 Claude(클로드) 시리즈의 개발사이기도 하죠.

2024년 11월 24일, Anthropic은 MCP(Model Context Protocol)를 오픈소스로 공개하며
AI가 외부 툴/데이터와 상호작용할 수 있는 표준화된 프레임워크를 제안했습니다.

🧩 MCP의 핵심 구성요소는?

공식 문서를 기반으로, MCP는 다음과 같은 구조로 이루어집니다:

1. 클라이언트(Client)

Claude, Cursor, AIXE 등이 해당
사용자의 요청을 받아 → 어떤 MCP 서버(툴)를 사용할지 판단 → 서버에 명령 전달

2. 서버(Server)

실제 일을 처리하는 MCP 툴
예: 깃허브 파일 올리기, 문서 검색, 슬랙 메시지 요약 등
보통 Python, Node.js 등으로 쉽게 구현 가능

3. 표준 메시지 포맷(JSON)

클라이언트와 서버는 정해진 규칙의 JSON 형식으로 대화
덕분에 서로 다른 개발자가 만든 서버라도 동일하게 작동 가능

🔄 작동 흐름은 이렇게 진행돼요

사용자가 Claude에 명령을 내립니다 예: “내 GitHub에 README.md 파일 올려줘”
Claude는 이 명령을 분석해, MCP 툴(서버)을 사용할지 판단합니다
적절한 MCP 서버를 선택하고, JSON 메시지를 생성해 서버에 전달합니다
서버는 메시지를 받고 실제 작업(예: GitHub API 호출)을 수행합니다
작업 결과를 다시 JSON 형식으로 클라이언트에 반환합니다
Claude가 사용자에게 결과를 알려줍니다

🧠 MCP 메시지 구조 (예시)

공식 문서에 따르면, 기본 메시지는 이렇게 생겼습니다:

{
  "tool_name": "github_uploader",
  "input": {
    "repo": "username/project",
    "file_path": "docs/README.md",
    "content": "Hello from MCP!"
  }
}

tool_name: 사용할 MCP 서버(도구)의 이름
input: 그 도구에 전달할 입력값 (예: 어떤 파일을 어떤 위치에 저장할지)

📂 MCP 서버는 어떻게 만들 수 있을까?

MCP 서버는 생각보다 간단하게 만들 수 있습니다.
Anthropic에서는 MCP 서버용 Python SDK도 제공합니다:

MCP Python SDK → https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk

아래처럼 데코레이터를 사용해 MCP 도구를 선언할 수 있습니다:

from fastmcp import tool

@tool(name="sum_numbers")
def sum_numbers(input: dict):
    a = input["a"]
    b = input["b"]
    return {"result": a + b}

이렇게 만든 서버를 로컬에서 실행하거나, 클라우드 서버에 배포하면 Claude나 Cursor에서 호출 가능해집니다.

🔑 설정은 어디에 넣나요?

클라이언트(CLAUDE DESKTOP 등)에서는 mcp_config.json이나
settings.json 같은 설정 파일에 도구를 등록합니다:

[
  {
    "name": "github_uploader",
    "url": "http://localhost:5000"
  }
]

이렇게 등록만 해두면 Claude가 자동으로 MCP 툴을 인식하고 사용할 수 있습니다.

✅ 요약

항목	설명
만든 곳	Anthropic (Claude 개발사)
구조	클라이언트 ↔ MCP 서버 (JSON 메시지 주고받기)
목적	AI가 외부 도구를 안전하고 쉽게 사용할 수 있도록 표준화
장점	툴 재사용성 ↑, 개발자 생산성 ↑, LLM 연결 편의성 ↑