수십 년 동안 소프트웨어 상호 작용은 사용자가 다양한 인터페이스의 특정 언어와 구조에 적응하는 방식으로 정의되어 왔지만, 대규모 언어 모델(LLM)의 부상은 이러한 패러다임에 도전하고 있습니다. Dhyey Mavani에 따르면, 2026년 1월 3일 기사에서 근본적인 질문은 "어떤 API를 호출해야 하는가?"에서 "어떤 결과를 얻으려고 하는가?"로 바뀌고 있습니다.
이러한 변화는 코드 중심의 상호 작용에서 언어 기반의 상호 작용으로의 전환을 의미하며, 사용자는 자연어로 의도를 표현하고 시스템은 필요한 기능을 해석하고 실행할 수 있습니다. Mavani는 이 새로운 시대의 중요한 추상화로 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이라는 개념을 소개합니다. MCP를 통해 모델은 인간의 의도를 이해하고, 관련 기능을 발견하고, 워크플로우를 실행하여 자연어 요청을 소프트웨어 기능으로 효과적으로 변환할 수 있습니다.
소프트웨어 상호 작용에 대한 기존 접근 방식은 사용자가 특정 명령어를 배우고, HTTP 메서드를 암기하고, 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 통합하는 것을 포함했습니다. 1980년대에는 사용자들이 셸에 'grep', 'ssh', 'ls'와 같은 명령어를 입력했습니다. 2000년대 중반에는 'GET users'와 같은 REST 엔드포인트를 호출했습니다. 2010년대에는 'client.orders.list()'와 같은 SDK가 등장하여 기본 HTTP 복잡성을 추상화했습니다. 그러나 이러한 모든 방법은 사용자가 소프트웨어 기능이 노출되는 구조화된 형태를 이해하고 준수해야 했습니다.
LLM은 보다 직관적이고 접근 가능한 인터페이스를 제공함으로써 이를 변화시키고 있습니다. 사용자가 특정 기능이나 메서드 시그니처를 알 필요 없이 LLM은 자연어를 해석하고 적절한 작업을 결정할 수 있습니다. 이는 사회에 중요한 영향을 미치며, 소프트웨어에 대한 접근성을 높이고 기술 장벽을 낮출 수 있습니다.
MCP 개발은 이러한 비전을 실현하는 데 중요한 단계입니다. 모델이 컨텍스트를 이해하고 기능에 액세스할 수 있는 표준화된 방법을 제공함으로써 MCP는 더욱 지능적이고 사용자 친화적인 시스템의 생성을 촉진할 수 있습니다. 이 기사는 MCP가 단순한 유행어가 아니라 인간의 의도와 소프트웨어 실행 간의 격차를 해소하는 실질적인 접근 방식임을 강조합니다.
이러한 변화의 영향은 광범위합니다. LLM이 계속 발전함에 따라 자연어를 기본 인터페이스로 활용하는 더 많은 애플리케이션을 볼 수 있을 것으로 예상됩니다. 이는 보다 직관적이고 효율적인 워크플로우는 물론 혁신을 위한 새로운 기회로 이어질 수 있습니다. 초점은 이를 달성하는 기술적인 세부 사항과 씨름하는 대신 원하는 결과를 정의하는 데 맞춰질 것입니다.
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