커넥터(MCP)란 무엇인가

이 장에서 할 일

MCP가 무엇인지, 찾아서 붙여 넣던 일이 어떻게 달라지는지 살펴봅니다. 커넥터의 세 가지 종류 가운데 이 시리즈에서 쓰는 두 가지를 구분합니다. 연결하기 전에 무엇을 조심해야 하는지 짚습니다.

1. 날씨도 모르던 AI

ChatGPT가 처음 나왔을 때 "내일 서울 날씨 어때?"라고 물어본 분이 많은데, 당시 AI는 답을 하지 못하고 자기는 실시간 정보를 볼 수 없다고 답했습니다. 1.1에서 살펴본 대로 LLM은 학습한 데이터만 알고, 학습이 끝난 시점 이후의 일은 모르기 때문입니다.

하지만 지금의 AI는 검색을 해서 날씨를 알려 주고, 구글 캘린더에 일정을 넣고, 노션에 데이터베이스를 만듭니다. 이는 AI가 외부 서비스에 연결되어, 학습하지 않은 정보를 그때그때 찾아볼 수 있게 되었기 때문입니다.

회계 실무에서는 이 차이가 더 분명하게 드러납니다. 예를 들어 검토의견서를 쓰다가 이 거래를 수익으로 인식하는 근거를 AI에게 물으면, 기준서 이름과 문단 번호까지 붙은 매끄러운 답이 돌아옵니다. 하지만 막상 원문을 열어 보면 그 문단에 그런 내용이 없거나, 번호 자체가 없는 경우도 있습니다.

1.3에서 살펴본 할루시네이션이 바로 이런 경우입니다. AI가 모르는 것은 학습이 끝난 뒤 개정된 기준, 우리 회사의 원장, 방금 올라온 공시처럼 생각보다 많습니다. 문제는 AI가 모르는 부분을 비워 두지 않고 그럴듯한 말로 채운다는 점입니다.

모르는 것을 전부 외우게 할 수는 없지만, 날씨를 찾아보게 된 것처럼 기준서와 공시도 직접 찾아보게 할 수는 있습니다. 이 연결을 하나의 표준으로 묶은 규격이 MCP입니다.

2. MCP는 무엇인가

MCP(Model Context Protocol)는 서비스마다 제각각인 연결 창구를 AI가 바로 쓸 수 있도록 한 가지 규격으로 통일한 개방형 표준입니다. 2024년 11월 앤트로픽(Anthropic)이 공개했고, 지금은 ChatGPT와 Gemini도 지원합니다. 쉽게 말해 AI가 어떤 서비스든 같은 방식으로 연결해 쓸 수 있게 해 주는 공용 규격입니다.

여기서 연결 창구는 API를 말합니다. API(Application Programming Interface)는 프로그램끼리 데이터를 주고받는 창구로, 전자공시도, 구글 캘린더도, 노션도 이 창구를 열어 두고 있습니다. 문제는 창구의 모양이 서비스마다 달라서 공시를 가져오는 방식과 일정을 등록하는 방식이 서로 다르다는 점입니다. 따라서 예전에는 AI 회사가 날씨는 날씨대로, 캘린더는 캘린더대로 서비스마다 연결 코드를 따로 짜야 했습니다.

USB-C를 떠올리면 이해가 쉽습니다. 예전에는 충전기와 단자 모양이 기기마다 달랐지만, USB-C 이후로는 어느 포트에든 꽂으면 됩니다. MCP도 마찬가지로, 서비스 쪽에서 MCP 규격에 맞춰 한 번 감싸 두면 MCP를 지원하는 AI 도구 어디에든 같은 방식으로 꽂아 쓸 수 있습니다. 이렇게 서비스를 MCP 규격으로 감싸 둔 것을 'MCP 서버'라고 부릅니다.

아래 그림에 이 구조를 한 장으로 정리했습니다.

MCP, AI와 외부를 잇는 표준

그림의 윗줄은 왼쪽의 AI(클로드·ChatGPT·Gemini)와 오른쪽의 서비스(캘린더·Gmail·노션·드라이브·법제처·DART)가 가운데 MCP 하나로 이어지는 모습으로, 서비스가 몇 개로 늘어나든 연결 규격은 하나입니다.

아랫줄의 세 칸은 이 연결이 AI에게 무엇을 주는지를 보여 줍니다. 가운데 칸이 방금 설명한 표준 규격이고, 양옆 두 칸이 실무에서 체감하는 변화입니다.

• 실시간 조회: 사전학습 시점과 관계없이, 당일 올라온 공시와 그날 환율, 최근 개정된 기준서를 그 자리에서 조회합니다. 날씨를 알려 주게 된 것과 같은 원리입니다.
• 조회에서 실행까지: 데이터를 읽어 오는 데서 그치지 않고, 일정을 등록하고 메일 초안을 쓰고 데이터베이스를 고치는 실제 작업까지 합니다. 할 수 있는 일이 넓어지는 만큼 조심할 것도 생기는데, 이 부분은 7절에서 다룹니다.

그림 맨 아래 줄에 적힌 대로, 클로드 화면에서는 이 기능을 '커넥터(Connector)'라는 메뉴 이름으로 만납니다. AI와 외부 데이터를 연결(Connect)한다는 뜻이며, 이 시리즈에서는 개념을 설명할 때는 MCP, 화면을 조작할 때는 커넥터라고 부릅니다.

MCP는 특정 회사 제품의 기능과 달리 공개된 규격이라서 누구나 서버를 만들어 내놓을 수 있고, 이 시리즈에서 쓰는 서버 가운데 몇몇도 개인이 만들었습니다. 누구나 만들 수 있다는 점은 장점이면서, 7절에서 다룰 주의 사항의 이유이기도 합니다.

3. AI는 서버를 어떻게 부르나

규격이 같다는 점은 이해했지만, AI가 연결된 서버 가운데 무엇을 언제 쓸지 어떻게 판단하는지도 짚어 둘 필요가 있습니다.

MCP 서버는 자기가 할 수 있는 일을 '도구 목록'으로 AI에게 알려 줍니다. '기업 검색', '재무제표 조회', '기준서 문단 조회'처럼 이름과 짧은 설명이 붙은 목록으로, 서버가 "나는 이런 일을 할 수 있다"고 자기소개를 해 두는 방식입니다. AI는 질문을 읽고 이 목록에서 맞는 도구를 골라 부릅니다.

따라서 어느 서버의 어떤 도구를 쓰라고 사람이 일일이 지정하지 않아도 되는 경우가 많습니다. 다만 질문이 모호하면 AI가 엉뚱한 도구를 고르거나, 도구를 부르지 않고 기억으로 답해 버리기도 합니다.

여기서 1.1의 원리를 다시 꺼내 보면, AI는 글만 쓰며 MCP를 쓸 때도 마찬가지입니다. AI가 하는 일은 '이 서버에 이 조건으로 조회해 달라'는 요청을 글로 쓰는 데까지이고, 실제로 공시 시스템에 접속해 데이터를 가져오는 일은 MCP 서버라는 프로그램이 맡습니다. 코드를 컴퓨터가 실행하듯 조회는 서버가 하므로, AI가 전해 주는 숫자는 원천에서 온 데이터입니다.

4. 실무에서는 무엇이 달라지나

원리는 이 정도로 정리하고, 이제 MCP가 매일의 일을 어떻게 바꾸는지 살펴보겠습니다. MCP를 가장 쉽게 이해하려면, 지금 우리가 손으로 하는 "찾아서 복사해서 붙여 넣기"를 AI가 직접 하게 만드는 연결이라고 보면 됩니다.

지금은 공시 자료가 필요하면 DART 사이트에 들어가 회사와 공시를 검색하고, 보고서를 열어 필요한 부분을 복사해 채팅창에 붙여 넣습니다. 표가 길면 재무제표를 내려받아 첨부하고, 질문이 바뀔 때마다 이 과정을 다시 밟습니다. 이때 AI가 아는 것은 내가 붙여 넣은 표가 전부입니다.

찾아서 붙여 넣던 자료를 AI가 직접 조회한다

그림의 왼쪽이 지금의 방식, 오른쪽이 MCP를 연결한 뒤의 방식입니다. 왼쪽은 세 단계를 사람이 밟고 질문할 때마다 처음부터 되풀이하지만, 오른쪽은 "삼성전자 최근 사업보고서에서 영업이익 찾아 줘" 한마디면 됩니다. AI가 DART에 직접 가서 조회하고, 공시 원문 데이터와 출처를 붙여 답합니다.

두 방식의 차이를 표로 정리하면 다음과 같습니다. 그림에 드러나지 않는 데이터의 시점과 옮기다 생기는 실수까지 함께 넣었습니다.

구분	MCP가 없을 때	MCP가 있을 때
데이터를 가져오는 사람	내가 전자공시에서 검색하고 복사	AI가 직접 조회
요청	붙여 넣은 표 + '분석해 줘'	'삼성전자 최근 사업보고서에서 영업이익 찾아 줘' 한마디
데이터의 시점	복사한 순간에 멈춤	조회하는 순간의 공시
옮기다 생기는 실수	행 누락·단위 착오	옮기는 단계 자체가 없음

그림 아랫줄은 공시 외에도 연결할 수 있는 곳을 보여 줍니다.

• 기준서·법령: 회계위키, 법제처
• 공시·재무 데이터: OpenDART
• 일정·메일: 구글 캘린더, Gmail
• 사내 문서: 노션, 원드라이브

1.4의 구분으로 돌아가면, 스킬이 "어떻게 할지"를 담은 매뉴얼이라면 MCP는 "무엇을 참고할지"로 가는 통로입니다. 매뉴얼을 아무리 잘 써 두어도 참고할 자료를 사람이 직접 찾아 넣어야 한다면 일은 절반만 줄어드는데, MCP는 그 나머지 절반인 자료를 찾아 넣는 일을 덜어 줍니다.

5. 무엇을 잇나

무엇부터 이을지 정하려면 쓰임부터 나눠 보는 것이 좋은데, 실무에서 MCP의 쓰임은 크게 데이터를 잇는 쪽과 지식을 잇는 쪽 두 가지입니다.

쓰임	하는 일	답하는 질문	예시
데이터 연결	숫자를 채운다	얼마인가, 언제 기준인가	OpenDART·Peer-Group
지식 연결	근거를 검증한다	어디에 그렇게 쓰여 있나	회계위키·Korean-Law

데이터 연결은 숫자를 채우고, 지식 연결은 근거를 검증합니다.

예시로 든 서버 가운데 OpenDART·Peer-Group·회계위키 MCP는 제가 만들어 공개한 서버이고, 회계위키는 제가 운영하는 기준서·질의회신 사이트이기도 합니다. 손에 익은 서버를 예로 들었을 뿐 같은 역할을 하는 서버는 이 밖에도 있으며, 쓸 만한 서버 목록은 2.2에서 정리합니다.

데이터 쪽은 OpenDART MCP를 이어 두면 사업보고서의 재무제표를 복사해 붙이지 않고 조회로 가져올 수 있습니다. 다만 가져온 숫자가 연결인지 별도인지, 어느 기간 기준인지는 한 번 확인하고 넘어갑니다.

제 경우를 예로 들면, DCF 평가에서 가장 손이 많이 가는 일은 유사기업 데이터를 모으는 일입니다. 후보 상장사 수십 곳의 시가총액과 이자부부채, 베타를 하나씩 조회해 옮기는 일은 판단이라고 할 것이 거의 없는데도 시간은 가장 많이 잡아먹습니다. 그래서 이 조회를 MCP 서버로 만든 것이 Peer-Group MCP이고, 지금은 요청 한 번으로 후보군의 데이터가 모입니다.

다만 어떤 회사를 유사기업으로 볼지는 여전히 제가 정하므로, 반복되는 조회는 MCP가 맡고 선정의 판단은 사람이 맡습니다.

지식 쪽은 1절의 검토의견서 장면으로 돌아가 보면 이해가 쉽습니다. 회계위키 MCP를 연결해 두고 기준서 근거를 물으면, 답과 함께 기준서 이름과 문단 번호, 원문 출처가 따라옵니다. 이 방식이 할루시네이션의 실전 해법이 되는 이유는 두 가지입니다.

첫째, AI가 기억에서 문단 번호를 만들어 내는 대신 조회한 원문에서 옮겨 적기 때문에 그럴듯한 번호가 끼어들 틈이 줄어듭니다.

둘째, 번호가 있으니 사람이 원문을 열어 대조할 수 있어서, 믿어야만 하는 답이 확인할 수 있는 답으로 바뀝니다.

그렇다고 확인이 필요 없어지지는 않습니다. 원문을 제대로 가져와도 그것을 요약하고 해석하는 단계에서 AI가 어긋날 수 있으므로, 숫자는 시점과 범위를, 인용은 그 문단이 실제로 그 내용인지를 사람이 한 번 대조합니다. 이 확인 과정은 3.4에서 스킬과 함께 다시 살펴보겠습니다.

6. 커넥터는 몇 가지인가

무엇을 이을지 정했다면 다음은 어떻게 잇느냐입니다. 클로드에서 커넥터를 잇는 방식은 서버가 어디에 있고 누가 검증했느냐에 따라 세 가지로 나뉩니다.

커넥터를 연결하는 세 가지 방식

• 디렉터리(Connectors Directory): 그림 첫째 줄로, 앤트로픽이 검증해 목록에 올려 둔 공식 커넥터입니다. Gmail·구글 캘린더·노션 같은 유명 서비스는 탐색 탭에서 카드의 +를 누르고 로그인하면 클릭 몇 번으로 연결되며, 2.2에서 캘린더와 Gmail로 직접 연결해 봅니다.
• 커스텀(Custom MCP): 그림 둘째 줄로, 다른 사람이 만들어 인터넷에 올려 둔 MCP 서버를 주소(URL)로 직접 등록하는 방식입니다. 이 시리즈에서 쓰는 회계위키·Korean-Law·OpenDART가 여기에 속하고, 2.3의 실습 A에서 연결합니다.
• 데스크톱 확장(Desktop extensions): 그림 셋째 줄로, 흐리게 표시돼 있습니다. 웹 대신 내 PC 안에서 도는 연결이라 클로드 데스크톱 앱에 설치해 쓰며, 내 PC의 폴더를 읽히는 식입니다. 클로드 코드 같은 개발 도구도 이런 로컬 연결을 씁니다.

그림 아래 줄은 이 시리즈가 앞의 두 가지만 다루는 이유를 보여 줍니다. 디렉터리와 커스텀 커넥터는 인터넷에 떠 있는 서버에 접속하고, 클로드 계정에 연결되기 때문에 claude.ai에서 한 번 이어 두면 클로드 엑셀에서도 그대로 쓸 수 있습니다.

반면 데스크톱 확장은 그 PC의 앱에 설치되기 때문에 웹이나 클로드 엑셀에서는 보이지 않습니다. 내 PC의 파일을 직접 다루는 일은 로컬 에이전트의 영역이며, 7.2에서 간단히 소개합니다.

7. 무엇을 조심하나

MCP를 처음 접하면 AI가 내 메일함과 캘린더를 어디까지 들여다보는지, 연결이 이렇게 쉬운데 아무 서버나 이어도 되는지 걱정부터 앞서기 마련입니다. 두 걱정은 각각 권한의 문제와 서버의 문제로 나눠 볼 수 있습니다.

권한부터 살펴보면 답은 단순합니다. 메일함·캘린더·드라이브처럼 내 계정으로 로그인해 잇는 커넥터는 그 계정의 권한을 그대로 물려받으며, 이 성질을 '권한 상속'이라고 부르겠습니다. 반면 계정 없이 누구나 조회하는 공개 서버(회계위키 같은)나 발급받은 키로 작동하는 서버(OpenDART 같은)는 그 공개 범위와 키의 권한 안에서만 작동합니다.

즉, 내가 못 보는 것은 AI도 못 보지만, 뒤집어 말하면 내가 볼 수 있는 것은 AI도 전부 볼 수 있습니다. 따라서 어느 계정을 잇느냐부터가 보안이며, 업무에 필요한 범위만 볼 수 있는 계정을 잇고 쓰지 않는 커넥터는 꺼 둡니다.

읽기와 쓰기도 구분됩니다. 조회는 바로 진행하고, 일정 등록이나 메일 발송 같은 쓰기 작업은 실행 전에 확인을 구하는 것이 기본입니다(2026년 9월 기준, 도구 권한 설정에 따라 다름). 이 확인 창은 번거로운 절차로 보이기 쉽지만, 사람이 실행 여부를 마지막으로 정하는 단계입니다.

서버 쪽은 연결하기 전에 다음 세 가지를 따져 봅니다.

• 믿을 수 있는 출처의 서버인가: 서버가 돌려주는 내용은 AI의 판단에 그대로 섞이기 때문에, 엉터리 데이터를 돌려주는 서버를 이으면 AI는 그것을 근거 삼아 자신 있게 틀립니다. 누가 만들었는지, 데이터를 어디서 가져오는지 확인합니다.
• 내 질문이 어디로 가는가: 조회형 서버라 해도 AI가 보내는 검색어는 그 서버에 전달되므로, 질문에 고객사명을 넣으면 그 이름도 함께 전달됩니다. 기준서를 찾는 데는 고객사명 대신 거래의 구조와 쟁점만 있으면 되고, 4.3의 마스킹 원칙이 여기서도 그대로 적용됩니다.
• 키는 어디에 보관되는가: OpenDART나 Korean-Law처럼 발급받은 키가 필요한 서버가 있고, 이 키는 비밀번호처럼 조심해서 다룹니다. 2.3에서 OpenDART 키를 발급받을 때 다시 짚겠습니다.

정리하면 MCP로 근거를 잇는다는 말은, AI가 모르는 것을 외우게 하는 대신 찾아보게 하고 찾아볼 곳은 사람이 골라 준다는 뜻입니다.

정리

• MCP는 AI와 외부 서비스를 잇는 표준 규격이고, 클로드 화면에서는 커넥터라고 부릅니다.
• AI는 조회 요청을 글로 쓰고 실제 조회는 서버가 하므로, 답에 원천의 숫자와 출처가 붙습니다.
• 데이터 연결은 숫자를 채우고, 지식 연결은 근거를 검증합니다.
• 디렉터리·커스텀 커넥터는 계정에 연결되어 클로드 엑셀에서도 쓰이며, 데스크톱 확장은 이 시리즈 범위 밖입니다.
• 연결은 권한을 물려주는 일이라, 어느 계정과 어느 서버를 잇는지부터가 보안입니다.

지금까지 MCP의 개념과 커넥터의 종류, 연결하기 전에 조심할 점을 살펴보았습니다. 다음 장에서는 디렉터리 커넥터와 커스텀 커넥터를 화면을 따라 실제로 연결해 보겠습니다.