NLWeb
NLWeb(Natural Language Web)은 Microsoft가 2025년 5월 Build 콘퍼런스에서 공개한 오픈 프로토콜이자 오픈소스 프로젝트로, 웹사이트에 자연어 대화 인터페이스를 부여하고 모든 NLWeb 인스턴스가 MCP 서버로 작동하게 합니다. RSS·RDF·Schema.org를 만든 R.V. Guha가 Microsoft에서 주도했으며, "NLWeb과 MCP의 관계는 HTML과 HTTP의 관계와 같다"는 비유로 설명됩니다.
NLWeb(Natural Language Web)은 Microsoft가 2025년 5월 Build 콘퍼런스에서 공개한 오픈 프로토콜이자 오픈소스 프로젝트로, 웹사이트에 자연어 대화 인터페이스를 부여하고 모든 NLWeb 인스턴스가 MCP 서버로 작동하게 합니다. RSS·RDF·Schema.org를 만든 R.V. Guha가 Microsoft에서 주도했으며, "NLWeb과 MCP의 관계는 HTML과 HTTP의 관계와 같다"는 비유로 설명됩니다.
왜 중요한가
지금까지 웹사이트가 AI에 노출되는 경로는 크롤러가 페이지를 수집해 가는 수동적 방식이 대부분이었습니다. NLWeb은 이 구도를 뒤집어, 사이트 스스로가 질문을 받고 답하는 능동적 엔드포인트가 되게 합니다. 방문자는 사이트 콘텐츠를 자연어로 검색하고, AI 에이전트는 같은 인터페이스를 MCP로 호출해 사이트 데이터를 직접 조회합니다. 사람과 에이전트가 동일한 자연어 API를 공유한다는 점이 핵심이며, 에이전틱 웹에서 개별 사이트가 '대화 가능한 참여자'로 자리잡는 기반이 됩니다.
작동 방식
NLWeb은 사이트가 이미 발행하고 있는 반구조화 데이터를 원료로 사용합니다.
- 데이터 레이어: Schema.org 마크업, RSS 피드 등 기존 구조화 데이터를 수집해 벡터 저장소에 색인합니다.
- ask 메서드: 자연어 질문을 받아 LLM으로 처리하고, 답을 Schema.org 형식의 JSON으로 반환하는 핵심 API입니다.
- MCP 서버: 모든 NLWeb 인스턴스는 동시에 MCP 서버이므로, MCP를 지원하는 AI 클라이언트와 에이전트가 별도 통합 없이 사이트에 질의할 수 있습니다.
채택 현황
발표 시점에 Tripadvisor, Shopify, Snowflake, O'Reilly Media, Eventbrite 등이 초기 파트너로 참여했습니다. 2025년 8월에는 Cloudflare가 AutoRAG 인프라에 NLWeb을 결합해, 도메인을 선택하면 크롤링·색인·배포까지 자동으로 처리되는 관리형 경로를 열었습니다. 직접 서버를 운영하지 않아도 클릭 몇 번으로 사이트를 대화형으로 만들 수 있는 단계까지 온 것입니다. 2026년 Build는 이 프로토콜이 가능성이 아니라 실제 배포 사례로 평가받는 첫 무대가 되었습니다.
GEO 관점의 시사점
NLWeb은 구조화 데이터 투자의 수익을 배가시킵니다. Schema.org 마크업이 검색엔진용 부가 정보에 그치지 않고, 그대로 대화형 인터페이스와 에이전트 API의 원료가 되기 때문입니다. 또한 llms.txt가 '어떤 콘텐츠가 있는지' 알리는 안내문이라면, NLWeb은 '직접 물어보면 답해주는' 실행 레이어입니다. AI 검색이 외부에서 콘텐츠를 인용해 가는 것을 넘어, 사이트가 자기 콘텐츠로 직접 답변을 제공하는 채널을 갖게 됩니다.
Sources:
- Introducing NLWeb: Bringing conversational interfaces directly to the web - Microsoft
- NLWeb Reference Implementation - GitHub
- Make Your Website Conversational with NLWeb and AutoRAG - Cloudflare
inblog에서 활용하기
NLWeb 같은 프로토콜이 의존하는 것은 결국 사이트가 발행하는 구조화 데이터의 품질입니다. inblog 블로그는 깨끗한 마크업과 메타데이터 구조를 기본 제공하므로, NLWeb류 대화형 레이어가 콘텐츠를 색인할 때 그대로 원료로 쓰일 수 있습니다. 명확한 소제목 체계와 구조화된 본문을 유지하면, 사이트를 에이전틱 웹의 질의 가능한 노드로 전환할 때 추가 작업이 최소화됩니다.