MCP와 function calling은 뭐가 다른가 — 표현 형식과 공급 규격

LLM에게 도구를 쥐여주는 이야기에는 두 이름이 항상 같이 나온다. function calling과 MCP. 둘 다 “모델이 외부 함수를 쓴다”는 그림을 설명하는 말이라 처음엔 같은 것의 다른 이름처럼 보인다. 하지만 둘은 경쟁 관계가 아니라 아예 다른 층에 있다. function calling은 모델이 도구를 부르겠다는 의사를 표현하는 출력 형식이고, MCP는 그 도구를 어디서 어떻게 공급받을지 정한 통신 규격이다.

function calling — 모델의 출력 형식

function calling은 모델 API의 기능이다. 요청에 도구 목록(이름·설명·입력 스키마)을 실어 보내면, 모델은 일반 텍스트 대신 “이 도구를 이 인자로 호출해 달라”는 구조화된 출력을 돌려준다. Anthropic Messages API 기준으로 요청은 이런 모양이다.

{
  "model": "claude-sonnet-5",
  "max_tokens": 1024,
  "tools": [
    {
      "name": "get_weather",
      "description": "도시 이름을 받아 현재 날씨를 돌려준다",
      "input_schema": {
        "type": "object",
        "properties": { "city": { "type": "string" } },
        "required": ["city"]
      }
    }
  ],
  "messages": [{ "role": "user", "content": "서울 날씨 알려줘" }]
}

모델의 응답에는 {"name": "get_weather", "input": {"city": "서울"}} 같은 tool_use 블록이 담겨 온다. 여기서 핵심은 모델이 함수를 실제로 실행하지 않는다는 점이다. 모델은 호출 의사를 JSON으로 표현할 뿐이고, 진짜 함수를 실행해 결과를 다음 요청에 넣어주는 루프는 API를 호출한 쪽 코드의 몫이다.

MCP — 도구의 공급 규격

function calling만으로도 도구는 쓸 수 있다. 문제는 공급이다. 위 요청의 tools 배열을 애플리케이션마다 직접 짜 넣어야 하고, 도구를 하나 추가하려면 그 도구를 쓰는 앱 코드를 전부 고쳐야 한다. 도구 구현과 그것을 쓰는 앱이 한 몸으로 붙어버린다.

MCP는 이 공급 문제를 표준화한다. 도구를 가진 쪽이 MCP 서버가 되어 도구 목록을 노출하고, Claude Code 같은 MCP 클라이언트가 서버에 접속해 tools/list로 목록을 받아온다. 실행도 클라이언트가 tools/call로 서버에 위임한다. 서버 하나를 만들어 두면 MCP를 지원하는 어떤 클라이언트에도 코드 수정 없이 꽂을 수 있다 — 도구가 앱에서 분리되어 독립적으로 배포되는 것이다.

한 번의 도구 호출에서 둘이 맞물리는 순서

두 층은 실제 호출 한 번에서 이렇게 이어진다.

1. MCP 클라이언트가 서버에서 tools/list로 도구 목록을 수집한다.
2. 클라이언트는 그 목록을 function calling의 tools 배열 형식으로 변환해 모델에 보낸다.
3. 모델이 tool_use 출력으로 호출 의사를 표현한다.
4. 클라이언트는 그 호출을 해당 MCP 서버의 tools/call로 넘겨 실행한다.
5. 결과를 다시 모델에게 넣어 대화를 잇는다.

즉 MCP 서버가 내놓은 도구도 모델 앞에서는 결국 function calling 형식으로 전달된다. MCP는 function calling을 대체하는 게 아니라 그 앞단, 도구가 모델에 도착하기까지의 구간을 담당한다.

구분이 실무에서 갈리는 지점

이 구분이 서면 흔한 혼동이 정리된다. “MCP를 쓰면 function calling이 필요 없나?”라는 질문은 층을 섞은 것이다 — MCP로 조달한 도구도 모델과는 function calling으로 대화한다. 반대로 “function calling이 되는데 MCP가 왜 필요하냐”는 질문의 답은 재사용이다. 도구를 앱 코드에 직접 박으면 그 앱 전용이 되지만, MCP 서버로 만들면 여러 클라이언트가 같은 도구를 나눠 쓴다. 하나는 모델과 대화하는 형식이고, 하나는 그 대화에 흘려 넣을 도구를 조달하는 방법이다. 층이 다르니 둘은 언제나 함께 쓰인다.