LLM을 넘어 Agent로: MCP가 여는 기업용 AI

최근 GPT-4, Gemini, Claude와 같은 모델들의 성능을 보며 우리는 "AI가 정말 똑똑해졌다"고 느낀다. 하지만 현업의 목소리는 조금 다르다. "똑똑하긴 한데, 그래서 내 업무를 대신 해줄 수 있어?"라는 질문에는 여전히 의문부호가 붙기 때문이다.

이제 문제는 '지능'이 아니다. 핵심은 '연결(Connection)'과 '실행(Action)'이다.

1. 왜 LLM은 아직 우리 업무를 '직접' 하지 못할까?

LLM은 진짜 무섭게 많이 안다. 세상 거의 모든 지식을 학습했고, 글도 잘 쓰고, 코드도 짠다. 근데 딱 한 가지 약점이 있다. 지금 이 순간, 이 회사 안에서 무슨 일이 일어나는지를 모른다.

"올해 3분기 영업이익률 분석해줘" 하면? 학습된 일반 지식으로 뭔가 그럴듯한 말을 한다. 진짜 우리 회사 DB를 보는 게 아니다. 보안 정책 때문에 외부 API 연결도 어렵고, 설령 연결해도 실행 권한이 없다.

결국 LLM이 "똑똑한 조언자"를 넘어 "유능한 대리인"이 되기 위해서는 Agentic AI로의 진화가 필수적이다.

기존 LLM이 "조언가"라면, Agentic AI는 "실무자"다. 목표를 던져주면 스스로 계획 짜고, 도구 골라서 실행하고, 결과 검증까지 한다. 인간이 중간에 복붙 안 해도 된다.

핵심 차이는 "실행의 주체가 누구냐"다. 기존에는 AI가 알려주면 사람이 실행했다.

Agentic AI는 AI가 직접 실행한다. 이 작은 차이가 업무 자동화의 판을 완전히 바꾼다.

Agent가 실행하려면 외부 시스템에 손을 뻗어야 한다. 근데 각 시스템마다 API 스펙이 다 다르다. 슬랙이랑 연결하는 코드, ERP랑 연결하는 코드, DB랑 연결하는 코드... 전부 따로 짜야 했다. 그 복잡함과 보안 리스크가 엄청났다.

여기서 등장한 게 MCP(Model Context Protocol)다. Anthropic이 만든 표준 인터페이스인데, 한 마디로 설명하면 이거다.

"AI가 외부 시스템과 대화하는 방식을 USB처럼 표준화한 것."

USB가 나오기 전에는 기기마다 다른 케이블을 써야 했다. MCP는 AI와 외부 시스템 사이의 USB 역할을 한다. 개발자가 매번 커스텀 연동 코드를 짤 필요가 없어지는 것이다

기존 방식 vs MCP 방식

MCP는 단순한 연결을 넘어 보안 통제, 접근 권한 관리, 툴 디스커버리(Tool Discovery)를 가능하게 하는 기업용 AI의 핵심 인프라가 될거다.

AI의 발전 단계

2026년의 AI는 "계약서 요약"이 아니라 "계약 리스크 분석 → 내부 규정 비교 → 승인 워크플로우 생성 → ERP 등록" 전체 프로세스를 자동으로 완결짓는다. 사람이 할 일은 처음에 "이 계약서 처리해줘" 한 마디뿐이다.

이게 단순히 "AI 기능 하나 추가"의 이야기가 아니다. 기업의 IT 아키텍처 자체가 바뀐다.

과거: User → UI Click → App → DB

미래: User → AI Agent → MCP → Enterprise System (ERP/CRM/SaaS)

사람이 메뉴 찾아 클릭하는 "UI 중심 시스템"에서, 목표를 던지면 Agent가 처리하는 "Goal-oriented UX"로 전환된다.

많은 기업이 Agent PoC 단계에서 좌절한다. 모델이 멍청해서가 아니다. 권한 구조, 감사 체계, ROI 설계 같은 시스템 설계가 없어서다.

"얼마나 큰 모델을 쓰는가"가 아니라
"얼마나 잘 설계된 Agent 인프라(MCP)를 보유했는가"가
기업 경쟁력을 결정하는 시대가 왔다.

LLM은 이미 충분히 강력하다. 이제 우리가 해야 할 일은 그 지능이 안전하게 흐를 수 있는 MCP와 Agent을 만드는 것이다.