MCP 표준화가 필요한 구조적 이유

 

 

AI 도구 생태계가 빠르게 확장되면서 기존 API 방식은 유지보수와 확장 단계에서 점점 더 많은 부담을 개발자에게 안기고 있습니다. 서비스와 기능이 늘어날수록 API 스펙은 각기 다른 형태로 분화되고, 팀마다 다른 규칙에 따라 호출 방식을 맞춰야 해 새로운 기능을 추가할 때마다 복잡성이 기하급수적으로 증가합니다. 이러한 흐름은 결국 n*m의 연결 구조를 만들어 시스템 전체의 안정성을 위협합니다. 이러한 복잡성을 해결하기 위해 등장한 것이 MCP(Model Context Protocol)이며, 서버·도구·요청 흐름을 모두 공통 규격으로 묶어 일관성을 제공하는 새로운 연동 모델입니다. 이 글에서는 기존 API 방식의 구조적 한계와 MCP가 왜 ‘표준화된 연동’의 중심이 되는지 기술적으로 설명합니다.

API 방식이 가진 유지보수 비용의 구조적 문제

전통적인 API 연동 구조는 서비스가 하나 늘어나면 새로운 API 엔드포인트를 만들고, 호출 방식에 맞는 인증, 데이터 구조, 파라미터 검증 로직을 또 다시 개발해야 합니다. 문제는 모든 서비스가 동일한 규칙을 쓰지 않는다는 점입니다. 예를 들어 A사 API는 토큰 기반 인증을 사용하고, B사는 서명 기반 인증을 사용하며, C사는 자체 JSON 스키마를 요구합니다. 이런 환경에서 기능을 하나 더 붙이려면 기존 서비스 각각과의 호환성을 다시 맞춰야 하며, 이는 곧 n*m 형태의 연동 구조로 이어집니다. 서비스 수(n) × 기능 수(m) 만큼의 인터페이스를 별도로 지원해야 하니 유지보수 비용이 폭발적으로 증가할 수밖에 없습니다.

또한 API 버전이 변경되면 호환성을 맞추기 위한 업데이트까지 필요합니다. 특정 팀이 API V3로 넘어가면 이를 사용하는 모든 시스템이 같은 속도로 업그레이드해야 하거나, V2/V3를 동시에 지원하는 이중 구조가 필요합니다. 이런 상황이 반복되면 전체 아키텍처는 시간이 지날수록 복잡해지고, 오류 발생 시 원인을 추적하기도 어려워집니다. API 방식은 결국 “서비스마다 다른 규칙을 맞추기 위해 수많은 커스텀 연동 코드를 반복 작성하는 구조”라는 한계를 벗어나기 어렵습니다. 이 구조적 문제는 서비스 증가와 함께 복잡성도 계속 누적되는 시스템적 한계로 이어집니다.

MCP의 표준화가 확장성에 주는 기술적 이점

MCP는 이러한 혼란을 해결하기 위해 등장한 표준화된 프로토콜입니다. MCP에서 모든 연동 요소는 단일 규격을 따릅니다. 도구(tool)는 동일한 스키마로 정의되며, 호출 방식도 공통 JSON 구조로 통일됩니다. 인증 방식, 파라미터 형식, 에러 스키마까지 통일되므로 서비스별 규칙에 맞춰 커스텀 코드를 작성할 필요가 없습니다. 이를 통해 시스템은 기존 API의 n*m 연결 구조가 아닌 1*m 형태의 구조로 단순화됩니다. 모델이 MCP 서버 하나만 이해하면, 새로운 기능이나 도구가 추가되어도 호출 방식은 동일하게 유지되므로 확장성이 크게 향상됩니다.

특히 AI 모델이 다양한 외부 기능을 사용할수록 MCP의 장점은 더 선명해집니다. API 방식에서는 기능이 늘어날 때마다 모델이 모든 API 스펙을 학습해야 하지만, MCP에서는 ‘도구 호출’이라는 단일 패턴만 이해하면 됩니다. 개발자 입장에서도 도구를 추가하려면 MCP의 표준 스키마에 맞는 함수만 하나 정의하면 되고, 이후의 요청·응답 규칙은 모두 동일하게 처리됩니다. 이는 유지보수 비용을 획기적으로 줄여주며, 기능 확장 속도 또한 API 방식보다 훨씬 빠르게 만듭니다. 결과적으로 MCP는 단순한 “연동 방식”이 아니라 AI 도구 시대에 필요한 “표준화된 인터페이스 계층”이 되는 셈입니다.

정리 및 시사점

기존 API 방식은 서비스가 늘어날수록 모든 연결을 일일이 맞춰야 하는 구조적 한계를 갖고 있습니다. 인증, 파라미터, 데이터 스키마가 모두 다르기 때문에 커스텀 로직이 누적되고, 결국 유지보수 비용은 시간과 함께 높아집니다. 반면 MCP는 도구 정의, 호출 규칙, 응답 포맷을 모두 표준화하여 복잡한 n*m 연동 구조를 1*m 구조로 단순화합니다. 이는 개발 효율뿐 아니라 시스템 안정성, 확장성, 오류 추적까지 모든 면에서 큰 이점을 제공합니다. AI가 외부 기능을 더 많이 활용하는 시대일수록 MCP 같은 표준화된 계층이 필수적이며, 미래의 AI 서비스 아키텍처에서 핵심적인 역할을 하게 될 것입니다.