
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 개발을 위한 파이썬 라이브러리
파이썬으로 직접 MCP 서버를 개발하는 간단한 예시입니다.
MCP는 외부 데이터, 도구, 플러그인에 대한 LLM의 안전한 접근을 표준화하여 유연하고 강력한 AI 통합 및 상호운용성을 가능하게 합니다.
**모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)**은 대형 언어 모델(LLM)이 외부 데이터 소스, 도구, 기능에 안전하고 일관되게 접근할 수 있도록 해주는 오픈 스탠다드 인터페이스입니다. 이는 AI 애플리케이션과 다양한 컨텍스트 제공자 사이에 표준화된 통신 계층을 구축하여 AI 시스템을 위한 “USB-C” 역할을 합니다.
MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 따릅니다:
MCP는 프로토콜의 기본 구성 블록이 되는 세 가지 프리미티브를 정의합니다:
리소스는 MCP 서버가 LLM에 제공하는 데이터 및 콘텐츠를 의미합니다.
예시 사용 사례: URI file:///logs/app.log
로 로그 파일을 리소스로 노출하는 MCP 서버
프롬프트는 서버가 LLM 상호작용을 안내하기 위해 제공하는 사전 정의된 템플릿 또는 워크플로우입니다.
예시 사용 사례: 코드 변경사항을 입력받는 git 커밋 메시지 생성 프롬프트
도구는 LLM이(보통 사용자 승인 하에) 동작을 수행하기 위해 호출할 수 있는 실행 가능한 함수입니다.
예시 사용 사례: 모델이 제공한 입력에 대해 수학 연산을 수행하는 계산기 도구
// 리소스로 단일 로그 파일을 노출하는 서버
const server = new Server({ /* config */ }, { capabilities: { resources: {} } });
// 사용 가능한 리소스 나열
server.setRequestHandler(ListResourcesRequestSchema, async () => {
return {
resources: [
{
uri: "file:///logs/app.log",
name: "애플리케이션 로그",
mimeType: "text/plain"
}
]
};
});
// 리소스 콘텐츠 제공
server.setRequestHandler(ReadResourceRequestSchema, async (request) => {
if (request.params.uri === "file:///logs/app.log") {
const logContents = await readLogFile();
return {
contents: [{
uri: request.params.uri,
mimeType: "text/plain",
text: logContents
}]
};
}
throw new Error("리소스를 찾을 수 없습니다");
});
const server = new Server({ /* config */ }, { capabilities: { tools: {} } });
// 사용 가능한 도구 나열
server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, async () => {
return {
tools: [{
name: "calculate_sum",
description: "두 수를 더합니다",
inputSchema: {
type: "object",
properties: {
a: { type: "number", description: "첫 번째 숫자" },
b: { type: "number", description: "두 번째 숫자" }
},
required: ["a", "b"]
},
annotations: {
title: "합계 계산",
readOnlyHint: true,
openWorldHint: false
}
}]
};
});
// 도구 실행 처리
server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema, async (request) => {
if (request.params.name === "calculate_sum") {
try {
const { a, b } = request.params.arguments;
if (typeof a !== 'number' || typeof b !== 'number') {
throw new Error("잘못된 입력: 'a'와 'b'는 숫자여야 합니다.");
}
const sum = a + b;
return {
content: [{ type: "text", text: String(sum) }]
};
} catch (error: any) {
return {
isError: true,
content: [{ type: "text", text: `합계 계산 오류: ${error.message}` }]
};
}
}
throw new Error("도구를 찾을 수 없습니다");
});
MCP는 LLM이 외부 데이터 소스, 도구 및 기능에 안전하고 일관되게 접근할 수 있도록 해주는 오픈 스탠다드 인터페이스로, AI 애플리케이션과 컨텍스트 제공자 사이에 표준화된 통신 계층을 생성합니다.
MCP는 호스트, 클라이언트, 서버, 데이터 소스로 구성됩니다. 리소스, 프롬프트, 도구라는 핵심 프리미티브를 사용하여 LLM과 외부 시스템 간의 유연하고 안전한 상호작용을 가능하게 합니다.
MCP는 AI 통합을 간소화하고, 보안을 강화하며, 벤더 종속성을 줄이고, 개발자와 조직 모두에게 다양한 정보와 도구에 원활하게 접근할 수 있도록 해줍니다.
MCP는 표준화된 인터페이스를 통해 리소스 또는 도구(예: 로그 파일 접근, 계산기 도구 등)를 노출하는 서버로 구현할 수 있으며, AI 모델과의 연결을 단순화합니다.
MCP는 LLM이 외부 함수나 도구를 호출하는 과정을 표준화하며, 이는 플러그인이 브라우저나 소프트웨어의 기능을 확장하는 방식과 유사합니다.
파이썬으로 직접 MCP 서버를 개발하는 간단한 예시입니다.
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