MCP 아키텍처와 Client·Server

 

MCP 아키텍처를 이해한다는 것은 단순히 새로운 기술 용어를 하나 더 아는 수준을 넘어, AI가 외부 세계와 실제로 어떻게 연결되고 움직이는지를 구조적으로 보는 눈을 갖는 일입니다. MCP는 Client, Server, Tool, Resource라는 네 가지 축을 중심으로 설계되어 있으며, 이 네 요소는 마치 잘 짜인 지하 배관처럼 보이지 않는 곳에서 요청과 응답을 주고받으며 전체 흐름을 지탱합니다. 사용자는 그저 자연어로 지시를 내리지만, 내부에서는 Client가 이 요청을 받아 구조화하고, Server가 어떤 Tool과 Resource를 쓸지 판단한 뒤 순서대로 호출합니다. Tool은 실제 작업을 실행하고, Resource는 읽기 전용 데이터 창고처럼 필요한 정보만 안전하게 제공합니다. 이 과정이 한 번에 그려지면 “AI가 파일을 읽고, 정리하고, 다른 시스템을 조작한다”라는 말이 단순한 마케팅 문구가 아니라 명확한 아키텍처 이미지로 바뀝니다. 이 글에서는 MCP의 네 구성 요소가 어떤 역할을 맡는지, 그리고 서로 어떤 통신 흐름으로 연결되어 있는지를 그림을 떠올리듯 단계적으로 살펴보겠습니다. 특히 Client와 Server가 중심에서 흐름을 조율하고, Tool과 Resource가 양팔처럼 실제 기능과... 구조를 이해하면 이후 복잡한 예시도 훨씬 쉽게 받아들이실 수 있습니다. 먼저 큰 그림을 잡은 뒤, 각 요소를

Client·Server로 보는 MCP 아키텍처

먼저 MCP 아키텍처의 중심에는 Client와 Server가 있습니다. 이 둘을 하나의 그림으로 그려보면, 왼쪽에는 사용자의 요청과 AI 모델이 있고, 오른쪽에는 여러 도구와 데이터 창고들이 펼쳐져 있으며, 그 사이에서 Client와 Server가 교통 정리 역할을 맡고 있는 형태입니다. Client는 “입구”이자 “통역사”입니다. 사용자가 자연어로 지시를 내리면 모델이 이를 이해하고, Client는 그 의도를 MCP가 이해할 수 있는 구조화된 요청으로 바꾸어 Server에게 전달합니다. 이때 어떤 작업을 하고 싶은지, 어떤 범위의 도구를 사용할 수 있는지, 입력값은 무엇인지 같은 정보가 함께 담깁니다. Server는 이 요청을 받아 “이 일을 하려면 어떤 Tool을 쓰고, 어떤 Resource를 참고해야 할까?”를 판단하는 조율자입니다. 즉, Client가 가져온 의도를 실제 실행 계획으로 변환하는 단계라고 볼 수 있습니다. Server는 등록된 Tool과 Resource 목록을 살펴보고, 권한과 스키마에 맞는지 검증한 뒤 안전하다고 판단되면 해당 Tool 호출 흐름을 시작합니다. 만약 요청이 잘못된 형식이거나 허용되지 않은 범위를 요구한다면 이 단계에서 바로 거부하거나 수정이 필요하다는 신호를 돌려보냅니다. 이렇게 Client와 Server는 한 번만 통신하는 것이 아니라, 작업이 끝날 때까지 여러 차례 요청과 응답을 주고받으면서 전체 흐름을 안정적으로 유지합니다. 예를 들어 모델이 첫 번째 Tool 호출 결과를 보고 추가 정보가 필요하다고 판단하면, Client를 통해 다시 Server에게 후속 요청을 전달하고, Server는 또 다른 Tool이나 Resource를 선택해 실행하도록 조정합니다. 이 과정을 서버 관점에서 보면 마치 콜센터의 상담 배분 시스템과 비슷합니다. 하나의 창구로 다양한 문의가 들어오지만, 실제 응대를 하는 주체는 각각 다른 전문 담당자입니다. MCP Server는 각 Tool과 Resource를 잘 알고 있는 라우터로서, 어떤 요청을 누구에게 보내야 가장 효율적인지 계속해서 판단합니다. 또 하나 중요한 역할은 오류와 예외 상황 처리입니다. 외부 시스템이 응답을 늦게 주거나, 일시적으로 사용할 수 없는 상태라면 Server는 이를 감지하고 재시도 전략을 적용하거나, 사용자에게 적절한 메시지를 전달하도록 도와줍니다. 이 덕분에 클라이언트 입장에서는 개별 시스템의 상태를 일일이 신경 쓰지 않아도 되고, 안정적인 단일 인터페이스만 바라보면 됩니다. 그림으로 정리해 보면, Client는 왼쪽에서 요청을 만들어 보내는 역할, Server는 중앙에서 트래픽과 규칙을 관리하는 조율자, 오른쪽에는 Tool과 Resource가 나란히 배치된 형태로 상상하실 수 있습니다. 이렇게 구조를 머릿속에 그려두면 이후에 Tool과 Resource 설명을 볼 때도 전체 맥락 속에서 자연스럽게 이해되며, 복잡한 에이전트 워크플로를 설계할 때 어떤 지점에서 Client와 Server를 조정해야 하는지도 한눈에 보이게 됩니다. MCP의 핵심골격

Tool·Resource로 따라가는 MCP 흐름

이제 MCP 아키텍처의 오른쪽에 위치한 Tool과 Resource를 확대해서 살펴보겠습니다. 그림으로 떠올려 보면, Server에서 여러 갈래의 선이 뻗어나가 각 Tool과 Resource 박스를 향하고 있고, 그 끝에서는 실제 작업과 데이터 접근이 이루어지는 구조입니다. Tool은 “동사를 담당하는 모듈”이라고 생각하시면 이해가 쉽습니다. 메일 보내기, 파일 생성하기, 이슈 등록하기, 번역하기처럼 어떤 행동을 수행하는 모든 작업이 Tool의 영역입니다. Server가 특정 Tool을 호출하면, 해당 Tool은 외부 서비스나 내부 시스템 API와 통신해 실제 작업을 실행하고, 그 결과를 다시 Server로 되돌려줍니다. 반면 Resource는 “명사를 담당하는 창고”에 더 가깝습니다. 읽기 전용 파일 시스템, 문서 모음, 데이터베이스 조회 결과처럼 이미 존재하는 정보를 안전하게 가져오기 위한 통로입니다. Tool이 손과 발이라면 Resource는 참고 자료가 가득 들어 있는 서가 같은 느낌입니다. 중요한 점은 MCP에서 Tool과 Resource가 명확히 분리되어 있다는 사실입니다. 실행 가능한 동작은 Tool 쪽으로, 읽기 중심 액세스는 Resource 쪽으로 나뉘어 있기 때문에, 민감한 데이터를 다루는 환경에서도 보다 예측 가능한 거버넌스를 설계할 수 있습니다. 예를 들어 “프로젝트 관련 최신 문서 내용을 읽고 요약해줘”라는 요청이 들어오면, Server는 먼저 Resource를 통해 관련 문서 내용을 가져오고, 이후 요약 작업을 담당하는 Tool을 호출하는 식으로 두 단계를 조합합니다. 이 흐름을 도식으로 표현하면, Resource 박스에서 화살표가 Server 쪽으로 향하며 “데이터 반환”이라고 적혀 있고, 이어서 Server에서 요약 Tool로 또 다른 화살표가 이어지는 구조입니다. 사용자는 단지 한 문장으로 요청했을 뿐이지만, 내부에서는 Resource와 Tool이 역할을 나누어 처리하는 셈입니다. 또 다른 예로 “새로 정리한 요약본을 지정된 폴더에 파일로 저장해줘”라는 요청을 생각해 볼 수 있습니다. 이때는 먼저 Resource를 통해 기존 자료를 읽고, 요약 Tool이 내용을 정리한 뒤, 파일 생성 Tool이 구글드라이브나 다른 저장소에 결과물을 저장합니다. 이렇게 세 가지 구성 요소가 자연스럽게 연결된 하나의 선으로 그려지며, 중앙에서 Server가 이 흐름을 조율합니다. Tool과 Resource가 구분되어 있기 때문에, 시스템 설계자는 어떤 작업이 어디까지 허용되어야 하는지 훨씬 세밀하게 통제할 수 있습니다. Resource는 읽기 전용으로 제한하고 Tool만 특정 범위의 쓰기 권한을 갖도록 설계하면, AI가 실수로 중요한 원본 파일을 수정하거나 삭제하는 위험을 줄일 수 있습니다. 이처럼 MCP는 기능과 데이터 접근 레이어를 분리해 안정성을 높이는 동시에, 여러 Tool과 Resource를 조합해 복잡한 자동화 시나리오를 만들 수 있는 유연성도 함께 제공합니다. 결국 이 조합이 MCP 아키텍처의 실질적인 힘을 만들어

MCP 구조 이해가 여는 활용 상상력

지금까지 MCP 아키텍처를 Client, Server, Tool, Resource 네 가지 관점에서 분해해 살펴보면, AI가 외부 세계와 상호작용하는 방식이 훨씬 입체적으로 보이기 시작합니다. 단순히 “모델이 파일을 읽고 도구를 쓴다”가 아니라, 누가 요청을 구조화하고, 누가 어떤 도구를 선택하며, 누가 실제 작업을 실행하고, 어느 지점에서 데이터를 읽기만 하는지가 명확해집니다. 이 구조를 머릿속에 그림으로 그려두면 새로운 자동화 아이디어를 떠올릴 때도 훨씬 수월해집니다. 예를 들어 “어떤 작업을 Tool로 만들고, 어떤 정보는 Resource로 노출할지”, “Client와 Server 사이에서 어떤 규칙을 두면 안전할지”를 자연스럽게 설계 관점에서 떠올리게 됩니다. 특히 기업 환경에서는 권한과 보안, 로그 관리가 중요하기 때문에, Tool과 Resource를 어떻게 나누고 Server에서 어떤 검증 단계를 둘지가 곧 아키텍처의 품질을 좌우하게 됩니다. 반대로 개인 생산성 관점에서는 복잡한 코드를 쓰지 않고도 Client 한 곳에서 다양한 Tool과 Resource를 호출하는 그림을 떠올리면 됩니다. 캘린더, 노션, 드라이브, 메신저 같은 도구들이 MCP를 통해 하나의 흐름으로 묶이는 장면이 그려진다면 이미 MCP 아키텍처의 핵심을 이해하신 것입니다. 앞으로 AI Agent가 더 자율적으로 움직이고 더 많은 시스템을 다룰수록, 이런 구조적 이해는 단순한 이론을 넘어 실전 설계의 언어가 되어 줄 것입니다. MCP의 각 요소를 단순한 개념이 아니라, 실제로 서로 신호를 주고받는 박스로 상상해 보시면 좋습니다. Client에서 시작된 한 줄의 선이 Server를 거쳐 Tool과 Resource를 오가며 굵어졌다가 다시 사용자에게 돌아오는 모습이 그려질수록, 새로운 워크플로와 서비스 구조를 구상하는 일도 한층 쉬워질 것입니다. 결국 MCP 아키텍처를 이해한다는 것은 “AI에게 무엇을 시킬까”를 넘어서 “어떤 구조 위에서 안전하고 확장 가능하게 움직이게 할까”를 고민하