#010 AI 진화 챗봇과 MCP(Model Context Protocol) 차이점 이해

일상생활의 (AI)

#010 AI 진화 챗봇과 MCP(Model Context Protocol) 차이점 이해

AI_친해지기 2025. 4. 25. 13:27

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<1> AI 챗봇과 MCP(Model Context Protocol)은 뭐가 다를까?

MCP는 AI가 "대화를 더 잘하기 위해 기억하는 뇌의 작동 방식"

둘은 분리된 개념이지만, 함께 작동할 때 더 자연스럽고 똑똑한 대화가 가능해지는 거예요.

"Model context protocol"은 인공지능 모델이 대화나 작업 중에 일관성과

유용한 응답을 위해 사용하는 문맥 정보 관리 방식을 의미합니다.

이 개념은 특히 대화형 AI 시스템에서 중요하며, 아래와 같은 방식으로 작동합니다:

1. Model Context란 무엇인가?

Context는 AI가 사용자의 의도, 이전 대화 내용, 설정된 목표 등을 이해하고 기억하기 위해

사용하는 배경 정보입니다.

예를 들어:

사용자의 이름, 관심사, 목표 (예: 영어 공부, 주식 자동매매 등)
최근의 대화 내용
사용자가 제공한 문서나 코드
특정 대화 세션에서의 설정

2. Context Protocol: 문맥 유지 및 업데이트 방식

Model Context Protocol은 AI가 어떤 정보를 기억하고, 어떤 방식으로 업데이트하며,

얼마나 오래 유지하는지를 정의하는 규칙입니다.

**주요 요소는 다음과 같습니다**

a. Persistent Context (지속적 문맥)

사용자가 특정한 목표나 관심사를 말하면 그 내용을 기억해 다음 대화에도 반영함.
예: “나는 영어를 매일 30분씩 연습하고 싶어”라고 말하면, 이후 영어 대화 연습 요청시
자동으로 그 정보가 반영됨.

b. Short-Term vs Long-Term Context

단기 문맥: 한 세션(대화 흐름) 동안만 유지되는 정보.
장기 문맥: 사용자가 특별히 언급한 목표나 관심사는 다음 대화에서도 유지됨.

c. Context Update Protocol

사용자가 새로운 정보를 제공하면 기존 문맥이 업데이트됨.
예: “이제 영어 대신 일본어를 배우고 싶어” → 영어 관련 문맥 삭제, 일본어 관련 문맥 추가.

d. Context Forgetting / Reset

사용자가 요청하거나 시스템 정책에 따라 일부 문맥을 삭제하거나 초기화함.
예: “내 관심사 다 지워줘” 요청 시 초기화 가능.

3. 활용 예시

Model Context Protocol 작동 방식

사용자가 "영어 회화 연습하고 싶어"라고 말함	영어 연습 목적이 context에 저장됨
며칠 후 "오늘도 연습할까?"라고만 말해도	문맥을 활용해 자동으로 영어 회화 연습 진행
사용자가 "SK텔레콤 관련 뉴스 알려줘"라고 요청	'SK텔레콤'이 관심사로 저장되어, 관련 정보 자동 추천 가능
"나는 더 뉴 그랜저 하이브리드가 좋아"라고 말함	자동차 관련 문맥 정보 업데이트됨

4. 안전성과 제한 사항

개인정보(예: 주소, 전화번호 등)는 문맥으로 저장하지 않음.
사용자가 원할 때 언제든지 삭제하거나 수정 가능.

AI는 문맥을 활용하지만, 완벽한 인간 기억처럼 작동하지는 않음 — 명시적 요청이 중요함.

<2> AI 챗봇과 Model Context Protocol의 서로 다른 역할?

1. 핵심 개념 비교

AI 챗봇 Model Context Protocol

정의	사람과 자연어로 대화하는 인공지능 시스템	AI가 대화의 흐름과 사용자의 정보를 이해하고 기억하는 방법/규칙
역할	질문에 답하거나 작업을 수행	대화의 일관성과 지능적인 응답을 위한 정보 관리
예시	ChatGPT, Siri, 카카오 i 등	ChatGPT가 기억하는 “사용자의 영어 학습 목표” 같은 문맥 처리 방식

2. 비유로 설명하면?

AI 챗봇: 대화하는 ‘사람’처럼 행동하는 인공지능
Model Context Protocol: 사람이 기억하고 이해하는 방식, 즉 ‘머리 속 기억 체계’

3. 어떻게 연결되어 있는가?

AI 챗봇은 단순한 Q&A 이상으로 작동하기 위해서 **문맥(Context)**을 필요로 해요.
Model Context Protocol은 이 문맥을 기억/관리/업데이트하는 시스템이에요.
- 예:
  - 사용자가 "나는 매일 영어 연습하고 있어"
  - → 챗봇은 이걸 기억함 (Protocol에 의해 저장)
  - → 다음에 “오늘도 해볼까?”라고 하면, 문맥을 활용해서 영어 연습을 시작함

4. 기술적인 관점

챗봇	자연어 이해 (NLU), 자연어 생성 (NLG), 사용자 인터페이스와 상호작용
Context Protocol	사용자의 의도, 목표, 이전 대화 내용, 선호 등을 기억하고 활용하는 로직
결합	챗봇이 지능적으로 보이도록 만드는 핵심 구성 요소 중 하나

..요약..

AI 챗봇은 "말하는 AI" 자체
Model Context Protocol은 그 AI가 "대화를 더 잘하기 위해 기억하는 뇌의 작동 방식"

둘은 분리된 개념이지만, 함께 작동할 때 더 자연스럽고 똑똑한 대화가 가능

<3> AI 챗봇과 Model Context Protocol을 구조, 설계 방식,역할 분담,

기술 스택 측면으로 비교?

1. 전체 구조 비교

AI 챗봇 Model Context Protocol

구성 목적	사용자와 실시간 대화 수행	대화의 일관성, 개인화된 응답을 위한 문맥 관리
시스템 구성 요소	- 입력 처리 (자연어 처리) - 응답 생성 (NLG) - 외부 API 연동 - UI/UX 인터페이스	- 사용자 세션 관리 - 문맥 상태 저장 (ex: 관심사, 목적) - 문맥 업데이트 로직 - 기억/잊기 기능 포함
설계 패턴	대화 흐름 중심 설계 (Flow-based 또는 Intent-based)	상태 관리 중심 설계 (Stateful context manager 또는 key-value store 기반)

2. 역할 분담

AI 챗봇 Model Context Protocol

사용자 입력 분석	O	일부 참여 (예: 이전 대화 분석)
대화 흐름 제어	O	O (문맥 기반으로 흐름 결정)
정보 기억	X (기본적으론 stateless)	O (Long/Short-Term Context 저장)
개인화된 응답	제한적	매우 효과적 (예: 사용자 목표 반영)
예시	사용자가 “호텔 예약해줘” 하면 → 챗봇은 API 연결하여 예약 수행	“지난주랑 같은 조건으로 예약해줘” 하면 → Protocol이 ‘지난 조건’을 기억하고 사용함

3. 기술 스택 및 구현 방식

AI 챗봇 Model Context Protocol

주요 언어	Python, JavaScript, Node.js, Java 등	동일 (함께 구현됨)
주요 라이브러리/ 프레임워크	- Rasa, Dialogflow, Microsoft Bot Framework - LLM API (OpenAI, Claude 등)	- Redis, PostgreSQL (context 저장소) - custom memory manager - LangChain Memory, Pinecone 등 벡터 DB 사용 가능
데이터 저장 방식	일반적으로 Stateless or Session 기반	Session or Persistent 저장 방식 (사용자별 context DB)
머신러닝 활용	LLM 또는 Intent Classification (BERT 등)	일부는 rule-based, 일부는 embedding 기반 context 추론 사용

4. 통합 시 예시 흐름 (구조 다이어그램 형태)

[사용자 입력]

[AI 챗봇: Intent 분류 / LLM 처리]

|----> Model Context Protocol (문맥 확인: 사용자의 이전 정보, 목적 등)

| |

| V

| 문맥 정보로 대화 흐름 결정 | V [응답 생성 및 실행]

[응답 생성 및 실행]

..요약..개발자의 시선..

챗봇 문맥 프로토콜

중심 기술	대화 처리 (NLU/NLG)	상태 저장 및 응답 최적화
사용자 경험 개선	단기적으로 가능	장기적 개인화 및 일관성 제공
확장성	기능 추가 중심	사용자 맞춤화 중심

..기술은 계속된다..

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