MCP가 뭔지 궁금하셨죠?
AI 에이전트·MCP·스킬·플러그인 한 번에 정리

01 · BasicsAI는 원래 말만 할 줄 압니다

ChatGPT나 Claude 같은 AI 모델이 하는 일은 사실 하나예요. 받은 글을 읽고, 이어질 글을 만듭니다. 그 자체로는 인터넷을 뒤지지도, 메일을 보내지도, 파일을 열지도 못해요.

그런데 우리는 AI가 검색도 하고 예약도 하는 걸 봅니다. 비밀은 「도구 호출」이에요. 날씨를 물어보는 장면으로 따라가 볼게요.

AI는 「무엇을 어떻게 실행할지」만 정하고, 실행은 앱이 해요. 여기서 앱은 우리가 실제로 쓰는 AI 제품(ChatGPT 앱, Claude 앱, Claude Code 같은 것)입니다. 하나 더 알아 둘 점은, AI가 대화를 기억하지 못한다는 거예요. 앱이 지금까지의 대화를 매번 통째로 다시 보내 주기 때문에 기억하는 것처럼 보입니다.

02 · Agent챗봇과 에이전트는 뭐가 다른가요

위의 1~4번을 한 번만 하면 질문에 답하는 챗봇이에요. 그런데 4번에서 AI가 「아직 부족하네, 다른 도구를 써 보자」 하고 2번으로 돌아갈 수도 있죠. 이 반복을 AI가 스스로 이어 가면 에이전트라고 부릅니다.

Claude를 만든 Anthropic은 에이전트를 AI가 자기 처리 과정과 도구 사용을 실행 중에 스스로 정하는 시스템이라고 설명해요. 반대로 순서가 미리 코드로 정해져 있으면 워크플로라고 부릅니다.

재미있는 건 같은 제품이 상황에 따라 다르게 움직인다는 점이에요. 같은 AI 앱도 번역을 시키면 한 번에 답하고, 「첨부한 표 세 개를 합쳐서 합계가 맞는지 확인해 줘」를 시키면 계산하고, 대조하고, 틀린 곳을 고치고, 다시 계산하는 일을 혼자 이어 갑니다. 제품 이름이 아니라 일하는 방식이 에이전트를 정해요.

03 · MCPMCP는 AI 도구의 「공통 규격」입니다

도구 호출이 되려면 앱이 그 도구를 알고 있어야 해요. 그런데 세상에는 서비스가 수만 개고, AI 앱도 여러 개죠. 앱마다 서비스마다 연결을 따로 만들면 끝이 없습니다.

MCP(Model Context Protocol)는 이 문제를 푸는 공개 규격이에요. 서비스가 「우리는 이런 도구들을 제공합니다」를 MCP 방식으로 한 번 만들어 두면, MCP를 지원하는 AI 앱들이 같은 방식으로 그 목록을 받아 쓸 수 있습니다. 충전기 규격이 하나로 모이면 아무 충전기나 꽂아도 되는 것과 비슷해요.

MCP는 Claude를 만든 Anthropic이 처음 공개했고, 2025년 12월에는 리눅스재단 산하의 새 재단(Agentic AI Foundation)으로 넘겨졌어요. OpenAI, Google, Microsoft 같은 회사들도 MCP 연결을 지원하면서, 지금은 특정 회사의 기술이라기보다 업계 공용 규격에 가깝습니다. 최근에는 도구가 대화창 안에 목록이나 버튼 같은 작은 화면을 띄우는 공식 확장(MCP Apps)도 생겼어요.

04 · Words커넥터, 스킬, 플러그인은 또 뭔가요

MCP 이야기가 나오면 꼭 같이 나오는 말들이에요. 회사에 새로 온 동료에게 일을 맡기는 장면으로 비유하면 쉽습니다.

스킬이 좋은 점은 AI가 처음부터 모든 매뉴얼을 다 읽지 않는다는 거예요. 제목과 한 줄 설명만 알고 있다가, 지금 일에 맞는 매뉴얼만 펼쳐 봅니다. 그래서 스킬을 여러 개 깔아 둬도 AI가 헷갈리거나 느려지지 않아요.

05 · WhereAI가 「어디서 도는지」가 할 수 있는 일을 정합니다

같은 AI라도 웹 브라우저 속 채팅창에서 쓰느냐, 내 컴퓨터에 설치한 에이전트로 쓰느냐에 따라 할 수 있는 일이 크게 달라요.

06 · Now이미 나온 「대신 해 주는 AI」

개발자용 도구 이야기만은 아니에요. 일반인이 쓰는 에이전트 앱도 이미 나왔습니다.

두 앱의 공통점이 중요해요. 돈이 나가거나 되돌릴 수 없는 일 앞에서는 반드시 사람에게 묻습니다. 에이전트가 똑똑해질수록 「어디서 멈춰서 사람에게 물을지」를 정하는 게 설계의 핵심이 돼요. AI 회사들의 지침도 같아요. 계획을 세운 직후, 실패가 반복될 때, 결제처럼 되돌릴 수 없는 행동 앞에 사람이 개입할 자리를 미리 정해 두라고 합니다.

서비스를 만드는 쪽에서는 이 점이 생각보다 커요. 우리 서비스에 들어오는 요청이 사람이 누른 건지 에이전트가 보낸 건지 구분할 수 없거든요. 그래서 같은 요청이 두 번 와도 한 번만 처리하고, 연결마다 할 수 있는 일의 범위를 정하고, 비용이 드는 동작 앞에 확인 단계를 두는 일이 기본이 됩니다.

07 · Screen화면이 줄어들면, 남는 화면 두 개

지금까지의 앱 화면은 대부분 복잡한 흐름을 사람에게 이해시키기 위해 있었어요. 메뉴를 고르고, 옵션을 펼치고, 다음 버튼을 누르는 과정이죠. 그 흐름을 에이전트가 대신 밟으면 그런 화면은 필요 없어집니다.

그래도 끝까지 남는 화면이 두 개 있어요.

여기엔 함정이 하나 있어요. 검수만 남으면 도장 찍기가 되기 쉽습니다. AI가 꽤 정확해지면 사람은 결과를 그냥 통과시키게 되고(자동화 편향), 승인할 건수가 많아지면 검토가 형식이 돼요(승인 피로). 그래서 좋은 검수 화면은 전부를 보여 주지 않고, 에이전트가 「이건 의심스럽다」고 걸러 낸 것부터 보여 주고, 판단에 필요한 근거를 바로 옆에 놓아 줘야 합니다.

08 · StyleRoom스타일룸은 이렇게 준비하고 있어요

솔직히 말하면, 어느 AI 앱이 사람들의 입구가 될지는 아직 아무도 몰라요. 그래서 저희는 「어느 앱이 이길지 맞히기」가 아니라 「어느 앱이 이겨도 쓰이는 곳에 걸기」로 정했습니다.

아래 세 층은 에이전트를 쓰는 사람이 한 명도 없어도 스타일룸 웹이 똑같이 쓰는 기능이라, 먼저 만들어도 버려지지 않아요. 맨 위 화면 층은 얇게 두고, 실제로 어느 앱에서 쓰이는지 보면서 키웁니다.

지금 실제로 끝까지 돌아가는 방식은 내 컴퓨터에서 도는 에이전트(Claude Code) + 스타일룸 작업 도구예요. 에이전트가 옷 사진을 상품별로 묶어 올리고, 모델과 배경을 정해 생성을 요청하고, 나온 결과를 원본 옷 사진과 나란히 놓고 로고·작은 글자·소재·기장을 비교합니다. 사람은 처음에 「무엇을 얼마에 만들지」를 확정하고, 마지막에 검수 화면에서 승인해요. 앞에서 말한 남는 화면 두 개가 그대로 들어가 있죠.

이 방식으로 일한 이야기는 에이전틱 패션 프로덕션, 스타일룸 AI MD를 만들었습니다에 자세히 적어 두었어요. 쇼핑몰을 운영하신다면 셀러 입장에서 다시 정리한 셀러편도 있어요.

09 · FAQAI 에이전트와 MCP, 자주 묻는 질문

MCP를 한 줄로 말하면요?

서비스가 자기 기능을 여러 AI 앱에 같은 방식으로 내놓는 공개 규격이에요. 서비스는 한 번 만들고, MCP를 지원하는 앱들은 같은 방식으로 연결합니다.

챗봇과 에이전트는 뭐가 다른가요?

AI가 도구를 실행한 결과를 다시 보고 다음 행동을 스스로 고르는지가 기준이에요. 질문에 답하고 끝나면 챗봇에 가깝고, 맡긴 일이 끝날 때까지 스스로 이어 가면 에이전트입니다.

에이전트가 제 돈을 마음대로 쓰지는 않나요?

잘 만든 에이전트와 서비스는 결제처럼 되돌릴 수 없는 일 앞에서 반드시 사람에게 물어요. 서비스 쪽에서도 같은 요청이 두 번 와도 한 번만 처리하고, 비용이 드는 동작 앞에 확인 단계를 둡니다.

웹 채팅 AI로도 대신 일을 시킬 수 있나요?

간단한 조회나 짧은 작업은 돼요. 다만 파일 수백 개를 다루거나 결과를 하나하나 비교하는 긴 작업은, 지금은 내 컴퓨터에서 도는 에이전트가 훨씬 안정적이었습니다.

스킬과 플러그인은 뭐가 다른가요?

스킬은 작업 절차를 적은 매뉴얼이에요. 플러그인은 그 매뉴얼에 서비스 연결 설정과 컴퓨터에서 도는 프로그램까지 한 번에 묶어 설치하는 꾸러미입니다.