KANANA PlayMCP
6월 KANANA 429 온라인 세션에서는 Kanana-o 리뷰, PlayMCP 공모전 Agentic Player 10, Kanana in KakaoTalk 업데이트가 소개되었습니다. 이번 글에서는 그중 MCP와 PlayMCP를 중심으로 정리해보려고 합니다.
최근 AI 서비스는 사용자의 질문에 답하는 역할을 넘어, 외부 도구를 호출하고 실제 작업 흐름과 연결되는 방향으로 발전하고 있습니다. 사용자가 자연어로 요청하면 AI가 필요한 기능을 선택하고, 외부 시스템과 연결해 결과를 제공합니다.
MCP는 AI와 외부 도구를 연결하는 표준 프로토콜입니다. PlayMCP는 이러한 MCP 서버를 등록하고 테스트해볼 수 있는 카카오의 플랫폼입니다.
MCP란 무엇인가
MCP는 Model Context Protocol의 약자입니다. AI 애플리케이션이 외부 데이터나 도구와 연결될 수 있도록 돕는 프로토콜입니다. AI가 일정 확인, 지도 검색, 문서 분석, 데이터 조회 같은 작업을 수행하려면 외부 시스템과의 연결이 필요합니다. MCP는 이 연결 방식을 일정한 규격으로 정리합니다.
MCP를 활용하면 AI는 사용자의 요청에 맞는 도구를 선택하고 실행할 수 있습니다. 사용자는 자연어로 요청하고, AI는 필요한 기능을 호출해 결과를 제공합니다.
MCP가 필요한 이유
AI 서비스가 실제 작업에 활용되려면 답변 생성만으로는 부족한 경우가 많습니다. 예를 들어 사용자가 “이번 주 일정 정리해줘”라고 요청하면, AI는 일정 데이터에 접근해야 합니다. “이 문서 점검해줘”라고 요청하면, 문서 내용을 분석할 수 있는 도구가 필요합니다.
이처럼 AI가 외부 정보를 확인하거나 특정 기능을 실행해야 할 때 MCP가 사용될 수 있습니다. MCP는 AI와 외부 도구 사이의 연결 방식을 표준화해, 다양한 서비스가 더 쉽게 연결될 수 있도록 돕습니다. MCP는 AI가 사용할 수 있는 도구 생태계를 만드는 기반이 됩니다.
MCP 서버란 무엇인가
MCP 서버는 AI가 호출할 수 있는 기능을 제공하는 서버입니다. 사용자가 직접 버튼을 누르거나 API를 호출하는 대신, AI가 사용자의 요청을 이해하고 필요한 MCP 서버를 선택해 실행할 수 있습니다.
위 그림은 MCP의 기본 구조를 보여줍니다. Host App 안의 MCP Client가 여러 MCP Server와 연결되고, 각 MCP Server는 도구, 프롬프트, 리소스를 사용할 수 있도록 돕습니다.
이 구조 덕분에 AI는 사용자의 요청에 맞는 MCP Server를 호출하고, 외부 도구나 데이터를 활용해 결과를 제공할 수 있습니다.
PlayMCP란 무엇인가
PlayMCP는 카카오가 제공하는 MCP 기반 개방형 플랫폼입니다. 세션에서는 PlayMCP를 remote MCP 서버를 누구나 등록할 수 있는 마켓이자, 누구나 테스트해볼 수 있는 플레이그라운드로 소개했습니다.
사용자는 직접 만든 MCP 서버를 PlayMCP에 등록할 수 있습니다. 등록한 서버는 AI 채팅 환경에서 테스트해볼 수 있습니다. MCP 서버가 어떤 방식으로 호출되는지, 어떤 결과를 반환하는지 확인할 수 있는 공간입니다.
PlayMCP는 MCP를 개념으로만 이해하는 데서 그치지 않고, 실제 서비스 형태로 실험해볼 수 있게 합니다.
PlayMCP에서 할 수 있는 것
PlayMCP에서는 MCP 서버를 등록하고, 도구함에 담아 테스트할 수 있습니다. 사용자는 AI 채팅 환경에서 등록된 MCP 서버가 어떻게 활용되는지 확인할 수 있습니다. 이 과정은 AI 서비스 개발에서 중요한 의미를 가집니다. AI가 어떤 요청에서 어떤 도구를 호출하는지, 결과가 사용자에게 어떻게 전달되는지 확인할 수 있기 때문입니다.
또한 PlayMCP는 다양한 MCP 서버가 모이는 공간입니다. 여러 사람이 만든 MCP 서버를 확인하고, 필요한 도구를 활용해볼 수 있습니다. 이를 통해 AI 서비스가 개별 앱 중심에서 도구 중심으로 확장되는 흐름을 경험할 수 있습니다.
Agentic Player 10
Agentic Player 10은 PlayMCP를 기반으로 진행되는 공모전입니다. 참가자는 MCP 서버를 만들고, 카카오클라우드와 PlayMCP를 통해 등록한 뒤 공모전에 참여할 수 있습니다. 일상 속 문제를 AI 에이전트와 MCP 도구로 해결하는 서비스를 발굴하는 것이 목표입니다. 평가 기준은 창의성, 편의성, 안정성입니다.
이전 공모전 수상작으로는 어린이ZIP과 SeedUp이 소개되었습니다. 어린이ZIP은 어린이집 행정 업무를 돕는 서비스이고, SeedUp은 창업 지원사업 공고를 찾아주고 분석하는 서비스입니다. 두 사례 모두 일상적인 불편함을 AI 도구로 해결하려는 시도였습니다.
맺음말
이번 글에서는 MCP와 PlayMCP의 개념을 중심으로 정리했습니다. MCP는 AI와 외부 도구를 연결하는 표준 프로토콜이고, PlayMCP는 MCP 서버를 등록하고 테스트할 수 있는 플랫폼입니다. AI 서비스는 외부 도구와 연결되며 활용 범위를 넓혀가고 있습니다. 사용자는 자연어로 요청하고, AI는 필요한 도구를 선택해 실행합니다. MCP 서버는 이때 AI가 사용할 수 있는 기능 단위로 작동합니다.
PlayMCP는 MCP 서버를 직접 등록하고 실험해볼 수 있는 공간입니다. Agentic Player 10은 실제 문제를 해결하는 MCP 서비스를 발굴하는 공모전입니다.
다음 글에서는 실제 MCP 서버를 만들고, PlayMCP에 등록해 Agentic Player 10에 제출한 과정을 정리해보겠습니다.