가 찍은 사진 구글은 자사의 데이터 공용 플랫폼용 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 공개했습니다. 이 MCP 서버를 통해 개발자와 AI 시스템은 자연어를 사용하여 공개적으로 이용 가능한 데이터 세트에 접근할 수 있습니다.
데이터 공용 플랫폼은 인구 조사 자료, 기후 데이터 세트, 유엔과 같은 기관의 통계 자료를 보유하고 있습니다. 이 도구는 고품질 데이터를 AI 학습 파이프라인 및 애플리케이션에 더 쉽게 통합할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다.
구글의 MCP 서버, AI 환각 현상 감소에 기여
데이터 공용 플랫폼(Data Commons platform)은 국제기구, 정부 기관 및 지방 자치 단체의 공개 데이터 세트를 통합하기 위해 2018년에 도입되었습니다. 이러한 데이터 세트에 접근하는 것은 상당한 기술적 전문 지식을 요구하는 어려운 과제였습니다. 그러나 출시로 개발자와 AI 에이전트가 자연어를 사용하여 해당 데이터 세트를 쉽게 쿼리할 수 있게 되었으며, AI 시스템과 사용자 모두에게 데이터 세트 접근성이 확대되었습니다.
가장 복잡한 데이터 관련 질문에 대한 답을 쉽게 찾거나 데이터를 기반으로 마케팅 계획을 수립하고 싶으신가요? 저희의 새로운 MCP 서버는 Google Analytics 데이터를 Gemini와 같은 LLM(리듬 관리 도구)에 직접 연결하여 이러한 요구를 충족시켜 드립니다.
단 8분 만에 @matt_landers가 MCP 서버 설정 방법을 안내해 드립니다.… pic.twitter.com/sw9vDM5Vbs
— 구글 애널리틱스 (@googleanalytics) 2025년 9월 19일
에 따르면, 지금까지 인공지능 시스템은 검증되지 않은 웹 콘텐츠를 기반으로 학습되어 왔으며, 이는 빈칸을 채워 출력을 생성하는 경향과 결합될 경우 환각으로 묘사되는 위험을 증가시킨다. 연구 코넬 대학교의
구글은 MCP 서버 출시의 목적이 인공지능 시스템에 실세계 정보를 제공하는 신뢰할 수 있고 검증 가능한 데이터 세트를 구축하는 것이라고 밝혔습니다. 이제 학습 파이프라인 및 기타 실제 응용 프로그램에서 인구 조사 수치나 기후 통계와 같은 공개 데이터를 더욱 쉽고 검증 가능한 방식으로 활용할 수 있게 되었습니다.
"모델 컨텍스트 프로토콜 덕분에 우리는 데이터 모델링 방식이나 API 작동 방식을 이해하지 않고도 대규모 언어 모델의 지능을 활용하여 적시에 적절한 데이터를 선택할 수 있게 되었습니다."
-프렘 라마스와미, 구글 데이터 커먼즈 책임자
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 앤스로픽(Anthropic)이 2024년 11월에 공개한 오픈소스 플랫폼으로, AI 시스템이 콘텐츠 저장소, 비즈니스 도구, 애플리케이션 환경 등 다양한 소스의 구조화된 데이터에 접근할 수 있는 프레임워크를 제공합니다. 출시 이후 오픈AI, 마이크로소프트, 구글 등 주요 AI 스타트업들이 AI 모델을 외부 데이터 소스에 연결하기 위해 이 도구를 채택해 왔습니다.
다른 회사들이 MCP 도구를 자사 모델로 직접 테스트한 것과는 달리, 구글의 데이터 커먼즈 팀은 표준을 자사 플랫폼에 직접 통합하여 개발자들이 사용할 수 있는 전용 MCP 서버를 구축했습니다.
MCP 서버가 이제 개발자 여러분께 제공됩니다
구글은 또한 협력 아프리카의 공중 보건 및 경제적 기회에 중점을 두는 비영리 단체인 ONE Campaign과
데이터 공용 MCP 서버를 사용하는 이 도구는 의료 및 금융 분야의 다양한 데이터 세트를 이해하기 쉬운 언어로 변환합니다. 라마스와미는 비영리 단체가 구글에 접근하기 전에 자체 서버에서 MCP를 시험해 본 경험이 있었기 때문에 이번 협업이 개발 과정을 가속화하는 데 도움이 되었다고 밝혔습니다.
검색 엔진 회사인 구글은 MCP 서버가 모든 대규모 언어 모델(LLM)과 호환된다고 확인했으며, 개발자들이 Colab Notebook에서 사용할 수 있는 Google 에이전트 개발 키트(ADK)의 샘플 에이전트를 사용하여 실험해 볼 수 있도록 허가했습니다. 또한 MCP 서버는 Gemini 명령줄 인터페이스 또는 PyPl 패키지를 사용하는 모든 MCP 호환 클라이언트를 통해 액세스할 수 있다고 밝혔습니다.
구글의 최신 출시 제품은 검증되지 않은 온라인 데이터에 대한 의존도를 줄이고, AI 시스템의 신뢰성을 향상시키며, 연구원과 기관들이 신뢰할 수 있는 데이터를 더욱 쉽게 활용할 수 있도록 지원합니다. MCP 서버는 공개 전 세계 개발자들이 시험 사용해 볼 수 있도록 오픈 소스로
OpenAI는 또한 게시하여 ChatGPT용 MCP 서버 구축 및 API 통합에 대한 자체 가이드를
이 가이드는 Python과 FastMCP를 사용하여 원격 MCP 서버를 구축하는 방법을 설명하고, OpenAI 챗봇과의 통합 예시를 제공했습니다. 또한 OpenAI는 악성 서버가 민감한 정보를 탈취하기 위한 인젝션 공격을 유도하는 등 사용자 지정 MCP 서버 사용의 위험성을 강조하며, 개발자들에게 각별한 주의를 기울이거나 신뢰할 수 있는 공식 서버에만 연결할 것을 당부했습니다.
