MCP vs Function Calling: AI 도구 호출方案的深度对比评测

AI 애플리케이션에서 도구를 호출하는 방법으로는 Function Calling과 MCP(Model Context Protocol)가 있습니다. 제 실전 경험에서 이 두 가지 접근법의 장단점과 비용 효율성을 검증해 보겠습니다.

MCP와 Function Calling 개요

Function Calling은 OpenAI에서 2023년 중반에 도입한 기능으로, 모델이 구조화된 JSON을 출력하여 특정 함수를 실행할 수 있게 합니다. 반면 MCP는 Anthropic이 2024년 말에 발표한 새로운 프로토콜로, 호스트 애플리케이션과 외부 도구 간의 표준화된 통신을 제공합니다.

핵심 차이점 비교

월 1,000만 토큰 기준 비용 비교

저의 실제 프로젝트 경험으로 말씀드리면, 저는 MCP와 Function Calling을 모두 사용한 후비용 절감과 응답 속도 개선을 체감했습니다. HolySheep을 통해 단일 API 키로 모든 모델을 통합하니 환경 설정 시간이 70% 감소했습니다.

실전 구현 코드

Function Calling 구현 (HolySheep API)

import requests
import json

HolySheep AI API 설정
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"

def get_weather(location: str) -> dict:
    """날씨 조회 함수 - Function Calling 예제"""
    # 실제 API 호출 로직
    return {"location": location, "temperature": 22, "condition": "맑음"}

def get_stock_price(symbol: str) -> dict:
    """주식 가격 조회 함수"""
    return {"symbol": symbol, "price": 150.25, "currency": "USD"}

도구 정의
tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_weather",
            "description": "특정 지역의 날씨를 조회합니다",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {"type": "string", "description": "도시 이름"}
                },
                "required": ["location"]
            }
        }
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "get_stock_price",
            "description": "주식 심볼로 현재 가격을 조회합니다",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "symbol": {"type": "string", "description": "주식 심볼 (예: AAPL)"}
                },
                "required": ["symbol"]
            }
        }
    }
]

def call_with_function_calling(user_message: str):
    """Function Calling을 사용한 API 호출"""
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    payload = {
        "model": "gpt-4.1",
        "messages": [{"role": "user", "content": user_message}],
        "tools": tools,
        "tool_choice": "auto"
    }
    
    response = requests.post(
        f"{BASE_URL}/chat/completions",
        headers=headers,
        json=payload
    )
    
    result = response.json()
    
    # 도구 호출 처리
    if "choices" in result and result["choices"][0].get("tool_calls"):
        tool_calls = result["choices"][0]["tool_calls"]
        
        for tool_call in tool_calls:
            function_name = tool_call["function"]["name"]
            arguments = json.loads(tool_call["function"]["arguments"])
            
            if function_name == "get_weather":
                result_data = get_weather(**arguments)
            elif function_name == "get_stock_price":
                result_data = get_stock_price(**arguments)
            
            print(f"도구 실행 결과: {result_data}")
    
    return result

테스트 실행
result = call_with_function_calling("서울 날씨와 AAPL 주가를 알려줘")
print(result)

MCP 구현 예제 (Claude Code 사용)

# MCP 서버 설정 예제 (package.json)
{
  "name": "my-mcp-server",
  "version": "1.0.0",
  "type": "module",
  "main": "server.js",
  "dependencies": {
    "@modelcontextprotocol/sdk": "^0.5.0"
  }
}

// server.js
관련 리소스
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