Clip 3: AI 에이전트 + MCP 기술이 주목받는 이유

학습 목표

• OpenAI와 주요 AI 기업들이 MCP를 표준으로 채택한 이유 이해하기

• AI Agent의 핵심 개념과 Tool 사용 능력의 중요성 파악하기

• 현재 AI 산업에서 MCP가 차지하는 위치 알아보기

• 최신 LLM 모델들의 Tool 사용 벤치마크 이해하기

OpenAI가 MCP를 선택한 이유

OpenAI Dev Day의 중요한 발표

2025년 OpenAI Dev Day에서 발표된 Apps SDK는 본질적으로 ChatGPT라는 AI Agent에 MCP를 연결하는 기술입니다.

https://developers.openai.com/apps-sdk/, https://openai.com/index/introducing-apps-in-chatgpt/

Apps SDK의 핵심 구조

OpenAI Apps SDK는 다음과 같은 과정으로 작동합니다:

1. Use Case 연구: 사용자가 무엇을 하려는지 파악

2. MCP Server 설정: Model Context Protocol 서버 구축

3. App 배포: ChatGPT에 통합

왜 MCP를 선택했는가?

OpenAI가 MCP를 Apps SDK의 핵심으로 선택한 이유:

1. 표준화된 프로토콜: 일관된 방식으로 Tool 연결

2. 확장성: 무한히 많은 Tool 추가 가능

3. 보안: 명확한 권한 관리

4. 개발자 경험: 쉬운 구현과 배포

Kimi K2: MCP 전문가로 훈련된 모델

혁신적인 학습 방식

Moonshot AI가 개발한 Kimi K2는 MCP를 활용하는 능력을 중점적으로 학습한 모델입니다:

학습 과정의 특징

대규모 합성 데이터 생성:

• GitHub에서 3,000개 이상의 MCP Tool 수집

• 수천 가지 실제 시나리오 시뮬레이션

• Tool 품질 필터링 및 검증

결과:

• Tool 호출 정확도 업계 최고 수준

• Claude Sonnet 4 대비 10배 저렴한 비용

우리가 쓰는 모든 AI 툴은 AI Agent

AI Agent의 정의

AI Agent란?

• LLM을 활용하는 애플리케이션

• 목표 달성을 위해 자율적으로 작업을 수행하는 시스템

• 사용자의 의도를 이해하고 필요한 Tool을 선택하여 실행

우리가 사용하는 AI Agent 예시

모두 AI Agent입니다:

• ChatGPT: OpenAI의 대화형 AI Agent

• Claude: Anthropic의 다목적 AI Agent

• Claude Code: 개발 전문 AI Agent

• Cursor: 코드 에디터 통합 AI Agent

• GitHub Copilot: 코드 작성 AI Agent

이들의 공통점: LLM + Tool 사용 능력

MCP는 AI Agent가 사용하는 Tool

Tool이란 무엇인가?

Tool = AI가 호출할 수 있는 함수

MCP Tool의 기본 개념:

• 명확한 입력 파라미터 정의

• 구조화된 출력 데이터

• Tool의 목적과 사용법 설명

MCP의 역할

MCP(Model Context Protocol)는:

1. Tool을 표준화된 방식으로 정의

2. AI Agent가 Tool을 발견하고 이해할 수 있게 함

3. 안전하게 Tool을 실행하고 결과를 받아옴

Tool 사용 능력이 가장 중요한 벤치마크

현대 LLM의 핵심 지표

최근 발표되는 모든 주요 LLM 모델은 Tool 사용 벤치마크를 강조합니다:

https://moonshotai.github.io/Kimi-K2/

모델	Tool 호출 정확도	특징
Kimi K2	매우 높음	MCP 전문 학습
GPT-5	높음	Apps SDK 통합
Sonnet 4.5	매우 높음	다목적 Tool 지원
Opus 4.1	높음	복잡한 Tool 체인

출처

• OpenAI Apps SDK

• OpenAI Apps SDK - Use Cases

• OpenAI Apps SDK - MCP Server

• Kimi K2: Open Agentic Intelligence

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강사 정보

• 작성자: 정구봉

• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/gb-jeong/

• 이메일: [e-mail]

강의 자료

• 강의 자료: https://goobong.gitbook.io/fastcampus

• Github: https://github.com/Koomook/fastcampus-ai-agent-vibecoding

• FastCampus 강의 주소: https://fastcampus.co.kr/biz_online_vibeagent