1. 들어가며대규모 언어 모델(LLM)은 놀라운 지능을 가졌지만, 두 가지 치명적인 한계가 있습니다. 첫째는 "학습 시점 이후의 정보는 모른다"는 것이고, 둘째는 "외부 세상과 단절되어 있다"는 것입니다.이를 해결하기 위해 우리는 지금까지 복잡한 API 연동 코드를 직접 짜거나, LangChain 같은 프레임워크에 의존해 왔습니다. 하지만 AI 에이전트와 도구(Tool)의 수가 폭발적으로 늘어나면서, 모든 AI 모델과 모든 도구를 일일이 연결하는 것(M×N 문제)은 불가능에 가까워졌습니다.이때 등장한 것이 바로 MCP(Model Context Protocol)입니다. 마치 컴퓨터 주변기기를 연결할 때 제조사 상관없이 USB-C 하나로 통일하듯, AI 모델이 외부 데이터나 시스템과 소통하는 방식을 표준화한..