본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 디지털 포렌식 분야 적용을 위한 투명성, 설명 가능성, 재현성 향상 방안으로 등장하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 제시한다. 이론적 분석을 통해 MCP가 디지털 증거 분석부터 해석 가능한 보고서 생성까지 다양한 포렌식 시나리오에 통합될 수 있는 방법을 검토하고, 포렌식 환경에서 MCP 서버 배포를 위한 기술적 및 개념적 고려 사항을 제시한다. 특히 추론 제약 수준(inference constraint level) 개념을 도입하여 MCP 설계 선택이 모델 동작을 제한하고 감사 및 추적성을 향상시키는 방법을 설명한다. MCP가 LLM 기반 포렌식 워크플로우의 투명성, 재현성, 법적 방어 가능성을 높이고 디지털 포렌식 분석의 자동화를 증진시키는 잠재력을 가지고 있음을 보여준다. 그러나 MCP 채택이 디지털 포렌식에 미칠 수 있는 잠재적 어려움도 함께 제시한다.
