1.MCP란?
MCP (Model Context Protocol) : 언어 생성 모델이 문맥을 구조화된 방식으로 입력받고 이를 기반으로 추론과 응답 생성을 수행할 수 있도록 정의된 표준 인터페이스 혹은 프로토콜
쉽게 말해 언어 생성 AI가 ‘지금 무슨 상황인지’ 정확하게 이해하고 돕는 문맥 전달 방식이예요
1-1.왜 필요한가요?
다른 사람과 이야기할 때, 이 사람이 누구고 아까까지 우리가 어떤 이야기를 했었는지에 대해 미리 알고있다면 대화가 더 잘 통하겠죠?
MCP는 그런 기억들을 정리된 방식으로 AI에게 전달해주는 “규칙”이라고 생각하면 돼요
기존 AI는 매번 같은 질문을 반복하거나 앞에 말한 내용을 잘 기억하지 못하는 한계가 있었어요
기존 AI의 문제점
•
기억의 한계 : 기존 언어모델은 사용자와의 이전 대화나 성향을 다 기억하지 못함
•
반복 입력 필요 : 매번 같은 지시사항이나 정보를 반복 입력해야하는 경우가 있음
•
일관성 부족 : 목적, 문맥을 계속 유지하기 어려웠다
MCP를 구성하는 정보 4가지
구분 | 설명 |
UserContext | 사용자의 기본 정보, 말투, 선호 |
TaskInstructions | 현재 수행할 작업이나 역할 지시 |
InteractionHistory | 대화기록 |
EnvironmentContext | 시간, 언어, 플랫폼 등 외부조건 |
1-2.어떻게 작동하나요?
2.기존 프롬프트 입력방식 vs MCP 활용 방식
2-1.활용방식 비교
구분 | 기존방식 | MCP 기반 방식 |
문맥 전달 | 프롬프트 안에 직접 입력 | 구조화된 컨텍스트 레이어로 전달 |
사용자 정보 유지 | 다음 질문 시 다시 작성해야 함 | 저장 및 자동 반영 |
작업 목적 전달 | 설명 누락시 오작동 | 명시적으로 포함 가능 |
대화 흐름 | 매 질문마다 독립적 | 이전 대화 기반 연결 가능 |
2-2.MCP 활용으로 기대할 수 있는 부분
•
지속적인 사용자 정보 관리 : 이름, 언어, 금기 주제 등 내용 저장
•
대화 흐름 유지 : 과거 대화 내용 기반의 자연스러운 이어 말하기
•
사용자 특성에 맞는 역할 수행 : 작업 목적을 ai가 정확히 인식
3.Figma에서 MCP를 활용하면?
3-1.활용 가능한 정보들
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컴포넌트 정보
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디자인 토큰값
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프로젝트 스타일 가이드
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이전 디자인 작업 내용
3-2.AI가 도와줄 수 있는 일들
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컴포넌트 자동 정렬
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디자인 가이드 문서 생성
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텍스트 톤 통일
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브랜드 스타일에 맞는 제안
3-3.피그마 MCP 사용 예시
관련 참고영상
4.MCP 보안과 주의사항
4-1.취약점 분석
MCP가 디자인,개발 모든 방면에서 강력한 장점을 갖고 있는것은 맞아요
하지만 민감한 데이터가 외부 AI 서버로 전송될 수 있다는 점을 인지하고 보안 체계를 고려해야 합니다
데이터 외부 전송 | 디자인 내부 텍스트, 텍스트에 포함된 개인정보, url, 내부 코드 조각 등이 MCP를 통해 수집될 수 있음 |
사용자 행동 로그 유출 | 편집 이력, 선택한 오브젝트 정보 등이 유출에 포함될 수 있어 의도치 않는 사용자 정보 유출 |
플러그인 취약점 | 플러그인 코드에 악성 JS 삽입 등의 가능성 존재 |
언어모델 정책 미확인 | 클로드, 챗지피티, 커서 등의 언어모델은 데이터 저장 여부를 플랜별로 다르게 처리하는데 기업용에는 개인정보를 수집하지 않는다는 정책이 명시되어 있음 → 기업용이 아닌 경우 로그 저장 가능성이 있음 |
4-2.취약점 인지의 필요성
보안 민감업종
공공기관, 금융사, 보험사, 의료기관, 법률관련, 보안 솔루션 업체 등
보안 민감업종에서는 내부 데이터가 외부 AI로 유출되지 않도록 방안이 필요해요
ex) 사전 필터링, 내부망 연동, 암호화 API등