MCP(Model Context Protocol)와 RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 차이점

MCP(Model Context Protocol)와 RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 차이점

기본 개념의 차이

RAG(Retrieval-Augmented Generation):

• RAG는 정보 검색과 텍스트 생성을 결합한 기술적 접근법입니다.
• 외부 지식 저장소에서 관련 정보를 검색한 다음, 그 정보를 바탕으로 언어 모델이 응답을 생성합니다.
• 주로 언어 모델의 지식을 확장하거나 최신 정보에 접근하는 방법으로 사용됩니다.

MCP(Model Context Protocol):

• MCP는 AI 시스템과 외부 데이터 소스를 연결하기 위한 표준화된 프로토콜입니다.
• AI 어시스턴트가 다양한 시스템(데이터베이스, 파일 시스템, API 등)과 통신할 수 있는 인터페이스를 정의합니다.
• 프로토콜 자체는 특정 기술이 아니라 통신 방식의 표준입니다.

기능적 차이

RAG:

• 주로 정보 검색과 문서 데이터에 초점이 맞춰져 있습니다.
• 대부분 읽기 전용으로 사용됩니다(정보 검색).
• 특정 쿼리에 대한 관련 문서나 정보를 찾는 것이 주요 용도입니다.

MCP:

• 더 광범위한 시스템 연결을 위한 프레임워크를 제공합니다.
• 읽기와 쓰기 작업을 모두 지원할 수 있습니다.
• 단순 검색을 넘어 파일 시스템 탐색, 데이터베이스 쿼리, 코드 실행 등 다양한 작업이 가능합니다.

구현 측면의 차이

RAG:

• 임베딩, 벡터 데이터베이스, 검색 알고리즘 등 구체적인 구성 요소를 포함합니다.
• 구현 방식이 정해져 있습니다(검색 → LLM에 정보 주입 → 응답 생성).
• 각 구현마다 검색 알고리즘과 생성 방식을 직접 제어합니다.

MCP:

• 통신 방식, 인터페이스, 데이터 형식 등을 정의하는 프로토콜입니다.
• 다양한 구현이 가능하며, 표준화된 방식으로 서로 다른 시스템을 연결합니다.
• 전체 생태계와 확장성에 더 초점을 맞추고 있습니다.

관계

RAG와 MCP는 상호 배타적이지 않으며, 함께 사용될 수 있습니다:

• MCP를 통해 외부 시스템에 연결하고, 그 시스템 내에서 RAG 방식으로 정보를 검색할 수 있습니다.
• MCP는 AI 시스템이 RAG를 구현한 외부 서비스에 접근하는 표준화된 방법을 제공할 수 있습니다.
• 즉, RAG는 MCP를 통해 구현될 수 있는 여러 기능 중 하나로 볼 수 있습니다.

요약

RAG는 외부 문서에서 정보를 검색하고 이를 AI 응답 생성에 활용하는 구체적인 기술적 접근법입니다.

MCP는 AI 시스템이 다양한 외부 데이터 소스와 상호작용할 수 있게 해주는 표준화된 통신 프로토콜입니다.

간단히 말해, RAG는 "무엇을 할 것인가"에 관한 것이고, MCP는 "어떻게 연결할 것인가"에 관한 것입니다. 두 기술은 상호 보완적이며 함께 사용되면 더 강력한 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.