“MCP와 API, AI 에이전트를 움직이는 2가지 보이지 않는 힘”

AI 에이전트는 단순한 챗봇이 아닙니다. 사용자의 요청을 해석하고, 외부 서비스를 호출하며, 여러 단계를 순차적으로 수행하는 실행 중심 시스템입니다. 이 글에서는 AI 에이전트의 구조를 구성하는 두 가지 핵심 요소인 API와 MCP에 대해 설명합니다.
API는 에이전트가 외부 세계와 연결되는 통로이며, MCP는 복잡한 작업을 단계별로 처리하는 방식입니다.
AI가 실제로 일을 처리하는 과정을 정확히 이해하고자 한다면, API와 MCP는 에이전트 구조를 이해하는 데 핵심이 되는 요소입니다.

◼︎ 에이전트의 구조를 구성하는 핵심 요소들

AI 에이전트가 어떻게 사용자 요청을 이해하고, 외부 작업을 수행하는지에 대해 살펴보려면 구조적인 접근이 필요합니다.이 글에서는 먼저 에이전트가 실제로 어떤 ‘일’을 처리하는지부터 짚고, 이어서 그 실행을 가능하게 하는 API, 작업 흐름을 설계하는 MCP, 그리고 이 둘이 어떻게 연결되어 하나의 에이전트를 구성하는지를 단계적으로 설명합니다. 마지막으로, 이러한 구조가 앞으로 어떻게 확장될 수 있는지에 대해서도 간단히 전망해보겠습니다.

1. AI 에이전트는 무엇을 실행하는가

AI 에이전트는 단순히 사용자 질문에 응답하는 수준을 넘어, 실제 외부 작업까지 수행하는 실행 중심의 시스템으로 발전하고 있습니다. 일정 조율, 메시지 전송, 파일 생성, 외부 API 호출 등 다양한 작업을 스스로 판단하고 처리합니다. 예를 들어 사용자가 다음과 같이 요청했다고 가정해 보겠습니다.
“내일 오후에 비가 오면 회의를 줌으로 바꿔줘.”
이 요청을 처리하기 위해서는 다음과 같은 절차가 필요합니다:

1. 자연어 해석: 요청 내용을 시간, 조건, 행동으로 분리
2. 일정 정보 확인: 캘린더 API를 통해 예정된 회의 일정 확인
3. 날씨 데이터 조회: 외부 날씨 API를 호출하여 예보 확인
4. 조건 판단: 비 예보가 있을 경우 화상 회의로 전환 결정
5. 일정 수정 및 통보: Zoom 링크 생성 및 참석자에게 전달

이처럼 AI 에이전트는 사용자의 요청을 이해할 뿐 아니라, 그 요청을 바탕으로 외부 정보를 조회하고 조건을 판단한 뒤, 적절한 조치를 취하는 일련의 과정을 자동으로 수행합니다.
즉, 에이전트는 단순히 말을 해석하는 도구가 아니라, 사용자의 의도를 파악하고, 외부 시스템과 연동하여 결과를 만들어내는 실행 주체입니다.

결론적으로, AI 에이전트가 수행하는 ‘작업’의 대부분은 내부에서 끝나는 것이 아니라, 외부 API와연결되어있는작업들입니다.
이로 인해, 에이전트를 이해하려면 그가 실제로 무엇을실행하고있는지, 그리고 그실행이어떤방식으로이뤄지는지를 정확히 짚고 넘어갈 필요가 있습니다.

2. 실행의 기반: API란 무엇인가

AI 에이전트는 점점 더 똑똑해지고 있지만, 실제로 할 수 있는 일은 제한적입니다. 예를 들어, 사용자의 요청을 분석하거나 적절한 응답을 생성하는 일은 에이전트가 스스로 할 수 있습니다. 하지만 날씨를 확인하거나, 회의 일정을 변경하거나, 메시지를 보내는 일은 에이전트 혼자서 처리할 수 없습니다.

왜냐하면, 그 정보와 기능은 외부 시스템에 있기 때문입니다. 날씨 정보는 기상청이나 외부 날씨 서비스에 있고, 회의 일정은 구글 캘린더나 아웃룩 같은 캘린더 시스템에 저장되어 있으며, 메시지는 카카오톡, 슬랙, 이메일 서버를 통해 전송됩니다.

AI 에이전트가 이 외부 시스템들과 연결되어 일을 처리하려면 API라는 도구를 사용해야 합니다.
API는 Application Programming Interface의 약자입니다. 용어는 복잡해 보이지만, 핵심 개념은 간단합니다. API는 ‘서로 다른 시스템끼리 소통할 수 있도록 만들어진 통로’입니다. 쉽게 말해, AI 에이전트가 “날씨 알려줘”, “회의 일정 바꿔줘”라고 말한다고 가정하면, 실제로는 이런 ‘명령’을 외부 서비스에 전달하고, 그 결과를 받아와야 합니다. 이때 사용하는 것이 API입니다.

예를 들어:

• 에이전트가 날씨를 알고 싶을 때 → 날씨 API를 호출
• 회의 일정을 확인하거나 변경할 때 → 캘린더 API를 호출
• 줌 회의를 생성하고 링크를 받을 때 → Zoom API를 호출
• 사용자에게 메시지를 보낼 때 → Slack API 또는 이메일 API를 호출

즉, 에이전트는 API를 통해 외부와 연결되어, 현실 세계에서 실제 동작을 만들어냅니다.

사람의 몸을 예로 들면, 뇌는 판단을 내리고, 손과 발은 직접 움직여서 결과를 만들어냅니다. 에이전트가 사용자의 의도를 이해하는 것은 ‘뇌’의 역할이고, API는 에이전트가 실제로 뭔가를 ‘행동’에 옮기는 수단, 즉 손과 발입니다. API가 없다면, 에이전트는 아무리 똑똑해도 실제로는 아무것도 하지 못하는 고립된 시스템에 불과합니다. 하나의 요청이 하나의 API만 호출하는 경우도 있지만, 현실에서는 보통 여러 개의 API를 순차적으로 호출해야 하는 경우가 많습니다. 예를 들어 다음과 같은 요청을 생각해 보겠습니다:

“다음 주 목요일에 비가 오면 야외 회의 말고 줌으로 바꿔줘.”

이 요청을 처리하려면:

1. 캘린더 API를 호출해서 회의 일정을 확인하고,
2. 날씨 API를 호출해서 강수 예보를 확인한 다음,
3. Zoom API를 호출해 화상 회의 링크를 만들고,
4. Slack API나 메일 API를 호출해 참석자에게 안내를 보내야 합니다.

모두 다른 API이고, 호출 순서도 중요하며, 조건에 따라 분기되기도 합니다.
이처럼 API는 하나하나 독립된 기능을 수행하지만, 현실적인 요청을 처리하려면 여러 API가 논리적으로 연결되어야 합니다.
이 연결 흐름을 설계하고 조율하는 역할은 다음에 설명할 MCP가 맡습니다.

지금까지의 내용을 정리하자면 다음과 같습니다.

• API는 AI 에이전트가 외부 시스템과 소통하기 위해 반드시 필요한 도구입니다.
• 사용자의 요청을 실제 동작으로 전환하는 데 있어 핵심적인 실행 수단입니다.
• API가 없다면 에이전트는 아무리 똑똑해도 현실과 연결되지 못합니다.

이제 다음 항목에서는, 서로 다른 API들을 논리적으로 연결하고 순서를 조율하는 구조인 MCP에 대해 설명합니다. MCP는 단순한 기능 분해가 아니라, 에이전트의 실행 흐름 전체를 설계하는 중간 계층입니다.

3. MCP: 실행의 흐름을 설계하는 구조

AI 에이전트는 하나의 명령만 처리하는 단순한 시스템이 아닙니다. 실제 사용자 요청은 보통 여러 단계로 이루어진 복합 작업입니다. 예를 들어, 요청 내용을 해석하고, 외부 시스템에서 정보를 조회한 뒤, 조건에 따라 판단하고, 적절한 행동을 취하며, 결과를 사용자에게 전달해야 합니다.

이러한 흐름을 처리하려면 단순한 응답 생성이나 API 호출만으로는 부족합니다. 전체 과정을 단계별로 분해하고, 순서를 정의하며, 각 단계의 결과를 다음 단계로 정확히 연결하는 ‘작업 설계 구조’가 필요합니다.
바로 이 역할을 수행하는 것이 MCP(Multi-Component Prompting)입니다.

MCP는 말 그대로, 하나의 요청을 여러 개의 컴포넌트(작업 단위)로 나눠 처리하는 방식입니다. 각 단계는 독립적으로 작동하면서도, 이전 단계의 결과를 바탕으로 다음 작업을 결정합니다. 요약하자면, MCP는 AI 에이전트의 ‘작업 순서도’이며, ‘논리적 실행 흐름’의 설계 도구입니다. 예시로 살펴보면 다음과 같은 요청을 생각해보겠습니다:

“내일 비가 오면 오전 회의를 줌으로 바꿔줘.”

이 요청을 처리하기 위해 MCP는 다음과 같이 흐름을 구성합니다:

1. 요청 분석
   → 날짜, 조건(비 예보), 행동(줌으로 변경)을 추출
2. 일정 확인
   → 캘린더 API를 호출하여 오전 회의 일정 조회
3. 날씨 조회
   → 날씨 API를 호출하여 예보 확인
4. 조건 판단
   → 비 예보 있음 → “줌 회의로 전환” 결정
5. Zoom 링크 생성 및 전달
   → Zoom API로 회의 생성, 참석자에게 안내 전송

이러한 흐름을 단일 프롬프트에 모두 넣어서 처리하면, 작동은 될 수 있지만 실패 확률이 높고, 구조 통제도 어렵습니다.반면 MCP는 각 단계를 독립적으로 실행하면서도 전체 흐름은 논리적으로 연결되기 때문에, 에이전트의 행동을 안정적이고 예측 가능하게 만들 수 있습니다.

MCP는 단순히 작업을 나누는 것 이상으로, 서로 다른 시스템(API)를 연계하고, 그 호출 순서와 조건을 통제하는 실행 흐름 관리자 역할도 합니다.

예를 들어 일정 관리 API, 날씨 API, Zoom API는 각기 서로 다른 시스템이지만, MCP는 이 각각의 API 호출을 하나의 흐름 속에서 조율합니다. 또한 호출 순서, 분기 조건, 예외 처리 등을 전부 MCP가 관리합니다. 이처럼 MCP는 API 호출을 설계도 위에서 통합 관리하는 구조이며, 복잡한 요청을 처리하기 위한 논리적 계층이자 실행 컨트롤러입니다.

4. API와 MCP는 어떻게 맞물리는가

AI 에이전트는 단일 구성 요소로 움직이지 않습니다. 앞서 살펴본 API와 MCP는 각각 실행 수단과 설계 도구의 역할을 수행하지만, 실제 작동 시에는 하나의 흐름 안에서 유기적으로 연결되어 작동합니다. 사용자의 복합적인 요청을 처리하기 위해 MCP는 필요한 작업 단계를 설계하고, 각 단계에서 필요한 API를 호출합니다. 이 과정에서 서로 다른 시스템, 서로 다른 데이터 형식, 서로 다른 호출 방식을 가진 API들이 사용될 수 있습니다.

예를 들어, 날씨 API는 JSON 포맷의 날씨 정보를 제공하고, 일정 관리 API는 캘린더 형식의 시간 데이터를 사용하며, Zoom API는 OAuth 인증을 요구합니다. 이처럼 API마다 호출 방식과 응답 포맷이 다르기 때문에, AI 에이전트가 각각의 API에 맞춰 개별 대응해야 하면 작업 흐름이 복잡해지고, 설계 비용과 유지보수 부담도 커집니다.

이를 해결하기 위해 실무에서는 다양한 API를 하나의 통일된 형식으로 다루는 구조가 도입되고 있습니다. 대표적인 방식은 다음과 같습니다:

• API Gateway를 활용해 내부적으로는 다양한 포맷을 사용하되, 에이전트는 하나의 표준 API 인터페이스만 보게 하는 방식
• GraphQL을 통해여러 시스템의 데이터를 통합 쿼리하고, 항상 동일한 포맷으로 응답받는 방식
• OpenAPI(Swagger) 명세를 기반으로 API 구조를 정의하고, 에이전트가 이 명세를 읽어 자동으로 호출 흐름을 구성하는 방식
• 최근에는 GPT 기반 Function Calling 방식을 통해 모든 API를 하나의 JSON 포맷 함수처럼 다루는 방식도 사용되고 있습니다.

이러한 접근 방식들은 AI 에이전트에게 “모든 API가 마치 같은 구조처럼 보이게” 하여, MCP가 API를 호출하고 연결하는 흐름을 더 단순하게 만들 수 있게 해줍니다. 이처럼 MCP는 단순히 흐름을 설계하는 것에 그치지 않고, 서로 다른 API 체계를 흡수하고 통일된 형식으로 조율하는 기능까지 포함하고 있습니다. AI 에이전트가 실질적인 일처리를 할 수 있는 이유는,바로 이런 구조적 통합이 가능한 기반이 존재하기 때문입니다.

5. 에이전트 구조의 확장성과 미래 방향성

AI 에이전트는 단순한 응답 생성기를 넘어 실행 가능한 시스템으로 빠르게 진화하고 있습니다. 현재는 날씨 확인, 일정 변경, 메시지 전송과 같은 단순한 작업이 중심이지만, 앞으로는 훨씬 복잡하고 실질적인 업무를 처리하는 방향으로 확장될 것입니다. 에이전트가 수행하는 작업이 복잡해질수록, 내부 구조 또한 단순한 API 호출 + MCP 구성만으로는 부족해집니다. 다음과 같은 방향으로 구조적 변화가 예상됩니다:

1. 다중 에이전트 협업 구조
   • 하나의 에이전트가 아닌, 여러 기능별 에이전트가 역할을 분담해 협업
   • 예: 문서 요약 → 일정 제안 → 예약까지 연결되는 다중 흐름
2. 동적 플로우 설계
   • 고정된 작업 흐름이 아닌, 상황에 따라 유동적으로 작업 순서가 재구성됨
   • 사용자의 맥락, 과거 요청, 시스템 상태 등을 고려한 흐름 결정
3. 자체 판단 능력 향상 (Self-Reflective Agent)
   • 이전 작업 결과를 평가하고, 스스로 전략을 수정하며 반복 수행 가능
   • → 실행 실패율 감소, 응답 품질 향상

AI 에이전트의 구조가 점점 더 정교해짐에 따라, 이를 구성하는 MCP와 API 역시 빠르게 진화하고 있습니다.
MCP는 과거처럼 단순히 작업을 나열하고 순서를 조정하는 수준을 넘어, 사용자의 의도를 파악하고, 상황을 판단하며, 오류에 유연하게 대응할 수 있는 ‘상황 중심의 흐름 설계 구조’로 발전하고 있습니다. 또한 기존에는 LLM 내부에서 처리하던 흐름 제어 기능이, 이제는 LangChain, AutoGen, CrewAI와 같은 외부 오케스트레이션 도구와 연결되어 더 유연하고 확장 가능한 구조로 설계되는 시도가 활발히 이루어지고 있습니다.

API 구조 역시 변화하고 있습니다. Function-as-API 개념의 확산으로 인해, 다양한 기능이 통일된 JSON 포맷으로 호출 가능한 환경이 구축되고 있으며, 이를 통해 MCP나 에이전트가 서로 다른 API를 보다 쉽게 연결하고 재사용할 수 있게 되었습니다.
최근에는 API 내부에 LLM이 포함되어, 단순히 응답을 전달하는 데 그치지 않고 응답 과정에서 요약이나 판단, 전처리까지 수행하는 지능형 API로 진화하는 사례도 늘어나고 있습니다.

이러한 변화는 MCP와 API가 각각 독립적으로 발전하는 것이 아니라, AI 에이전트 전체 시스템의 지능화와 함께 구조적으로 통합되고, 더욱 유기적으로 확장되는 방향으로 나아가고 있다는 점을 보여줍니다. AI 에이전트의 발전은 단순한 기술 변화가 아니라, 업무 자동화의 단위가 더 커지고, 더 적은 개입으로 더 복잡한 일을 처리할 수 있게 됨을 의미합니다. 이를 위해서는 더 유연하고 상황 대응력 있는 MCP 구조, 더 추상화되고 통합된 API 포맷, 그리고 에이전트 간 협업을 가능케 하는 상호운용성 기반 설계가 중요해집니다. AI 에이전트는 앞으로 단일 작업 수행자를 넘어, 다중 기능 조정자이자 실행 시스템의 중심으로 발전할 것입니다. 이를 뒷받침하는 MCP와 API의 구조도 함께 진화하며, 더 많은 자동화가 가능해지고, 사용자 입장에서는 더 단순한 인터페이스로 더 많은 일을 처리할 수 있게 될 것입니다.

◼︎ AI 에이전트는 일하는 방식을 넘어, ‘생각하는 방식’을 바꾼다

AI 에이전트는 단순히 일을 대신해주는 자동화 도구가 아닙니다. 그 핵심은 요청을 해석하고, 정보를 수집하고 판단하며, 스스로 행동을 구성하는 능력입니다. 이 구조는 결국, 사람의 사고와 행동 방식 일부를 외부화하는 기술적 구조라고 볼 수 있습니다.

앞으로의 변화는 단순히 시간을 절약하는 수준에서 멈추지 않을 것입니다. 우리는 더 이상 “무엇을 할 것인가”가 아니라, “어떻게 시킬 것인가”, “어떤 판단을 위임할 것인가”를 고민하게 될 것입니다. AI 에이전트는 하루 일정 관리부터 업무 자동화, 정보 분석, 의사결정 보조까지 점차 더 넓은 범위로 침투하게 될 것이고, 그럴수록 우리는 더 적은 지시로, 더 많은 결과를 기대하게 될 것입니다. 이 글에서 다룬 API와 MCP는 그러한 구조의 기반이 됩니다. 겉으로 드러나진 않지만, 에이전트가 실제로 무언가를 ‘할 수 있게 만드는’ 모든 핵심은 바로 이 두 요소에서 출발합니다.

AI 에이전트는 점점 더 자연스럽고 강력해질 것입니다. 그리고 그 변화는 우리삶의방식, 업무의구조, 생각의방향까지 함께 바꾸어갈 것입니다.

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참고자료: Model Context Protocol (MCP), API란 무엇인가? – AWS 공식 문서

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