GPT는 똑똑하지만 멍청하다? 그래서 나온 RAG와 MCP

📌 LLM 시대의 두 핵심 전략: RAG와 MCP의 개념과 차이

1. LLM의 부상과 최신 트렌드

ChatGPT, Claude, Gemini 등 다양한 LLM (Large Language Model)이 등장하면서, 우리는 단순한 텍스트 생성 수준을 넘어서, 업무 자동화와 지식 처리까지 확장된 세계를 맞이하고 있습니다.

최근에는 단순히 ‘좋은 답변을 생성’하는 수준을 넘어서, LLM이 외부 시스템과 연결되어 실행(Act)하거나, 여러 기능을 구조화된 워크플로우로 수행하는 시도들이 활발히 이뤄지고 있습니다.

이런 변화의 중심에 있는 개념이 바로 RAG(Retrieval-Augmented Generation)과 MCP(Multi-Chain Prompting)입니다.

2. RAG (Retrieval-Augmented Generation)란?

RAG는 말 그대로 검색(Retrieval) 기반의 생성을 의미합니다. 기존의 LLM은 훈련된 데이터 안에서만 답변을 생성했기 때문에, 최신 정보나 기업 내부 문서와 같은 동적인 정보를 반영하기 어려웠습니다.

그러나 RAG는 사용자의 질문에 대해 외부 문서(예: 회사 내부 문서, 논문, 위키 등)를 검색하고, 해당 내용을 프롬프트에 추가하여 더욱 정확하고 사실 기반의 답변을 생성합니다.

RAG의 구조

• 1단계: 질문 입력 → 문서 검색 (Vector DB 등 활용)
• 2단계: 관련 문서 추출 → 프롬프트에 삽입
• 3단계: LLM이 해당 내용을 바탕으로 응답 생성

RAG의 특징

• ✅ 최신 문서나 사내 지식 반영 가능
• ✅ 파인튜닝 없이 동적 정보 활용
• ❌ 여전히 LLM은 “말만 할 뿐”, 행동은 못함
• ❌ 문서 검색 정확도에 따라 할루시네이션 위험 존재

RAG의 활용 예시

• 기업 내부 문서 기반 Q&A 챗봇
• 전자상거래 FAQ 자동화
• 고객 서비스 자동응답 시스템

3. MCP (Multi-Chain Prompting)란?

MCP는 단일 프롬프트로 복잡한 문제를 해결하기보다는, 다단계(Chain) 프롬프트 체인을 통해 논리적 사고, 외부 시스템 호출, 자동화된 행동까지 수행할 수 있도록 설계된 구조입니다.

한마디로, RAG가 “똑똑한 조언자”였다면, MCP는 “일도 하는 비서”라고 할 수 있습니다.

MCP의 구조

• 1단계: 사용자 질문 분석
• 2단계: 필요한 외부 API 호출 / 계산 수행
• 3단계: 데이터 정제 및 판단
• 4단계: 결과 요약 및 외부 시스템에 전달 (예: DB 저장, Slack 전송)

MCP의 특징

• ✅ 다단계 추론 및 결정 가능 (Chain of Thought)
• ✅ 외부 시스템 연동 (API 호출, 파일 저장, Slack 전송 등)
• ✅ “읽기(Read)”뿐 아니라 “쓰기(Write)” 및 “실행(Invoke)” 가능
• ✅ 할루시네이션을 단계별로 검증 가능
• ❌ 설계와 유지보수가 상대적으로 복잡

MCP의 활용 예시

• 자동 이메일 분류 후 DB 저장
• 고객 응답에 따라 후속 업무 자동화
• 뉴스 요약 후 Slack으로 팀에게 전달
• Step-by-step 의사결정 보고서 생성

4. RAG vs MCP: 비교 요약

다만 여기서 한 가지 짚고 넘어가야 할 점이 있습니다. RAG는 하나의 '기법'(Technique)이고, MCP는 '프로토콜' 또는 '설계 철학'(Protocol/Framework)에 가깝기 때문에 완전히 동일선상에서 비교하기에는 구조적 차이가 있습니다.

쉽게 말해, RAG는 정보 검색과 관련된 하나의 구현 방식이고, MCP는 그보다 더 상위에서 LLM이 문제를 다단계로 풀도록 설계하는 방법론입니다. 둘은 종종 함께 사용될 수도 있으며, MCP의 한 단계 안에서 RAG가 쓰이는 경우도 존재합니다.

구분	RAG	MCP
본질	지식 검색 기반 응답 생성 기법	다단계 프롬프트 설계 프로토콜
기능 중심	외부 문서 기반 답변 생성	복잡한 역할/행동 분리 실행
데이터 접근	읽기(Read-only)	읽기 + 쓰기 + 실행
확장성	정보 응답에 집중	비즈니스 로직까지 처리 가능
오류 통제	문서 품질과 검색 성능에 의존	단계별 검증으로 신뢰성↑
적용 대상	지식 응답 챗봇, 내부 검색 시스템	자동화 프로세스, 워크플로우 시스템

5. 정리 및 나의 생각

최근 LLM의 활용은 단순한 답변 생성에서 벗어나, 워크플로우 자동화, 의사결정 보조, API 연동 등으로 확장되고 있습니다.

이런 흐름 속에서 RAG는 지식 기반의 응답 시스템, MCP는 LLM을 활용한 실제 행동 시스템이라고 볼 수 있습니다.

개인적으로는, RAG는 LLM 시대의 첫 번째 진화였고, MCP는 그 다음 단계라고 생각합니다.

특히 기획자나 PM의 입장에서는 이 둘을 어떤 맥락에 어떻게 조합할지 설계하는 능력이 앞으로 더욱 중요해질 거라고 봅니다.

앞으로 더 많은 LLM 기반 응용에서 이 두 구조가 어떻게 융합되고 발전할지 기대됩니다.

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