산업 현장에 AI를 도입하려는 우리에게, MCP가 필요한 이유

📍 MCP 개념, 특성 아티클 먼저 읽기

LLM 기반 AI의 활용이 빠르게 확산되며, 이제는 산업 현장에서도 LLM, AI Agent 시스템을 통한 자동화, 품질 분석, 설비 예지보전, 지식 검색 등의 수요가 높아지고 있습니다. 하지만 막상 현장에 적용해보려 하면 생각보다 많은 장벽을 마주하게 됩니다. 이때, MCP(Model Context Protocol)는 그런 현장 사용자들에게 꼭 필요한 ‘연결의 언어’가 되어줄 가능성이 높습니다.

🚧 우리가 현장에서 AI를 쓸 때 겪는 현실적인 문제들

LLM(대형언어모델)은 이미 강력합니다. GPT, Claude, Gemini, LLaMA 등 다양한 모델들이 출시되며 자연어 처리 능력은 날로 진화하고 있습니다.

하지만 산업 현장에서는 이런 성능 좋은 LLM을 제대로 ‘써먹기’가 어렵습니다. 왜일까요?

• 기존 시스템과 연결이 어렵습니다: 생산 현장엔 MES, SCADA, ERP, 설비 로그, 센서, CCTV 등 수많은 시스템이 돌아갑니다. 그런데 LLM이 이런 시스템과 연결되려면 각 시스템에 맞는 맞춤형 개발이 필요합니다. 매번 API 연결하고, 포맷 맞추고… 현실은 복잡하고 비용도 만만치 않죠.
• 모델이 우리 상황을 이해하지 못합니다: 기성 LLM 모델은 공개된 일반 데이터를 기반으로 학습되어 있어, 회사 내부의 공정 조건이나 운영 기준 같은 현장 데이터는 알 수 없습니다. 결국 “틀린 대답”이 나오거나, “몰라서 못하는” 일이 생길 수 있습니다.
• 매번 복잡한 설정과 재개발이 필요합니다: 새로운 장비나 시스템이 들어오면, 기존 LLM 연동 구조를 또 수정해야 하죠. 유지보수도 어렵고, 확장도 어렵습니다. 이래선 오래 가기 힘듭니다.

🔗 이럴 때 필요한 게 바로 MCP

MCP는 AI 모델과 외부 시스템(데이터/도구)을 연결하는 표준 약속입니다. 산업 현장의 다양한 정보와 기능을 AI가 쉽게 읽고, 쓰고, 실행할 수 있게 도와주는 거죠. MCP는 단순한 통신 방식이 아니라, AI 모델이 외부 맥락(Context)을 제대로 이해하도록 설계된 구조입니다.

✅ 현장에서 우리가 얻을 수 있는 MCP의 효과

(1) 시스템 연동이 쉬워집니다

• MES, ERP, 파일 시스템, 센서 데이터 등 다양한 시스템과 표준 방식으로 연결할 수 있습니다. 예시: 파일 서버는 file:// 형태로 문서 제공, DB 서버는 query:// 로 쿼리 결과를 제공해, 연결만 해두면 AI Agent가 실시간으로 ‘읽고’, ‘비교’하고, ‘이해’할 수 있습니다.

(2) AI Agent가 현장 지식을 반영한 판단을 합니다

• 공정 매뉴얼, 품질 기준, 지난 작업 기록 등 내부 문서나 데이터를 ‘맥락’으로 제공할 수 있습니다. AI Agent는 이를 참고하여, 우리 회사만의 룰과 상황에 맞는 대답과 제안을 합니다.
• 예시: “지난달 A라인의 불량률과 현재 생산 공정 조건을 비교해줘” → AI Agent가 내부 데이터 기반으로 분석 결과를 제공합니다.

(3) 여러 시스템을 동시에 통합해 사용할 수 있습니다

• 하나의 AI Agent가 파일, Git, DB, 외부 API 등 다양한 MCP 서버에 동시에 연결됩니다. 복합적인 요청도 자연스럽게 처리할 수 있어요.
• 예시: “최근 생산 일정과 날씨 조건을 참고해서 내일 적정 인원 배치 추천해줘”

(4) 바뀌는 현장에도 유연하게 대응합니다

• 시스템이 바뀌거나 기능이 추가되어도, MCP 방식으로 설계돼 있다면 간단히 연결만 추가하면 됩니다. AI 인프라 전체를 뜯어고치지 않아도 되는 거죠.
• 예시: 새로운 IoT 센서를 도입했을 때, MCP 서버만 추가 구성하면 AI가 바로 인식 가능합니다.

🔚 마무리: 이제는 ‘모델’만이 아니라, ‘맥락’이 중요합니다

AI는 더 이상 단순히 “좋은 모델을 쓰느냐”의 문제가 아닙니다. 우리의 데이터, 환경, 규칙을 얼마나 잘 전달하고 연결하느냐가 성공의 열쇠죠. 

MCP는 산업 현장의 AI 도입을 기술적으로 단순화하고, 현실적으로 실용화해주는 도구입니다. 이제는 AI를 도입할 때 모델만이 아니라, ‘MCP를 통해 어떤 맥락을 연결할 것인가’를 함께 고민해야 할 때입니다.

💪아하랩스와 함께하세요!

아하랩스의 AI Agent 시스템은 이 변화에 발 빠르게 대응하고 있습니다. MCP를 기본적으로 지원하는 구조로 설계해, 타사에서 개발한 다양한 MCP 서버(다양한 기능)와 바로 연결하여 사용할 수 있습니다. 

예를 들어, 제조 현장에서는 설비 로그, 품질 검사 결과, 작업 지시서, 재고 데이터, 공정 조건, ERP 시스템 정보 등 다양한 데이터가 산재해 있죠. 동시에 설비 제어, 경고 알림, 생산 일정 조정, 불량 분석, 실시간 보고서 생성 등 자동화된 기능들이 요구됩니다. 

AI Agent가 MCP를 지원하면 이러한 데이터 소스와 기능들을 별도 커스터마이징 없이 표준화된 방식으로 AI Agent에 손쉽게 연결할 수 있습니다. 작업 매뉴얼을 불러오고, 최근 오작동 이력을 조회한 뒤, 원인 추정을 자동으로 수행하는 복합 작업도 하나의 AI 에이전트 안에서 유연하게 처리할 수 있습니다. 

앞으로 더욱 다양한 기업과 개발자들이 MCP 기반의 서버와 도구들을 개발할 것입니다. 아하랩스는 그 중심에서, 가장 유연하게 움직일 수 있는 위치를 선점하고 있습니다. 변화에 발빠르게 대응하는 아하랩스와 함께 이 생태계 안에서 풍부하고 강력한 세상을 경험하세요!

아하랩스 AI Agent가 설비의 진동데이터와 유지보수 이력을 통해 고장을 진단하고, 최적의 대응 방안을 추천하는 예시입니다. Image Credit: AHHA Labs