GitHub Copilot의 MCP(Model Context Protocol): 개발 AI의 핵심 진화

GitHub Copilot이 단순한 코드 보조 도구를 넘어 에이전트 모드(Agent Mode)라는 형태로 진화하면서, 그 중심에는 MCP(Model Context Protocol)가 있습니다. 이 글에서는 MCP가 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 이를 통해 Copilot이 어떻게 더 똑똑해졌는지를 중심으로 소개합니다.

MCP란 무엇인가?

Model Context Protocol(MCP)는 GitHub Copilot의 에이전트 모드에서 외부 도구와 데이터를 활용하기 위한 표준 프로토콜입니다.

주요 역할

• 컨텍스트 제공: 에이전트가 코드, 데이터베이스, 명령어, 웹 정보 등 다양한 맥락(Context)을 이해할 수 있도록 함
• 도구 연동: Copilot이 외부 툴이나 API, 검색 기능 등과 연결되어 작업을 수행할 수 있게 함
• 작업 자동화: 단순한 코드 작성에서 벗어나 터미널 명령 실행, 오류 수정 등 복잡한 작업까지 자동화 가능

MCP는 Copilot이 ‘지시된 대로만 행동하는 도구’에서 ‘스스로 문제를 해결하는 AI’로 도약하는 데 핵심 역할을 합니다.

에이전트 모드에서의 MCP 활용

에이전트 모드는 Visual Studio Code에서 작동하며, 다양한 LLM과 연동되어 동작합니다. 이때 MCP는 다음과 같은 기능을 가능하게 합니다:
• 데이터베이스 스키마 이해 및 질의 자동 생성
• 로컬 개발 환경 분석 후 자동화 제안
• 외부 API 호출 및 결과 해석
• 실시간 웹 검색 기반 코드 생성

사용자는 로컬 또는 원격 MCP 서버를 구성하여 자신만의 개발 워크플로우를 만들 수 있습니다.

GitHub의 MCP 생태계 확장

GitHub는 MCP 기반의 에코시스템을 확장하고 있습니다. 써드파티 도구, 내부 개발 시스템, 검색 도구 등과 MCP를 통해 연동하면, Copilot은 거의 모든 개발 상황에 대응할 수 있게 됩니다.

이로 인해 가능한 예시:
• 회사 내부 API 문서에 기반한 자동 코드 생성
• 팀의 기존 코드베이스 분석 후 자동 리뷰 작성
• 개인 프로젝트의 CLI 도구 자동 실행 및 디버깅

고성능 LLM + MCP = 진정한 AI 에이전트

Copilot은 OpenAI GPT-4o를 기본 모델로 사용하면서, Claude, Gemini 등 다양한 고성능 LLM도 선택할 수 있도록 지원합니다. 이들 모델과 MCP가 결합되면 다음과 같은 결과가 가능해집니다:
• 명령만으로 서버 배포 자동화
• 오류 추적부터 패치까지 전 과정 처리
• 도구/데이터/API 기반 작업 통합

이제 Copilot은 단순히 코드를 ‘추천’하는 수준을 넘어, 코드를 ‘이해하고 실행하는’ 수준까지 도달했습니다.

프리미엄 모델 요청: 더 강력한 MCP 활용을 위한 열쇠

Copilot은 요금제에 따라 프리미엄 모델 요청 수를 제공합니다. MCP 기능을 최대한 활용하기 위해 더 강력한 LLM을 사용하는 것이 중요해졌기 때문입니다.

요금제 프리미엄 요청 수 (월간)
Copilot Pro 300회
Copilot Business 300회
Copilot Enterprise 1000회
Copilot Pro+ (신설) 1500회

추가 요청은 종량제로 구매 가능하며, 필요한 만큼 유연하게 활용할 수 있습니다.

마무리: MCP는 Copilot의 두뇌, 에이전트 모드는 손발

GitHub Copilot의 에이전트 모드는 단순한 코드 작성을 넘어서 전체 개발 프로세스를 이해하고 자동화하는 AI 개발자에 가까워지고 있습니다. 그 중심에는 MCP라는 강력한 프로토콜이 있습니다.

MCP는 곧 Copilot의 두뇌이며, 에이전트 모드는 그 손과 발입니다. 앞으로의 개발 환경은 코드를 직접 짜기보다는, Copilot이 스스로 작업을 수행할 수 있도록 더 잘 설명하는 능력이 중요해질 것입니다.