MCP 동작 원리

MCP가 실제로 어떻게 작동하는지, 마치 전화 통화하는 것처럼 쉽게 이해하기

🏗️ MCP는 어떻게 작동할까요?

MCP는 3단계 구조로 되어 있습니다. 마치 전화 통화를 하는 것과 비슷해요. 사람(Claude Code) - 전화기(연결 방식) - 상대방(다른 시스템)이 있는 것처럼 말이죠.

MCP 3단계 구조

사용자 (MCP 클라이언트)

Claude Code, ChatGPT 같은 AI 도구들

연결 방식 (전송 계층)

인터넷, 로컬 네트워크 등 연결 방법

목적지 (MCP 서버)

연결하려는 실제 시스템 (Git, 파일시스템 등)

🧑‍💻 1단계: 사용자 (당신이 사용하는 AI 도구)

MCP의 첫 번째 단계는 당신이 직접 사용하는 AI 도구입니다. 마치 스마트폰처럼, 당신이 터치하고 대화하는 화면이라고 생각하면 됩니다.

어떤 AI 도구들이 있나요?

Claude Code

개발자가 아니어도 시스템 관리와 분석을 쉽게 할 수 있는 도구

Amazon Q Developer

AWS 클라우드 작업을 자연스러운 대화로 할 수 있게 해주는 도구

Gemini CLI

화면을 보고 데이터를 분석해서 실시간으로 설명해주는 도구

웹 기반 도구들

브라우저에서 바로 사용할 수 있는 다양한 AI 도구들

📞 2단계: 연결 방식 (전화선 같은 통로)

두 번째 단계는 AI 도구와 다른 시스템을 연결하는 방법입니다. 전화를 걸 때 유선전화, 휴대폰, 인터넷 전화 등 다양한 방법이 있는 것처럼, MCP도 여러 가지 연결 방식이 있습니다.

3가지 주요 연결 방식

🏠 같은 컴퓨터 안에서 연결

당신의 컴퓨터에 설치된 프로그램들끼리 직접 대화하는 방식

💬 예시 상황:

"내 컴퓨터에 있는 파일들을 AI가 읽고 분석해줘"

🌍 인터넷으로 연결

멀리 떨어진 서버나 클라우드 서비스와 인터넷으로 연결하는 방식

💬 예시 상황:

"AWS 클라우드에 있는 서버 상태를 확인하고 리포트 만들어줘"

⚡ 실시간 연결

채팅처럼 즉시즉시 정보를 주고받는 빠른 연결 방식

💬 예시 상황:

"서버에 문제가 생기면 즉시 알림 받고 바로 대응하고 싶어"

🎯 3단계: 목적지 (실제 연결하려는 시스템)

세 번째 단계는 AI가 실제로 연결해서 작업하려는 시스템입니다. 전화로 말하면 "통화하려는 상대방"이라고 할 수 있어요. AWS, 데이터베이스, 파일시스템 등이 여기에 해당합니다.

목적지에서 할 수 있는 3가지 일

📖 정보 읽기

파일을 읽거나, 데이터베이스에서 정보를 가져오거나, 시스템 상태를 확인하는 일

💬 이런 식으로 요청해보세요:

"지난 달 우리 서버 사용량이 어떻게 됐는지 확인해줘"

"A 고객사의 데이터베이스 설정 파일 내용을 보여줘"

⚙️ 작업 실행

새로운 서버를 만들거나, 데이터를 수정하거나, 시스템 설정을 바꾸는 일

💬 이런 식으로 요청해보세요:

"B 고객사용 새로운 AWS 서버를 하나 만들어줘"

"모니터링 알람을 추가해서 CPU 사용량이 80% 넘으면 알려줘"

📝 표준 질문 템플릿

자주 하는 질문들을 미리 만들어두고, 상황에 맞게 바로 사용할 수 있는 기능

💬 이런 템플릿들이 있어요:

"장애 상황 분석: [문제상황] + [로그데이터] → 원인과 해결책"

"월간 리포트: [고객사] + [기간] → 사용량과 비용 분석"

실제 연결할 수 있는 시스템들 (2025년 기준)

📁 파일 시스템

컴퓨터나 서버의 파일과 폴더를 읽고 관리

설정 파일, 로그 파일, 문서 관리

🔄 Git (버전관리)

코드나 설정 파일의 변경 이력을 관리

설정 변경 추적, 백업 관리

🌐 웹 정보 수집

웹사이트나 API에서 최신 정보를 가져오기

서비스 상태 확인, 가격 정보 수집

🧠 메모리 (기억 저장소)

중요한 정보를 기억하고 다음에 활용

고객 정보, 해결 패턴 학습

💬 실제 대화가 어떻게 이루어지나요?

MCP는 마치 번역기가 있는 국제 전화 같아요. 당신이 "파일 내용 확인해줘"라고 말하면, MCP가 이를 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어로 번역해서 전달합니다.

대화 과정 (4단계)

🤝 인사 나누기

AI 도구와 시스템이 서로 "안녕하세요. 저는 이런 일들을 할 수 있어요"라고 인사

예: "AWS 서버 관리, 파일 읽기, 데이터베이스 조회 가능합니다"

🔍 뭘 할 수 있는지 확인

AI가 "어떤 파일들이 있나요? 어떤 작업들을 할 수 있나요?" 하고 물어봄

예: "현재 연결된 AWS 계정의 서버 목록을 보여주세요"

⚙️ 실제 작업 수행

당신이 요청한 일을 실제로 실행 (파일 읽기, 서버 생성, 데이터 분석 등)

예: "t2.micro 인스턴스로 새 서버를 생성합니다"

📋 결과 보고

작업이 끝나면 "완료되었습니다. 결과는 이렇습니다"라고 알려줌

예: "서버가 성공적으로 생성되었습니다. IP 주소는 54.123.45.67입니다"

💡 쉽게 말하면

당신이 "A 고객사 서버 상태 확인해줘"라고 말하면, MCP가 이를 컴퓨터 언어로 번역해서 AWS에 전달하고, AWS에서 보내준 정보를 다시 사람이 이해하기 쉬운 말로 번역해서 알려주는 거예요.

🔒 보안은 어떻게 지켜지나요?

MCP는 은행 금고처럼 안전한 보안 시스템을 가지고 있습니다. 고객사의 중요한 정보를 다루는 MSP에게는 이 보안이 특히 중요해요.

🛡️ 안전 장치들

✅ 차등 접근 권한: 담당자마다 다른 권한 부여
✅ 안전한 실행 환경: 위험한 작업은 격리된 공간에서
✅ 모든 통신 암호화: 데이터 전송 시 완전 암호화
✅ 작업 기록 보관: 누가 언제 뭘 했는지 모두 기록

⚠️ 주의할 점들

🚫 중요 정보 접근 제한: 꼭 필요한 사람만 접근
🔍 정기 점검: 권한이 적절한지 주기적 확인
📋 규정 준수: 업계 보안 기준 철저히 준수
🔄 업데이트 관리: 보안 패치 빠짐없이 적용

베스핀글로벌 같은 MSP에서는 어떻게 관리하나요?

고객사별 완전 분리

A회사와 B회사 데이터가 절대 섞이지 않도록 격리

담당자별 차등 권한

주니어는 읽기만, 시니어는 설정 변경까지 가능

모든 작업 추적 가능

문제 발생 시 누가 언제 뭘 했는지 바로 확인

💼 베스핀글로벌에서 실제로 어떻게 활용하나요?

MCP를 사용하면 50개 고객사의 수백 개 서버를 마치 하나의 시스템처럼쉽게 관리할 수 있습니다. 복잡한 명령어나 기술을 몰라도 자연스러운 대화만으로 모든 작업이 가능해요.

실제 업무 시나리오

🌍 여러 클라우드를 한 번에

상황: A고객은 AWS, B고객은 Azure, C고객은 GCP 사용

기존 방식: 각각 다른 도구로 따로따로 관리

MCP 활용: "모든 고객사 서버 상태를 한 번에 확인해줘"

🔍 24시간 자동 모니터링

상황: 새벽에 고객사 서버에 문제 발생

기존 방식: 알람 받고 담당자가 직접 확인하러 출근

MCP 활용: AI가 자동으로 문제 파악하고 해결 또는 담당자에게 상세 보고

📊 즉석 리포트 생성

상황: 고객이 갑자기 "지난 달 사용량 리포트 보여달라"고 요청

기존 방식: 여러 시스템 접속해서 데이터 수집하고 엑셀로 정리

MCP 활용: "D고객사 11월 사용량 리포트 만들어줘" 한 마디로 완성

실무에서 바로 사용할 수 있는 프롬프트들

# 실제로 이런 식으로 말해보세요

"전체 고객사 중에 CPU 사용량이 80% 넘는 서버 찾아줘"

"E회사 데이터베이스 백업이 제대로 되고 있는지 확인해줘"

"비용이 갑자기 늘어난 고객사가 있나? 원인까지 분석해줘"

"모든 고객사의 보안 패치 현황을 표로 만들어줘"

"F고객사 서버에 새로운 모니터링 알람을 추가해줘"

💡 베스핀글로벌의 경쟁 우위

MCP 도입으로 고객 응답 속도가 10배 빨라지고, 실수는 거의 0에 가까워집니다.다른 MSP가 하루 걸리는 일을 1시간 만에 처리하니, 고객 만족도가 크게 향상되고 신규 고객 유치에도 큰 도움이 됩니다. 직원들도 지루한 반복 업무에서 해방되어 더 창의적이고 의미 있는 일에 집중할 수 있어요.

🚀 다음 학습

MCP가 어떻게 동작하는지 이해했다면, 5.3 실무 구현에서 실제로 여러분의 업무 환경에 MCP를 설정하고 활용하는 구체적인 방법을 배워보겠습니다.

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