ChatGPT OpenAI API vs Model Context Protocol(MCP): 어떤 차이가 있을까?

 

최근 다양한 AI 기술들이 등장하면서, 그 인터페이스와 활용 방식도 점점 진화하고 있습니다. 그 중에서도 OpenAI의 ChatGPT API와 Model Context Protocol(MCP)은 모두 대화형 AI를 기반으로 한 서비스이지만, 그 목적과 구조, 활용 방식에는 뚜렷한 차이가 존재합니다. 이 글에서는 개발자의 관점에서 두 기술을 비교하고, 각각의 활용 예제를 통해 이해를 돕고자 합니다.

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1. 개요

항목ChatGPT OpenAI APIModel Context Protocol (MCP)

목적	범용 언어 모델 사용	업무/도메인 특화 맥락 지속
인터페이스	RESTful API 기반	모델 컨텍스트 기반 인터페이스
상태 유지	기본적으로 stateless	stateful context 관리 가능
사용 대상	다양한 앱, 봇, 웹 등	조직 내부 시스템, 협업 도구 등
예시	고객 상담 챗봇, 코드 생성기	팀별 문서 분석, 프로젝트 맥락 유지

 

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2. ChatGPT OpenAI API란?

OpenAI API는 ChatGPT, GPT-4 등의 언어 모델을 외부 애플리케이션에서 활용할 수 있도록 지원하는 REST 기반 API입니다. 주로 질문-응답, 대화, 문서 요약, 번역, 코드 생성 등에 활용됩니다.

✅ 간단 예제 (Python)

import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "노션과 구글 캘린더를 연동하는 방법 알려줘."}
    ]
)

print(response['choices'][0]['message']['content'])

특징

• 매 요청마다 대화 맥락을 모두 전달해야 함 (stateless)
• 범용적이지만 도메인 특화 정보나 기억 기능은 제한적

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3. Model Context Protocol (MCP)란?

Model Context Protocol(MCP)은 특정 조직, 사용자, 도메인에 맞춰 모델이 맥락을 지속적으로 인식하고 반영할 수 있도록 설계된 프로토콜입니다. OpenAI에서 지원하며, ChatGPT와 같은 모델을 업무에 지속적이고 문맥적으로 연결된 방식으로 사용할 수 있게 합니다.

MCP를 사용하면 사용자는:

• 이전 대화나 문서, 쿼리 히스토리 등 맥락을 기억하는 대화형 AI 사용 가능
• 팀/조직의 연결된 문서, 메시지, 데이터 기반 질의응답 가능
• 특정 문서에 기반한 파일 검색, 분석, 요약, 변환 등 고급 작업 가능

✅ MCP 예제 (업무 자동화)

예: 마케팅팀이 Notion 회의록, Gmail, Google Drive 문서를 바탕으로 요약 보고서를 받고자 하는 경우

사용자: "이번 주 회의록에서 가장 많이 언급된 키워드와 요약을 알려줘."

📎 MCP 시스템은 사용자 계정에 연결된 문서들과 히스토리를 분석하여 요약 응답 제공

 

✔️ 회의 요약: - 키워드: 제품 출시, KPI, 인플루언서 마케팅 - 요약: 이번 주 회의에서는 신제품 런칭 일정 조율, KPI 재설정, 마케팅 채널 확장 논의가 주요 이슈였습니다.

특징

• context-aware, 사용자/조직 맞춤형 맥락 유지
• 특정 팀의 도메인에 최적화된 응답 제공
• 플러그인이나 검색 연동 기능으로 업무 자동화에 유리

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4. 어떤 상황에서 무엇을 선택할까?

사용 시나리오적합한 선택

단순 챗봇, 질의응답 시스템	OpenAI API
회사 내부 문서 요약, 팀 맥락 대화	MCP
외부 서비스와 통합된 챗 기능	OpenAI API
개인/팀의 지속적인 업무 흐름 관리	MCP
코딩 보조, 기술 문서 생성	OpenAI API
프로젝트 히스토리 기반 회고/제안	MCP

 

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5. 결론

• ChatGPT OpenAI API는 강력한 범용 언어 처리 도구로, 다양한 앱에서 빠르게 활용 가능.
• Model Context Protocol(MCP)은 지속적인 문맥을 인식하고, 조직 내 정보와 통합되어 고도화된 비즈니스 작업에 적합.