모델 컨텍스트 프로토콜

모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 은 추론 과정에서 컨텍스트가 AI 모델, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 정의에 수집, 유지 및 전달되는 방법을 제어하는 구조화된 접근 방식 또는 표준을 의미합니다. 이는 출력 관련성, 개인화 및 안전성을 개선하기 위해 모델 프롬프트 또는 세션에 주입할 수 있는 데이터 유형 (예: 사용자 의도, 과거 상호 작용, 권한) 을 정의합니다.

조직은 포함할 문맥 정보의 범위와 이를 어떤 형식으로 포맷할지에 대한 프로토콜을 마련함으로써, 애플리케이션 전반에 걸쳐 일관되고 안전하며 해석 가능한 AI 응답을 보장할 수 있습니다. 이는 AI 효율성을 위해 규정 준수, 추적성 및 문맥 정확성이 중요한 엔터프라이즈 환경에서 특히 중요합니다.

엔터프라이즈 비즈니스를 위한 모델 컨텍스트 프로토콜

모델 컨텍스트 프로토콜은 AI 시스템에 필요한 데이터와 맥락을 정확하게 전달해, 실시간으로 정확하고 신뢰할 수 있는 출력을 가능하게 하는 구조화된 방법입니다. 기업, 특히 부서 또는 고객 채널에서 생성 AI를 사용하는 기업의 경우, 모델 컨텍스트 프로토콜은 각 AI 상호 작용이 관련 비즈니스 규칙, 사용자 정보, 과거 상호 작용 및 운영 정책에 의해 통보되도록 보장합니다. 모델 컨텍스트 프로토콜은 정적 프롬프트 또는 사일로 데이터에 의존하는 대신 CRM 시스템, 지식 기반 또는 티켓팅 플랫폼과 같은 실시간 엔터프라이즈 시스템에 AI 모델을 동적으로 연결합니다. 이를 통해 AI는 각 상황에서 “누가”, “무엇을”, “왜” 를 이해하여 지능, 일관성 및 규정 준수에 따라 행동할 수 있습니다.

MCP는 맥락이 모델에 전달되는 방식을 표준화해 신뢰를 높이고 환각을 줄이며, 대규모 엔터프라이즈급 AI를 안전하게 사용할 수 있게 합니다.