MCP 비교와 Function Calling 차이

 

AI 모델이 외부 도구를 쓰는 방식에는 대표적으로 Function Calling과 MCP라는 두 가지 방식이 있습니다. 겉보기에는 둘 다 “모델이 무언가를 실행한다”는 점에서 비슷해 보이지만, 실제로는 목적과 적용 범위가 크게 다릅니다. Function Calling이 한 번의 작업을 정확히 수행하는 버튼 같은 역할이라면, MCP는 여러 도구를 연결해 복잡한 흐름을 처리하는 운영 체제에 가깝습니다. 예를 들어 Function Calling은 “날씨 알려줘”처럼 하나의 기능만 정확히 실행하는 데 적합하지만, MCP는 “오늘 일정 확인해서 필요하면 동료에게 메시지 보내고 관련 문서도 찾아 정리해줘”처럼 여러 단계를 거치는 작업을 통합적으로 처리할 수 있습니다. 즉, Function Calling은 단일 기능 호출에 강하고 MCP는 다양한 앱과 파일, 시스템을 묶어 하나의 자동화된 과정으로 만드는 데 최적화되어 있습니다. 이러한 차이는 사용자가 어떤 문제를 해결하려는지에 따라 선택 기준이 달라진다는 의미이기도 합니다. 두 기술은 경쟁 관계가 아니라 상황에 따라 서로 다른 강점을 가진 도구입니다. 이 글에서는 그 차이를 더욱 직관적으로 살펴보고 언제 MCP가 필요한지 명확하게 구분해보려 합니

Function Calling과 MCP의 구조적 차이를 쉽게 이해하기

Function Calling과 MCP는 모두 AI 모델이 외부 기능을 실행하도록 만드는 기술이지만, 구조적 목적과 활용 범위는 확연히 다릅니다. Function Calling을 먼저 생각해 보면, 이는 특정 기능 하나를 정확하게 실행하도록 설계된 인터페이스입니다. 사용자가 요청한 내용을 모델이 해석하고, 그 의미를 정해진 함수 형식에 맞춰 전달하는 방식입니다. 예를 들어 “서울 날씨 알려줘”라고 하면 모델은 날씨 API를 호출하는 데 필요한 위치 정보를 함수 형태로 정리해 전달하고, API가 돌려준 값만 정확히 받아 사용자에게 결과로 제공합니다. 즉, Function Calling은 단일 기능을 정확하게 실행하기 위한 통로이며 하나의 작업을 깔끔하게 처리하는 데 최적화되어 있습니다. 반면 MCP는 여러 도구와 여러 기능을 연속적 또는 병렬적으로 묶어서 더 복잡한 흐름을 실행하도록 돕는 구조입니다. 마치 여러 앱과 서비스를 동시에 조율하는 허브에 가깝습니다. 예를 들어 “오늘 회의 준비해줘”라는 요청이 들어오면 MCP 기반 구조에서는 캘린더에서 일정을 불러오고, 관련 문서를 드라이브에서 찾고, 노션 프로젝트 보드에 작업을 생성하는 등 여러 단계를 한 번의 흐름 안에서 처리할 수 있습니다. Function Calling은 하나의 작업이 끝나면 그 역할이 끝나지만, MCP는 여러 도구들을 연결해 하나의 과정으로 만드는 데 강합니다. 또한 MCP는 각 도구의 스키마와 권한 구조를 표준화된 형태로 제공해 모델이 다양한 앱을 안정적으로 호출할 수 있도록 돕습니다. 팀이나 개인이 자주 사용하는 캘린더, 문서, 저장소 같은 도구들이 서로 다른 형식을 갖고 있어도 MCP는 이를 통일된 인터페이스로 다룰 수 있게 합니다. Function Calling이 “정확한 단일 호출”을 위한 기술이라면, MCP는 “확장 가능한 자동화 환경”을 구축하는 데 최적화된 구조입니다. 이런 차이를 이해하면 언제 Function Calling으로 충분하고 언제 MCP가 필요한지가 한눈에 들어옵니다. Function Calling은 작은 단위의 기능 실행에 적합하고, MCP는 도구 생태계를 통째로 연결할 때 강점을 발휘합니다. 결국 두 기술은 목적이 다르며 실행 범위가 다르기 때문에 상황에 맞추어 선택해야 합니다.

언제 Function Calling으로 충분하고 언제 MCP가 필요한가

두 기술의 차이를 이해했다면 이제 실제 상황에서 어떤 선택을 해야 하는지가 중요합니다. Function Calling은 작은 기능을 정확하게 처리할 때 큰 장점을 발휘합니다. 예를 들어 환율 계산, 특정 도시의 날씨 조회, 텍스트 요약처럼 입력과 출력이 명확한 단일 작업에서는 Function Calling만으로 충분합니다. 사용자는 명령 하나만 전달하면 되고 모델은 미리 정의된 스키마에 맞춰 필요한 정보를 정리해 호출하기만 하면 됩니다. 이런 작업에서는 복잡한 흐름이나 여러 도구를 조율할 필요가 없기 때문에 Function Calling이 빠르고 단순하며 효율적입니다. 반면 MCP는 여러 단계를 거치거나 서로 다른 도구를 조합해야 하는 상황에서 진가를 발휘합니다. 예를 들어 “오늘 진행 중인 프로젝트 상태 정리해줘”라는 요청이 있다고 가정해 보면, 모델은 단순한 정보 조회만으로 결과를 만들 수 없습니다. 캘린더에서 일정 진행 상황을 확인하고, 노션에서 프로젝트 보드를 불러오고, 드라이브에서 관련 문서를 찾은 뒤 요약까지 해야 완성된 결과물이 만들어집니다. 이런 흐름은 단일 API 호출로는 구현이 어렵기 때문에 MCP가 필요합니다. 또 다른 예로 팀이 매주 회의 준비를 자동화하고 싶다고 해봅시다. 이 경우 회의 일정 조회, 참석자 목록 확인, 관련 파일 수집, 회의록 템플릿 생성이 모두 연결되어야 합니다. Function Calling만으로는 각 단계를 하나씩 따로 실행해야 하고 흐름을 묶어낼 수 없습니다. MCP는 여러 앱과 파일 시스템의 스키마를 표준화해 한 요청 안에서 전체 작업을 자연스럽게 연결합니다. 또한 MCP는 확장성에서도 큰 차이를 보입니다. 서비스가 늘어나도 Function Calling은 각각의 함수 정의를 계속 추가해야 하는 반면, MCP는 새로운 도구를 하나의 인터페이스로 편입해 모델이 같은 방식으로 호출할 수 있도록 합니다. 즉 “단일 기능 실행이면 Function Calling, multi-step 및 multi-tool 자동화면 MCP”라는 기준으로 상황을 구분하면 가장 분명합니다. 이렇게 나누면 어떤 문제에 어떤 기술을 적용해야 할지가 훨씬 명확해집니다.

MCP 선택이 만들어낼 실질적 활용 방향

Function Calling과 MCP의 차이를 이해하면 AI를 어떤 방식으로 활용할지 스스로 판단할 수 있는 기준이 생깁니다. 특히 다양한 도구가 동시에 사용되는 현대의 작업 환경에서는 단순한 기능 실행만으로 해결되지 않는 흐름이 점점 늘어나고 있습니다. 사용자가 여러 서비스에서 정보를 가져오고, 문서를 정리하고, 일정과 메시지를 연결하는 과정은 하나의 기능이 아니라 일련의 단계가 이어지는 구조이기 때문입니다. 이런 상황에서 MCP는 각 단계의 요청을 하나의 체계로 묶어 자연스럽게 실행할 수 있도록 도와 효율을 크게 높여줍니다. 반면 단순 조회나 계산처럼 개별 기능만 필요한 작업에서는 Function Calling이 훨씬 가볍고 빠르게 동작합니다. 두 기술의 경계가 분명해질수록 AI를 활용한 자동화 전략도 더 명확하게 설계할 수 있습니다. 개인 사용자라면 반복되는 간단한 도구 호출은 Function Calling으로, 여러 앱을 조합해 새로운 흐름을 만들고 싶다면 MCP를 선택하는 방식으로 구분할 수 있습니다. 팀이나 조직에서는 MCP를 활용해 문서 관리, 일정 조율, 보고서 생성 등의 과정을 하나의 자동화된 흐름으로 만들어 운영 부담을 줄일 수 있습니다. 이러한 선택 기준은 향후 에이전트 기술이 발전할수록 더욱 중요해지며, AI가 단순한 보조 역할을 넘어 다양한 도구를 조율하는 실행 주체로 확장되는 기반이 됩니다. 결국 Function Calling과 MCP는 서로 대체 관계가 아니라 상황에 따라 다른 역할을 수행하는 보완적 기술이며, 이를 적절히 조합하는 것이 생산성을 극대화하는 핵심이 됩니다