수십 년 동안 소프트웨어 상호 작용은 사용자가 특정 시스템 언어에 적응해야 했지만, 대규모 언어 모델(LLM)의 부상은 이러한 패러다임에 도전하고 있습니다. 2026년 1월 3일 Dhyey Mavani가 Midjourney로 제작한 CleoJ 기사에 따르면, 핵심 질문은 "어떤 API를 호출해야 하는가?"에서 "어떤 결과를 얻고자 하는가?"로 이동하고 있습니다.

이러한 변화는 인간이 소프트웨어와 상호 작용하는 방식에 있어 근본적인 변화를 의미합니다. 역사적으로 사용자는 셸 명령어, HTTP 메서드 암기, SDK 통합 등을 배워야 했으며, 각각 특정 기술 언어에 대한 숙련도를 요구했습니다. 1980년대에는 사용자들이 'grep', 'ssh', 'ls'와 같은 명령어를 셸에 입력했습니다. 2000년대 중반에는 'GET users'와 같은 REST 엔드포인트를 호출했습니다. 2010년대에는 'client.orders.list()'와 같은 SDK가 등장하여 일부 기본 HTTP 복잡성을 추상화했습니다. 그러나 이러한 모든 방법은 공통된 전제를 공유했습니다. 즉, 소프트웨어 기능은 사용자가 이해하고 직접 호출해야 하는 구조화된 형태로 노출되었습니다.

최신 LLM은 사용자가 자연어를 통해 소프트웨어와 상호 작용할 수 있도록 함으로써 이러한 모델을 파괴하고 있습니다. 정확한 함수나 메서드 시그니처를 알 필요 없이 사용자는 단순히 의도를 표현할 수 있습니다. 여기서 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 중요한 역할을 합니다. MCP는 추상화 계층 역할을 하여 모델이 인간의 의도를 해석하고, 관련 기능을 검색하고, 워크플로우를 실행할 수 있도록 합니다. 본질적으로 MCP는 프로그래머가 아는 소프트웨어 기능이 아닌 자연어 요청으로 소프트웨어 기능을 노출합니다.

이러한 변화의 의미는 매우 큽니다. 전문적인 기술 지식의 필요성을 없앰으로써 소프트웨어에 대한 접근성을 높입니다. 자연어로 원하는 결과를 명확하게 표현할 수 있는 사람은 누구나 복잡한 소프트웨어 시스템의 힘을 활용할 수 있습니다. 이는 다양한 분야에서 혁신과 생산성 향상으로 이어질 수 있습니다.

MCP는 아직 초기 단계의 개념이지만, 그 잠재력을 탐구하고 구현을 개선하기 위한 여러 독립적인 연구가 진행 중인 것으로 알려져 있습니다. 강력하고 안정적인 MCP 개발은 인간-컴퓨터 상호 작용을 변화시키는 데 있어 LLM의 잠재력을 최대한 실현하는 데 매우 중요할 것입니다. 소프트웨어 상호 작용의 미래는 인간이 기존 API의 엄격한 제약 조건에 적응하도록 요구하는 것이 아니라, 모델이 인간의 의도를 이해하고 이에 따라 행동하는 능력에 의해 정의될 수 있습니다.