Anthropic Claude, 진짜 ‘기억하는 AI’? MCP 기반 문맥 유지 기술 써보니

1. Claude는 어떻게 문맥을 기억할까?

OpenAI GPT의 ‘Memory’ 기능이 베타로 나온 시점에, Anthropic의 Claude는 이미 훨씬 길고 정교한 문맥 유지 능력을 보여주며 주목을 받고 있습니다.

Claude의 핵심 차별점은 크게 두 가지입니다:
1️⃣ Constitutional AI를 기반으로 한 안전한 응답 설계
2️⃣ MCP 스타일의 ‘문맥 인식’ 구조

Claude는 단순한 대화 생성기가 아니라,
“사용자와의 일관된 관계”를 유지하며 대화를 이끌어가는 모델로 설계되어 있습니다.

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2. Anthropic의 MCP 구조 – Claude는 어떻게 작동하나?

Anthropic은 공식적으로 “MCP(Model Context Protocol)”이라는 명칭을 쓰진 않지만,
MCP와 유사한 구조적 접근을 이미 Claude에 적용하고 있습니다.
대표적인 예는 아래와 같습니다:

 

Claude Anthropic MCP

🔹 1) 긴 컨텍스트 창

Claude 3는 최대 200K tokens 이상의 초장문 컨텍스트 처리가 가능하며,
지난 대화 기록 전체를 기억한 듯한 자연스러운 응답이 가능합니다.

예: 이전 대화에서 한 농담을 20분 뒤에도 다시 언급하며 이어가는 응답

🔹 2) 동적 문맥 재구성 (Dynamic Context Compression)

Claude는 입력된 대화 내용 중 중요도를 분석해 자동으로 문맥을 요약·압축,
다음 응답 생성 시 핵심만을 참조하는 방식으로 작동합니다.
이는 MCP의 Context Store + Retrieval Layer와 매우 유사합니다.

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3. Claude의 실제 사용 경험 – 정말 기억하나?

Claude Anthropic MCP General Architecture

직접 Claude를 며칠간 사용해보며 느낀 문맥 지속 특징은 다음과 같습니다:

🧠 기억 유지가 뛰어남

• 하루 전 했던 질문을 다시 물었을 때, 맥락을 “기억한 듯한” 응답
• 문장을 끝내지 않고 “그때 이야기한 OOO 말이지요?” 식 이어가기

🎯 정확한 정보 유지력

• 이전 대화에서 설명한 개념/이름을 정확히 재인식
• 요약/설명 요청 시 전체 흐름을 고려한 응답 제공

📉 단점도 있음

• 정보량이 너무 많을 경우, ‘압축 오류’로 일부 내용 누락 가능
• 프롬프트 조정이 필요할 수 있음 (“다시 기억해줘” 등)

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4. Claude vs GPT Memory vs LangChain

항목Claude 3 (Anthropic)GPT Memory (OpenAI)LangChain Agents

문맥 유지	✅ 강력 (최대 200K)	🔄 중간 (사용자 설정 필요)	🔄 구조적 연결 위주
구조 설계	Constitutional AI + MCP-like	프롬프트 기반 memory slot	Context + Action 설계
개인화	🌟 우수 (자연스러운 흐름)	🌟 점진적 도입 중	❌ 주로 개발자 환경용
응답 안전성	✅ 매우 안정적	⚠ 간헐적 편향 존재	❌ 에이전트 충돌 가능성

Claude는 “문맥 유지”와 “안전성” 두 가지를 동시에 잘 잡은 모델입니다.

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5. 마무리 – 왜 Claude의 MCP 구조는 주목받는가?

Claude가 주목받는 진짜 이유는, 단순히 긴 문장을 기억해서가 아닙니다.
바로 그 기억을 ‘맥락에 맞게’, ‘안전하게’, ‘자연스럽게’ 사용하는 능력 때문입니다.

MCP는 이제 단순한 기술 용어를 넘어,
AI가 인간처럼 기억하고, 배려하고, 대화할 수 있게 하는 핵심 구조로 떠오르고 있습니다.

Claude는 그 가능성을 가장 먼저 실현하고 있는 사례 중 하나이며,
향후 개인 AI 비서, 상담사, 코치, 동반자형 모델의 표준이 될 수도 있습니다.