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26년 1월 4주차 그래프 오마카

omakasechef

25 Jan 2026 — 7 min read

The Synergy Created By MCP, and Knowledge Graph of Agentic AI

Keywords

MCP (Model Context Protocol)
Knowledge Graph
Agentic AI

26년 1월 마지막 그래프 오마카세에서는 Agentic AI의 흐름 속에서 큰 화두로 떠오른 MCP (Model Context Protocol)와 지식 그래프 (KG)의 기술적 결합에 대한 내용을 다루어보고자 합니다.
현재 AI 업계의 최대 관심사는 단연 Agentic AI일 것입니다. 하지만 LLM이 자율적으로 도구를 선택하고 실행하는 과정에서 발생하는 추론의 불확실성과 데이터 사일로 현상은 여전히 해결해야 할 숙제입니다.
결국 우리는 "어떻게 에이전트가 파편화된 데이터 속에서 정확한 의사결정을 내릴 수 있는가?"라는 질문에 직면하게 되며, 이에 따라 데이터에 접근하는 방식의 근본적인 변화가 요구되고 있습니다.
이러한 흐름 속에서 2024년 말 Anthropic이 공개한 MCP는 2026년 현재 에이전트 아키텍처의 표준으로 자리 잡았습니다. 한마디로 MCP의 핵심은 모델과 데이터 소스 사이의 추상화 계층을 제공하여 인터페이스를 표준화하는 것입니다.
- 기존에는 에이전트가 SQL DB, CRM 등 새로운 도구를 사용할 때마다 전용 커넥터를 개발해야 했으나, MCP는 이를 서버-클라이언트 구조로 통합하여 모델이 단일 프로토콜로 다양한 데이터 스키마를 즉시 이해할 수 있게 합니다.
- 여기서 지식 그래프와의 강력한 시너지가 발생합니다. MCP 서버가 지식 그래프를 데이터 소스로 갖게 되면, 에이전트는 단순 텍스트 검색을 넘어 엔티티 간의 복잡한 관계를 쿼리할 수 있는 지능형 인터페이스를 얻게 됩니다.
기존 벡터 DB 기반 RAG의 유사성 검색만으로는 에이전트의 의사결정에 필요한 논리적 연결고리를 충족하기 어려웠습니다.
- 예를 들어 "특정 프로젝트의 담당자가 누구이며, 그 담당자의 현재 스케줄을 확인해줘"와 같은 연속적인 추론이 필요한 경우, 에이전트는 [프로젝트 > 담당자 > 스케줄]로 이어지는 지식 그래프상의 최적 경로를 탐색해야만 정확한 답을 낼 수 있습니다.
- 지식 그래프는 데이터 간의 계층 및 관계를 명시적으로 정의하기 때문에, LLM의 환각 현상을 억제하는 사실 기반의 제약 조건(Constraint) 역할을 수행합니다. 엔터프라이즈 환경에서의 MCP와 KG 결합은 단순 조회를 넘어 에이전트에게 사고의 틀과 행동 규격을 동시에 제공하는 셈입니다.
엔터프라이즈 환경에서 MCP + KG 결합 아키텍처는 단순한 데이터 조회를 넘어, 에이전트에게 사고하는 법 및 행동 규격 등을 동시에 제공합니다.
- 에이전트가 구동되면 MCP 서버는 실시간으로 사용 가능한 도구를 제공하여 스스로 탐색하고 적응하게 함으로써 기존의 개발자들이 에이전트에게 어떻게 사용해야하는 지에 대한 하드코딩 방식을 완벽하게 대체할 수 있습니다.
- 또한 에이전트가 그래프의 내부 구조를 모르더라도, MCP는 메타데이터(스키마)를 표준화된 형식으로 제공하여 에이전트가 온톨로지 정보를 스스로 파악하게 합니다. 이를 통해 잘못된 쿼리를 생성하는 실수를 방지하고 가장 효율적인 탐색 경로를 설계할 수 있게 됩니다.
- 에이전트는 파악한 스키마를 바탕으로 쿼리를 스스로 작성하고, MCP 프로토콜을 통해 보안 인증, 연결 풀링 등을 관리하며 안전하게 그래프 DB로 전달됩니다. 다음 단계에서 그래프 특유의 밀터홉 탐색이 일어납니다.
- 만약 결과가 불충분하거나 논리적으로 부적절하다면, 에이전트는 스스로 추론을 검증하고 전략을 수정합니다. 쿼리 결과가 비어있을 때 인덱스 불일치나 관계 단절을 판단하고 그래프의 다른 브랜치로 사고를 확장하는 이러한 피드백 루프 덕분에, 에이전트는 단순 응답을 넘어 신뢰도 높은 해결책을 제시하게 됩니다
이전 LangChain과 LlamaIndex의 리포트는 우리에게 명확한 방향을 제시합니다. 에이전트의 실질적인 태스크 성공률은 LLM의 파라미터 크기보다 '제공되는 컨텍스트가 얼마나 구조화되어 있는가'에 더 강력하게 동기화됩니다.
비정형 데이터를 단순히 벡터화하여 던져주는 방식은 이제 한계에 직면했습니다. MCP라는 표준 프로토콜을 통해 데이터의 통로를 단일화하고, 지식 그래프를 통해 데이터에 명시적인 논리 관계를 부여하는 작업은 이제 에이전트 개발의 선택이 아닌 필수 인프라로 고려되어야 합니다.

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