AI 애플리케이션과 외부 도구 및 데이터 소스 간의 연결을 표준화하는 새로운 프로토콜인 MCP(Model Context Protocol)가 주목받고 있습니다. MCP는 Anthropic에서 개발한 오픈 표준으로, AI 모델이 다양한 시스템과 효율적으로 상호작용할 수 있도록 지원합니다.
MCP란 무엇인가요?
MCP는 AI 모델이 외부 도구 및 데이터 소스와 통신할 수 있도록 표준화된 인터페이스를 제공합니다. 이 프로토콜은 AI 애플리케이션이 다양한 시스템과의 통합을 단순화하여, 개발자들이 중복된 통합 작업 없이 효율적으로 개발할 수 있도록 돕습니다.
MCP의 주요 구성 요소
MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 기반으로 하며, 다음과 같은 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:
- 호스트(Host): AI 애플리케이션 자체로, 예를 들어 Claude Desktop, IDE, 챗봇 등이 해당됩니다.
- 클라이언트(Client): 호스트 내부에서 실행되며, 특정 MCP 서버와의 통신을 관리합니다.
- 서버(Server): 외부 도구나 데이터 소스를 MCP를 통해 노출하는 프로그램입니다.
서버는 다음과 같은 기능을 제공합니다:
- 리소스(Resources): AI가 읽을 수 있는 정적 또는 쿼리 가능한 데이터입니다.
- 도구(Tools): AI가 호출할 수 있는 함수나 API로, 예를 들어 "작업 생성"이나 "데이터베이스 행 가져오기" 등이 있습니다.
- 프롬프트(Prompts): 특정 작업을 수행하기 위한 사전 정의된 템플릿입니다.
MCP의 작동 방식
MCP는 다음과 같은 절차로 작동합니다:
- 초기화: 호스트 애플리케이션이 시작되면, MCP 클라이언트가 생성되어 서버와의 통신을 준비합니다.
- 탐색: 클라이언트는 서버의 기능(도구, 리소스, 프롬프트 등)을 탐색합니다.
- 컨텍스트 제공: 호스트는 사용자의 요청에 따라 필요한 리소스나 프롬프트를 선택하여 AI 모델에 제공합니다.
- 호출 및 실행: AI 모델이 특정 도구를 호출하면, 클라이언트는 해당 요청을 서버에 전달하고, 서버는 작업을 수행한 후 결과를 반환합니다.
- 응답 처리: 클라이언트는 서버로부터 받은 결과를 호스트에 전달하고, 호스트는 이를 사용자에게 제공합니다.
MCP의 장점
- 표준화된 통합: MCP는 다양한 도구와 데이터 소스를 표준화된 방식으로 통합할 수 있도록 지원하여, 개발자의 작업을 단순화합니다.
- 재사용성: 한 번 구축된 MCP 서버는 여러 애플리케이션에서 재사용할 수 있어, 중복 작업을 줄일 수 있습니다.
- 확장성: MCP는 새로운 도구나 데이터 소스를 쉽게 추가할 수 있도록 설계되어, 시스템의 확장성을 높입니다.
MCP의 활용 사례
MCP는 다양한 분야에서 활용되고 있습니다:
- 개발 도구 통합: Replit, Codeium, Sourcegraph 등은 MCP를 통해 AI 모델이 코드베이스와 상호작용할 수 있도록 지원합니다.en.wikipedia.org+2Home+2theverge.com+2
- 엔터프라이즈 시스템: Block, Apollo 등은 내부 문서, CRM 시스템, 지식 베이스 등에 AI가 접근할 수 있도록 MCP를 활용합니다.en.wikipedia.org+1Home+1
- AI 에이전트 개발: MCP를 통해 AI 에이전트가 다양한 도구와 데이터를 활용하여 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.
MCP 시작하기
MCP를 시작하려면 다음 리소스를 참고하세요:
Example Servers - Model Context Protocol
This page showcases various Model Context Protocol (MCP) servers that demonstrate the protocol’s capabilities and versatility. These servers enable Large Language Models (LLMs) to securely access tools and data sources. Reference implementations These of
modelcontextprotocol.io
Model Context Protocol
An open protocol that enables seamless integration between LLM applications and external data sources and tools. - Model Context Protocol
github.com
Introduction - Model Context Protocol
Understand how MCP connects clients, servers, and LLMs
modelcontextprotocol.io
MCP는 AI 애플리케이션의 통합을 간소화하고, 개발 효율성을 높이며, 사용자 경험을 향상시키는 데 기여합니다. AI와 외부 시스템 간의 원활한 상호작용을 위해 MCP를 고려해 보시기 바랍니다.
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