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.
Apps SDK의 핵심 구조
OpenAI Apps SDK는 다음과 같은 과정으로 작동합니다:
Use Case 연구: 사용자가 무엇을 하려는지 파악
MCP Server 설정: Model Context Protocol 서버 구축
App 배포: ChatGPT에 통합
왜 MCP를 선택했는가?
OpenAI가 MCP를 Apps SDK의 핵심으로 선택한 이유:
표준화된 프로토콜: 일관된 방식으로 Tool 연결
확장성: 무한히 많은 Tool 추가 가능
보안: 명확한 권한 관리
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:
Tool을 표준화된 방식으로 정의
AI Agent가 Tool을 발견하고 이해할 수 있게 함
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:
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
강사 정보
작성자: 정구봉
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/gb-jeong/
이메일: bong@dio.so
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
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