Model Context Protocol – AI 활용에 필요한 문맥설정 (프롬프트 엔지니어링)

Model Context Protocol – AI 활용에 필요한 문맥설정 (프롬프트 엔지니어링)

“왜 내 GPT는 똑같은 질문에도 이상한 대답을 하지?” 저도 그랬습니다. 그러다 어느 날 깨달았어요. 문제는 프롬프트가 아니라 '문맥'이더라고요.

 

 

 

안녕하세요! 문노베입니다. 요즘은 누구나 챗GPT 한 번쯤 써보잖아요?

 

그런데 어떤 사람은 GPT로 보고서도 만들고, 코드도 짜고, 심지어 브랜드 전략까지 짜는데… 나는 왜 엉뚱한 답만 받는 걸까요?

 

저도 한동안 그 차이를 몰랐어요. 답은 “Model Context Protocol”이었습니다.

 

이 개념을 이해하고 나서야, 제가 왜 AI를 제대로 못 쓰고 있었는지 명확해졌어요.

 

오늘은 이 ‘숨은 룰’을 여러분과 함께 깊이 파고들어 보려 합니다.

목차

같은 GPT인데 왜 다르게 반응할까? Model Context Protocol, 정확히 뭘까? 실전 예시로 이해하는 컨텍스트 프로토콜 GPT vs Gemini vs Claude – 누가 문맥을 더 잘 다룰까? 업무에 적용하는 실전 전략 결국 중요한 건 ‘프롬프트’가 아니라 ‘맥락’이다

같은 GPT인데 왜 다르게 반응할까?

처음엔 저도 그랬어요. 똑같은 GPT-4를 쓴다는데, 왜 어떤 사람은 퀄리티 높은 글을 뚝딱 만들고, 저는 구글 검색 수준도 못 넘는 답변을 받는 걸까?

 

답은 ‘문맥 설정’에 있었어요.

 

GPT는 ‘무엇을 기억하며 대화할지’를 설정할 수 있는 구조를 가지고 있더라고요.

 

단순한 질문 하나에도, GPT가 어떤 맥락 위에서 작동하느냐에 따라 결과는 완전히 달라져요.

 

실제로 OpenAI는 2024년부터 ‘사용자 맞춤화 기능’과 ‘지속적 기억’(Persistent Memory)을 본격 도입했습니다.

 

사용자가 특정 지시나 말투를 저장해 두면, GPT는 다음 대화에서도 그것을 기억하고 따라주는 거죠.

 

이게 바로 ‘Model Context Protocol’의 실전 버전입니다.

 

2025.03.25 - [AI 정복기/Prompt Engineering - 어떻게 말하지?] - 제약이 창의성을 만든다 – Constraints Prompting (프롬프트 엔지니어링)

제약이 창의성을 만든다 – Constraints Prompting (프롬프트 엔지니어링)

 

Model Context Protocol, 정확히 뭘까?

'모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol)'은 쉽게 말하면, AI가 어떤 상태로 대화에 참여할지를 정의하는 사전 규칙이에요.

 

이 프로토콜에는 '사용자의 역할', '목표', 'AI가 따라야 할 응답 톤', '필요한 배경 정보' 등이 포함됩니다.

 

즉, AI가 ‘누구인지’, ‘무엇을 위해 쓰이는지’를 정해주는 지침서 같은 거죠.

 

OpenAI의 공식 문서에 따르면, System Prompt를 활용한 ‘역할 기반 컨텍스트 설정’이 바로 이 프로토콜의 핵심 구조입니다.

 

OpenAI 시스템 프롬프트 가이드에선 이런 설정이 답변 일관성을 높이는 핵심이라고 강조하고 있어요.

항목	설명
System Prompt	AI의 역할, 말투, 응답 방식 등을 정의
Persistent Memory	사용자의 성향, 반복 작업을 기억해주는 기능
Thread Context	이전 대화 흐름을 바탕으로 답변 일관성 유지

실전 예시로 이해하는 컨텍스트 프로토콜

제가 실무에서 자주 사용하는 설정이에요. 업무 자동화를 위해 GPT에게 ‘나의 콘텐츠 전략 보조자’ 역할을 부여했거든요.

 

이때 시스템 프롬프트에 이런 식으로 썼어요.

• “당신은 문과 마케터 문노베의 글쓰기 도우미입니다.”
• “정보는 친근한 말투로, 정확하게 요약해 주세요.”
• “전문용어는 쉽게 풀어주고, 표와 리스트를 적절히 활용하세요.”

그랬더니 AI가 완전히 달라졌어요. 마치 브랜드 매뉴얼을 알고 있는 팀원처럼 일관된 결과물을 내더라고요.

 

이걸 프롬프트 한 줄로 해결하는 게 아니라, ‘문맥 전체’를 설계해야만 가능하다는 걸 절감했죠.

GPT vs Gemini vs Claude – 누가 문맥을 더 잘 다룰까?

요즘은 GPT 하나만 쓰는 시대가 아니죠.

 

구글의 Gemini, Anthropic의 Claude 등 다양한 LLM이 나오면서 사용자 입장에선 선택지가 많아졌습니다.

 

그런데 이들 모델은 ‘컨텍스트’를 다루는 방식도 조금씩 달라요.

 

어떤 AI가 어떤 구조로 문맥을 이어가고, 사용자의 맥락을 기억하는지 비교해 봤습니다.

모델	맥락 처리 방식	특징 요약
GPT-4 (OpenAI)	System Prompt + 사용자 기억 저장	유연한 역할 설정, 컨텍스트 확장성 우수
Gemini (Google)	구글 계정 기반 사용자 정보 연동	Google Docs/Workspace 연동에 강점
Claude (Anthropic)	AI 헌법 기반 ‘윤리 중심’ 컨텍스트	자율 규제, 맥락 반응성이 매우 뛰어남

업무에 적용하는 실전 전략

저는 현재 블로그 운영, 마케팅 전략 수립, 사내 교육 문서 제작에 GPT를 적극적으로 활용하고 있어요.

 

그때마다 Model Context Protocol을 어떻게 활용하느냐에 따라 업무 효율이 극적으로 바뀌었습니다.

 

최근 McKinsey의 보고서에 따르면, 생성형 AI 도입 시 업무 생산성은 최대 40% 향상될 수 있다고 합니다.

 

하지만 이건 ‘문맥 세팅’을 제대로 했을 때의 이야기예요. 아래 전략을 참고해 보세요.

전략	설명
역할 지정	AI에게 ‘나의 콘텐츠 기획자’ 혹은 ‘데이터 분석가’ 역할을 명확히 지시
응답 스타일 정의	요약형, 비교표 중심, 사례 위주 등 결과물 형식을 사전에 명시
초기 설정 저장	GPT ‘사용자 설정’에 개인화된 컨텍스트 프로토콜을 저장

결국 중요한 건 ‘프롬프트’가 아니라 ‘맥락’이다

많은 사람들이 ‘좋은 프롬프트’에 집착하지만, 실은 그보다 더 중요한 게 있어요. 바로 맥락을 얼마나 잘 설계했는가예요.

 

아래 5가지만 기억해 두세요.

• AI는 무조건 정답을 말하는 존재가 아니다 – 문맥을 알아야 ‘좋은’ 답을 낸다
• 프롬프트 한 줄보다, 전체 대화 흐름을 설계하는 게 더 중요하다
• 시작할 때 시스템 프롬프트를 활용해 AI의 역할을 정의하자
• 반복 작업이 많다면 ‘사용자 설정’에 컨텍스트를 저장하자
• 모델별로 문맥 처리 방식이 다르므로, 쓰는 도구에 따라 전략도 달라야 한다

자주 묻는 질문 (FAQ)

Model Context Protocol은 개발자만 알아야 하나요?

절대 아닙니다. 일반 사용자도 ‘프롬프트를 넘어서’ AI를 일관되게 활용하려면 필수적으로 알아야 할 개념이에요.

GPT에서 컨텍스트 설정을 어디서 하나요?

ChatGPT 설정 메뉴의 ‘사용자 설정(Custom Instructions)’과 System Prompt 활용이 대표적인 방법입니다.

Gemini나 Claude도 설정 가능한가요?

부분적으로 가능합니다. Gemini는 구글 계정 기반의 문맥 유지를 실험 중이고, Claude는 ‘헌법’ 기반으로 시스템 규칙을 따릅니다.

Model Context Protocol을 잘못 설정하면 문제가 생기나요?

그렇진 않지만, 맥락이 어긋나면 AI가 엉뚱한 응답을 할 수 있어요. 일관된 결과를 원한다면 초기 설정이 중요해요.

실제 기업들도 이 개념을 활용하나요?

네. 특히 컨설팅, 콘텐츠, 헬프데스크, 세일즈 자동화 분야에서 GPT와 같은 AI에 지속적 컨텍스트를 부여해 업무 효율을 높이고 있어요.

GPT가 ‘내 스타일’을 기억하도록 하려면 어떻게 하나요?

Custom Instructions 메뉴에서 톤, 목표, 말투를 저장하거나, 대화 시작 시 System Prompt를 매번 활용해 설정해 두면 돼요.

 

처음엔 그냥 프롬프트만 잘 쓰면 되는 줄 알았어요. 그런데 AI를 진짜 ‘내 팀원’처럼 쓰고 싶다면, Model Context Protocol을 이해하는 게 핵심이더라고요.

 

저는 이 개념을 알고 나서 GPT가 완전히 달라졌습니다.

 

이제는 제 스타일도 기억하고, 말투도 맞춰주고, 반복 작업도 똑같이 처리해 주니까요.

 

혹시 여러분도 GPT나 AI가 좀 ‘엉뚱하게’ 느껴졌던 적 있나요? 그랬다면 지금이 바로, 여러분만의 문맥 프로토콜을 설계해 볼 때입니다.

 

저와 함께 더 똑똑하게 도구를 써보자고요! 💪

 

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