모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)

모델 컨텍스트 프로토콜이란?

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 개방형 표준 프로토콜입니다. 이를 활용하면 클라이언트 소프트웨어와 언어 모델(LLM) 서버 간에 구조화되고 신뢰할 수 있는 통신을 구현할 수 있습니다. 일반 API와 달리 MCP는 컨텍스트, 도구, 리소스를 일관된 방식으로 주고받을 수 있게 해줍니다. 그 덕분에 서로 다른 회사의 AI 시스템들도 호환성 문제 없이 연결할 수 있습니다. MCP는 프롬프트뿐 아니라 메타데이터, 도구 설명, 리소스 링크 등 추가 정보를 포장해 전송하는 방법도 정의합니다. 이로써 통신 구조가 예측 가능하고, 새로운 기능이 필요할 때 손쉽게 확장할 수 있습니다.

MCP와 파이썬 서버 개발의 연결

파이썬 서버 프로젝트에 MCP를 적용하면, 고유한 인터페이스로 인한 혼란을 피할 수 있습니다. MCP 호환 서버는 이러한 구조화된 요청을 읽고 처리하는 방법을 알고 있습니다. 이런 방식은 통합에 드는 시간을 줄이고, 코드 유지보수를 훨씬 쉽게 만듭니다. AI 애플리케이션을 빠르게 구축하고 확장할 수 있으며, 어떤 AI 시스템이든 MCP를 지원하는 클라이언트와 자유롭게 연동할 수 있습니다. MCP의 명확한 컨텍스트, 리소스, 도구 정의 구조로 인해 별도 변환 코드를 줄이고, 재사용 가능한 컴포넌트 기반의 든든한 토대를 쌓을 수 있습니다.

핵심 원칙과 아키텍처

MCP의 주요 구성요소는 다음과 같습니다.

• 서버: MCP 엔드포인트를 제공하는 시스템으로, 클라이언트로부터 컨텍스트 정보, 도구 요청, 리소스 호출을 받습니다.
• 리소스와 도구: 서버가 MCP를 통해 제공하는 계산기, 검색 엔진 등의 모듈형 기능입니다. 클라이언트와 LLM이 필요에 따라 활용합니다.
• 컨텍스트와 프롬프트: MCP는 사용자 지시, 대화 이력, 추가 정보를 포함해 상세한 컨텍스트 전송을 지원합니다. 이를 통해 더욱 정확하고 개인화된 모델 응답을 이끌어냅니다.
• 확장성: 자체 도구, 리소스, 컨텍스트 구조 방식을 추가해 MCP를 손쉽게 확장할 수 있습니다. 변화하는 AI 워크플로우도 유연하게 지원할 수 있습니다.

스키마 기반 MCP로 구축하면 파이썬 프로젝트가 앞으로의 변화에도 잘 적응할 수 있습니다. MCP 호환 서버는 새로 등장하는 LLM과 AI 도구와도 원활히 연동됩니다. 이 프로토콜은 구조화, 적응성, 다양한 AI 시스템의 상호 운용성을 최우선으로 합니다.

MCP 서버 구축을 위한 파이썬 라이브러리

파이썬으로 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 만들 때는, MCP를 지원하고 요청 처리가 원활하며 대규모 사용자·작업에도 확장 가능한 라이브러리를 사용하는 것이 가장 좋습니다.

MCP 파이썬 SDK

MCP 파이썬 SDK는 MCP 규칙을 따르는 서버 구축에 필요한 핵심 도구입니다. 이 툴킷은 데이터 형식 검사(스키마 검증), 컨텍스트 관리, 프로토콜 동작 처리를 제공합니다. 이를 통해 리소스와 도구를 신속하게 정의하고 설정할 수 있습니다. SDK는 서버가 최신 MCP 표준을 준수하도록 도와줍니다. 프로토콜 로직 대부분을 자동으로 처리해주기 때문에, 개발자는 별도 커스텀 코드를 덜 작성하고, 프로토콜이 변해도 서버 업데이트가 쉬워집니다.

주요 웹 프레임워크: FastAPI와 Flask

FastAPI

FastAPI는 MCP 서버에 적합한 최신 고속 웹 프레임워크입니다. 비동기 프로그래밍을 지원해 여러 요청을 동시에 지체 없이 처리할 수 있습니다. OpenAPI 문서를 자동 생성하며, pydantic으로 데이터 유효성을 검사합니다. ASGI(비동기 서버 게이트웨이 인터페이스) 기반이며, 블로킹 작업을 피하므로 동시에 많은 요청을 소화할 수 있습니다. 인공지능 응용이나 많은 컨텍스트 동시 처리가 필요한 애플리케이션에 강력한 선택지입니다.

Flask

Flask 역시 널리 사용되는 인기 웹 프레임워크입니다. 간단하고 배우기 쉬워 많은 개발자가 선택합니다. 기본적으로 한 번에 하나의 요청만 처리하지만, 단순한 애플리케이션이나 동시 실행이 불필요한 작업에 적합합니다. 여러 작업을 동시에 처리하려면 추가 라이브러리를 붙일 수 있습니다. 빠른 프로토타입이나 적은 트래픽의 서버라면 Flask도 훌륭한 선택입니다.

비동기 동시성: asyncio와 trio

asyncio

asyncio는 파이썬에 내장된 비동기 프로그래밍 라이브러리입니다. async/await 문법으로 비동기 코드를 작성할 수 있게 해줍니다. 서버가 여러 요청을 동시에 처리하거나, 백그라운드 작업을 대기 없이 수행할 수 있도록 돕습니다. FastAPI를 쓰거나 직접 ASGI 앱을 만들 경우, asyncio로 여러 작업(예: 외부 시스템 호출, 백그라운드 작업 등)을 스레드 없이 효율적으로 관리할 수 있습니다.

trio

trio는 구조화된 동시성을 지원하는 비동기 라이브러리로, 추가적인 기능을 제공합니다. 여러 작업을 안전하게 묶어서 관리·취소할 수 있게 해줍니다. 오류 처리와 복잡한 비동기 작업의 구조화가 더 쉽습니다. 많은 작업을 동시에 세밀하게 제어해야 하는 MCP 서버라면 trio가 좋은 선택입니다.

확장 가능한 MCP 서버를 위한 토대

MCP 파이썬 SDK와 FastAPI(또는 Flask), 그리고 asyncio 또는 trio를 조합하면, MCP 서버의 조직적인 통신과 확장, 고급 기능 도입까지 모두 준비된 든든한 환경을 갖출 수 있습니다.

고급 서버 기능을 위한 라이브러리 및 도구

데이터 직렬화와 검증

프로토콜 기반 서버 신뢰성을 유지하려면, 데이터 검증이 매우 중요합니다. pydantic은 파이썬 타입 힌트를 읽어 런타임에 데이터를 검사·파싱합니다. MCP 메시지 및 도구 입력의 엄격한 메시지 포맷 생성에 적합하며, 성능 저하도 적습니다. 최신 파싱 방식을 사용하며, 벤치마크에 따르면 일반 데이터 모델 검증 소요시간이 1ms 미만입니다. 잘못된 데이터 타입을 조기에 탐지하고, 규칙에 맞지 않는 요청을 차단할 수 있습니다.
marshmallow는 데이터 입출력 변환을 지원하는 또 다른 라이브러리입니다. 커스텀 필드, 복잡한 중첩 구조, 전처리·후처리 기능을 제공합니다. 데이터 변환이나 정제가 필요한 경우 MCP 서버에서 유용하게 쓸 수 있습니다.

실시간 통신: 웹소켓과 SSE

대화형 AI 시스템에는 실시간 업데이트가 자주 필요합니다. 웹소켓을 쓰면 서버와 클라이언트가 하나의 TCP 연결로 언제든 양방향 메시지를 주고받을 수 있습니다. 이를 통해 응답 스트리밍, 도구의 실시간 업데이트, 공동 모델 작업 등을 구현할 수 있습니다. 테스트와 연구에 따르면 웹소켓은 대기시간이 50ms 미만으로, 장기 폴링이나 일반 HTTP 요청보다 훨씬 빠른 실시간 통신이 가능합니다.

서버에서 클라이언트로만 일방향 업데이트가 필요하다면 **Server-Sent Events(SSE)**가 적합합니다. SSE는 단순한 HTTP 연결을 이용하므로 대부분의 브라우저에서 지원됩니다. 알림·업데이트 등 단방향 메시지에 적합하며, 양방향 통신이 필요 없을 때 서버 리소스 부담을 줄입니다.

보안 및 인증

모델 컨텍스트와 사용자 데이터를 안전하게 보호하려면 강력한 인증 체계가 필수입니다. Authlib을 사용하면 OAuth2, OpenID Connect 등 표준 인증 방식을 손쉽게 구현할 수 있습니다. 보안 토큰 관리를 지원하며, 다양한 신원 제공자와의 연동도 쉽게 해줍니다.

세션 관리를 위해서는 PyJWT로 JSON Web Token을 사용하면 좋습니다. 서명된 토큰으로 매번 DB를 조회하지 않고도 사용자 신원과 권한을 빠르게 검증할 수 있습니다. RS256, HS512 등 고급 서명 알고리즘도 지원해 업계 보안 기준도 충족합니다.

pydantic, marshmallow, 웹소켓, SSE, Authlib, PyJWT를 결합하면 데이터 검증, 실시간 통신, 인증 보안까지 완비된 MCP 서버를 구축할 수 있습니다. 각 라이브러리가 역할을 분담해 모듈화, 유지보수, 운영환경 준비에 모두 유리합니다.

MCP 서버 통합 전략

효율적인 통합은 MCP 서버가 외부 서비스와 상호작용하고, 데이터를 관리하며, 안정적으로 배포되는 데 매우 중요합니다. 본문에서는 최신 파이썬 기반 MCP 서버 개발에 쓰이는 주요 라이브러리별 전략과 실용 예시를 안내합니다.

외부 API 연동

MCP 서버는 모델 컨텍스트 강화를 위해 종종 외부 데이터가 필요합니다. requests 라이브러리는 동기식 HTTP 호출에 간편하며, 서버 시작이나 저부하 시나리오에 적합합니다. 다수의 요청을 병렬 처리하거나, 블로킹을 피하려면 httpx의 비동기 HTTP 기능이 유용합니다. HTTPX는 커넥션 풀링, HTTP/2를 지원해 대규모 서버에서 속도와 효율을 높여줍니다(HTTPX 벤치마크 참고).

예시:

• 동기식 스크립트나 도구에서 requests.get()으로 리소스 조회
• 비동기 FastAPI 엔드포인트에서 await httpx.AsyncClient().get()을 사용해 병렬 데이터 수집

데이터베이스 통합

MCP 서버는 장기적인 데이터 저장·관리가 자주 필요합니다. 관계형 데이터베이스에는 SQLAlchemy의 ORM을 사용하면 파이썬 코드로 데이터 생성/조회/수정/삭제가 가능하며, 복잡한 쿼리와 스키마 변경도 쉽게 처리합니다. 직접 SQL을 작성하지 않아도 돼 실수 예방 및 유지보수에 유리합니다(SQLAlchemy 문서와 ORM 효과 연구 참고).

비동기 프로그래밍을 쓸 경우 asyncpg는 PostgreSQL 접속을 완전 비동기로 지원합니다. FastAPI 기반의 MCP 서버 등, 다수의 DB 커넥션을 동시에 처리해야 할 때 적합합니다. 벤치마크상 asyncpg는 동기 드라이버보다 지연이 적고, 초당 처리량도 높습니다.

예시:

• SQLAlchemy ORM으로 사용자 행동, 도구 사용 내역을 데이터베이스에 기록
• asyncpg로 비동기 이벤트 기반 작업에서 논블로킹 DB 연산 수행

운영환경 배포

다수 사용자를 위한 MCP API 운영에는 FastAPI 앱용 uvicorn(ASGI 서버)이 적합합니다. asyncio 기반으로 많은 요청을 효율적으로 처리합니다. Flask 등 WSGI 프레임워크 서버에는 gunicorn이 여러 워커 프로세스를 관리해, 고부하 환경에서도 안정성을 높여줍니다. 연구 결과 uvicorn의 이벤트 루프는 I/O 중심, 비동기 워크로드에 매우 효율적이며, gunicorn은 전통적 동기 앱에 잘 맞습니다.

Docker로 서버와 모든 의존성을 하나의 이미지로 패키징하면, 이식성과 오케스트레이션(Kubernetes 등)이 쉬워지고, CI/CD 파이프라인도 안정적으로 구축할 수 있습니다. 연구에 따르면 Docker는 환경 설정 오류를 줄이고, 여러 서버로의 확장 배포도 간편하게 만듭니다.

예시:

• FastAPI MCP 서버를 uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80으로 실행
• 서버 코드를 Dockerfile에 넣어 어느 환경에서나 일관된 이미지 빌드

requests/httpx로 API 호출, SQLAlchemy/asyncpg로 데이터 저장, uvicorn/gunicorn으로 서비스, Docker로 배포까지 결합하면 MCP 서버는 외부 시스템과 연결, 데이터 저장, 실전 환경 운영까지 완벽하게 대응할 수 있습니다.

실전 예제 – 간단한 MCP 서버 만들기

1단계: 필수 패키지 설치

우선 pip로 MCP 서버에 필요한 라이브러리를 설치하세요.

pip install fastapi uvicorn pydantic mcp-sdk

2단계: 계산기 도구 정의 및 MCP 서버 생성

FastAPI로 HTTP 요청을 처리하고, pydantic으로 입력 데이터 구조와 검증을, MCP 파이썬 SDK로 MCP 프로토콜을 따릅니다.

from fastapi import FastAPI  
from pydantic import BaseModel  
from mcp_sdk import MCPServer, Tool

app = FastAPI()  
mcp_server = MCPServer(app)

class AddInput(BaseModel):  
    a: float  
    b: float

@Tool(name="add", input_model=AddInput)  
def add(inputs: AddInput):  
    return {"result": inputs.a + inputs.b}

mcp_server.register_tool(add)

설명:

• FastAPI로 웹 앱과 HTTP 라우팅을 설정합니다.
• pydantic의 AddInput 클래스로 도구 입력 타입과 구조를 검증합니다.
• MCP SDK의 Tool 데코레이터로 add 함수를 프로토콜에 맞는 MCP 리소스로 게시합니다.
• MCPServer가 도구를 FastAPI와 연결하고, MCP 호환 엔드포인트를 자동 생성합니다.

3단계: 서버 실행

uvicorn으로 ASGI 서버를 실행해 MCP 엔드포인트를 오픈하세요.

uvicorn main:app --reload

동작 원리

서버가 add 도구에 대한 올바른 MCP 요청을 받으면, FastAPI가 해당 함수로 라우팅합니다. pydantic이 입력 데이터 검증을 진행하고, MCP SDK가 프로토콜 규칙을 처리합니다. add 도구는 두 수의 합을 계산해 JSON 객체로 결과를 반환합니다. 새로운 도구를 추가하고 싶다면, 입력 모델과 함수를 만들어 MCP 서버에 등록하면 됩니다.

이 예시는 FastAPI, pydantic, MCP 파이썬 SDK, uvicorn을 활용해 표준에 맞는 간단한 MCP 서버의 전체 구성을 보여줍니다. 이 패턴을 확장해 더 많은 도구와 기능을 갖춘 대규모 MCP 서버도 구축할 수 있습니다.