AI 기술이 빠르게 진화하면서, 이제는 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어서 직접 프로그램을 실행하는 AI가 등장하고 있습니다. 이 가운데 API, Function Calling, 그리고 MCP(Model Context Protocol)은 AI 자동화의 중요한 기술 축으로 자리잡고 있습니다. 하지만 이들 개념은 서로 닮은 듯 다른 구조를 가지고 있어서, 개발자뿐만 아니라 기획자나 창업가 입장에서도 혼란을 느끼기 쉬운 개념입니다.
특히 GPT나 Claude, Cursor 같은 최신 AI 툴을 다루는 환경에서는 이 세 가지 기술이 어떻게 상호작용하고 차별화되는지를 아는 것이 실무에서 큰 무기가 될 수 있습니다. 예를 들어, AI에게 어떤 API를 호출하게 만들거나, 다양한 기능을 조합해 자동화된 워크플로우를 구성하려 할 때 이 구조에 대한 명확한 이해는 필수입니다.
본 글에서는 API와 Function Calling, MCP의 개념과 구조, 활용 방식, 실제 예시, 그리고 비즈니스에서의 가치까지 총체적으로 비교 분석해보겠습니다. 특히 비개발자, 기획자, 스타트업 창업가, AI 제품을 기획 중인 분들에게 특히 도움이 될 수 있도록 실무 관점에서 풀어냈습니다. 또한, MCP가 왜 ‘AI 자동화의 게임체인저’로 불리고 있는지 그 이유도 상세히 설명합니다.
API는 ‘Application Programming Interface’의 약자로, 서로 다른 프로그램이 데이터를 주고받는 ‘접점’입니다. 비유하자면 식당의 메뉴판처럼, 요청 가능한 기능들이 정해져 있고 요청에 따라 결과물이 반환되는 구조입니다. 예를 들어, 날씨 API에 “서울 날씨 알려줘”라는 요청을 하면, 오늘 날씨에 대한 JSON 데이터를 반환해주는 방식입니다.
API는 매우 효율적이고 정밀하지만, 한 가지 한계가 있습니다. 사용자는 정해진 틀에 따라 요청을 해야만 한다는 점입니다. 아무리 복잡한 업무라도 그에 맞는 요청 형식이 없으면 실행되지 않습니다.
또한 API는 대부분 특정한 서버 환경에 구축되어 있어, 별도로 인증 키(API Key)를 발급받고 설정을 맞춰야 하는 번거로움도 존재합니다. 이 때문에 초보자 입장에서는 진입장벽이 높게 느껴질 수 있습니다.
Function Calling이 등장하게 된 배경
AI가 점점 더 많은 자연어 처리를 수행하면서, 단순히 텍스트 응답을 넘어서 실제 동작을 수행해야 하는 니즈가 생겼습니다. 이때 등장한 것이 Function Calling입니다. Function Calling은 AI가 사람이 만든 함수를 직접 호출하는 구조입니다.
예를 들어, “구글에서 오늘 주가 검색해줘”라고 입력하면 AI가 검색 기능을 담당하는 함수를 호출해 데이터를 가져오게 됩니다. 이때 AI는 어떤 입력값을 넣고 어떤 출력을 받을지에 대한 구조를 미리 알고 있어야 하고, 함수는 이에 맞게 정의되어야 합니다.
Function Calling의 가장 큰 장점은 AI가 능동적으로 어떤 기능을 쓸지 판단하고 실행할 수 있다는 것입니다. 기존의 API 방식보다 유연성이 훨씬 높아지고, AI의 자율성이 확대됩니다.
MCP란 무엇인가
MCP(Model Context Protocol)는 Function Calling의 확장 개념으로, 여러 개의 함수들을 하나의 체계로 묶고, AI가 이를 마치 전화번호부처럼 탐색하며 호출할 수 있도록 만든 표준화된 프로토콜입니다. 기존에는 하나의 Function만 등록해서 호출했지만, MCP는 수십 개의 Function을 동시에 연결하고 AI가 그 중 적합한 것을 선택하게 만들 수 있습니다.
예를 들어, 다양한 음식 배달 API들이 있다면 MCP를 통해 각 API를 표준화된 형식으로 묶고, AI는 “햄버거 주문”이라는 자연어 요청을 해석해, 자동으로 최적의 API를 선택해 호출할 수 있습니다.
이것은 단순한 호출이 아니라, AI가 복잡한 행동 흐름을 스스로 설계하고 실행할 수 있다는 점에서 자동화와 자율성의 수준이 획기적으로 향상된 셈입니다.
MCP vs API vs Function Calling 비교표
항목
API
Function Calling
MCP
호출 주체
사용자 또는 시스템
AI
AI
유연성
낮음
중간
매우 높음
구성 요소
서버 + 인증
함수 + 구조정의
함수 세트 + 표준화 규약
자동화 수준
낮음
중간
매우 높음
예시
날씨 정보 호출
날씨 검색 함수 호출
다양한 날씨 API 중 자동 선택 호출
사용 편의성
낮음
중간
높음 (표준화 시)
확장성
낮음
중간
매우 높음
비개발자가 이해해야 할 MCP의 핵심 포인트
MCP는 단순히 기술적인 진보를 넘어, 비즈니스 기획자나 운영자가 자동화된 AI 서비스를 쉽게 설계할 수 있는 환경을 제공합니다.
특히 다음과 같은 이유에서 비개발자에게 MCP는 중요한 기회입니다.
오픈소스로 된 MCP 기능들을 가져다 붙이면 새로운 서비스를 빠르게 설계할 수 있음
여러 기능을 조합해 하나의 AI 워크플로우를 만들 수 있음
AI와 외부 기능(API)을 연결해 사람처럼 동작하는 에이전트를 구현 가능
MCP는 왜 AI 자동화의 미래인가
MCP는 AI가 하나의 기능이 아니라 다수의 기능들을 탐색하고 호출하며 스스로 작업 흐름을 구성하는 구조입니다. 이는 단순한 응답 AI에서 탈피해, 진짜 ‘작업하는 AI’를 가능케 합니다.
또한 Claude, OpenAI, Cursor, AutoGPT 등 다양한 플랫폼이 이 구조를 수용하고 있어, 에코시스템 확장성과 호환성에서도 높은 점수를 받고 있습니다. 향후 모든 AI 앱의 기본 단위가 MCP 중심으로 재편될 가능성도 높습니다.
MCP는 실무에서 어떻게 활용할 수 있는가
이제 이론은 충분히 배웠습니다. 그럼 실제로 MCP는 어디에, 어떻게 쓸 수 있을까요?
단순히 “좋은 기술이다”에서 끝나면 MCP는 결국 책장 속 먼지 쌓인 논문일 뿐입니다. 하지만 MCP는 그런 운명을 거부합니다. 오히려 실무의 현장에서 발생하는 문제들을 시원하게 해결해주는 도구입니다.
