MCP: 모델 컨텍스트 프로토콜

MCP는 외부 데이터, 도구, 플러그인에 대한 LLM의 안전한 접근을 표준화하여 유연하고 강력한 AI 통합 및 상호운용성을 가능하게 합니다.

정의

**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.

주요 구성 요소

아키텍처

MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 따릅니다:

  • MCP 호스트: 사용자가 직접 또는 AI 시스템이 상호작용하는 애플리케이션(예: Claude 데스크톱, IDE 플러그인)
  • MCP 클라이언트: 호스트 애플리케이션 내에서 서버와의 통신을 담당하는 구성요소
  • MCP 서버: 표준화된 MCP 인터페이스를 통해 특정 기능(파일 접근, 데이터베이스 연결, API 접근 등)을 노출하는 경량 프로그램
  • 데이터 소스: MCP 서버가 안전하게 접근할 수 있는 로컬 또는 원격 정보 저장소

핵심 프리미티브

MCP는 프로토콜의 기본 구성 블록이 되는 세 가지 프리미티브를 정의합니다:

1. 리소스(Resources)

리소스는 MCP 서버가 LLM에 제공하는 데이터 및 콘텐츠를 의미합니다.

  • 특징: 애플리케이션이 제어하며, 고유한 URI로 식별
  • 데이터 타입: 텍스트(UTF-8 인코딩) 또는 바이너리(Base64 인코딩)
  • 발견 방법: 직접 나열 또는 동적 요청을 위한 템플릿
  • 동작: 콘텐츠 읽기, 업데이트 수신

예시 사용 사례: URI file:///logs/app.log로 로그 파일을 리소스로 노출하는 MCP 서버

2. 프롬프트(Prompts)

프롬프트는 서버가 LLM 상호작용을 안내하기 위해 제공하는 사전 정의된 템플릿 또는 워크플로우입니다.

  • 특징: 사용자가 트리거(슬래시 명령 등)하는 경우가 많음
  • 구조: 고유 이름, 설명, 선택적 인자
  • 기능: 사용자 정의 인자 수용, 리소스 컨텍스트 통합, 다단계 상호작용 정의
  • 동작: 나열로 발견, 요청으로 실행

예시 사용 사례: 코드 변경사항을 입력받는 git 커밋 메시지 생성 프롬프트

3. 도구(Tools)

도구는 LLM이(보통 사용자 승인 하에) 동작을 수행하기 위해 호출할 수 있는 실행 가능한 함수입니다.

  • 특징: 모델이 제어하며, 명확하게 정의된 입력 스키마 필요
  • 주석: 동작에 대한 힌트 포함(읽기 전용, 파괴적, 멱등, 오픈월드 등)
  • 보안 기능: 입력 검증, 접근 제어, 명확한 사용자 경고
  • 동작: 나열로 발견, 파라미터와 함께 호출로 실행

예시 사용 사례: 모델이 제공한 입력에 대해 수학 연산을 수행하는 계산기 도구

중요성 및 이점

개발자를 위한 이점

  • 표준화된 통합: 각 데이터 소스마다 별도 코드 없이 다양한 데이터 소스에 AI 애플리케이션을 연결
  • 보안 모범 사례: 민감한 정보 노출 시 안전을 위한 내장 가이드라인 제공
  • 간소화된 아키텍처: AI 모델과 컨텍스트 소스 간의 명확한 분리

사용자 및 조직을 위한 이점

  • 유연성: 다양한 LLM 제공자나 호스트 애플리케이션 간 전환이 쉬움
  • 상호운용성: 표준화된 인터페이스로 벤더 종속성 감소
  • 확장된 기능: AI 시스템이 더 다양한 정보와 액션 기능에 접근 가능

구현 예시

파일 리소스 서버

// 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");
});

계산기 도구 서버

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");
});

관련 개념

  • LLM 함수 호출: 모델 컨텍스트 프로토콜은 LLM이 함수를 호출하는 개념에 대한 표준화된 접근 방식을 제공합니다
  • AI 에이전트: MCP는 에이전트 기반 AI 시스템이 도구 및 정보에 접근할 수 있도록 구조화된 방법을 제시합니다
  • AI 플러그인: 브라우저 확장과 유사하게, MCP 서버는 AI 기능을 확장하는 “플러그인” 역할을 할 수 있습니다

미래 방향

  • 엔터프라이즈 AI 통합: 기업 지식베이스, 도구, 워크플로우 연결
  • 멀티모달 AI: 텍스트를 넘어선 다양한 데이터 유형에 대한 접근 표준화
  • 협업 AI 시스템: 공유 프로토콜을 통한 AI 어시스턴트 간 협업 가능

자주 묻는 질문

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이란 무엇인가요?

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.

MCP의 주요 구성 요소는 무엇인가요?

MCP는 호스트, 클라이언트, 서버, 데이터 소스로 구성됩니다. 리소스, 프롬프트, 도구라는 핵심 프리미티브를 사용하여 LLM과 외부 시스템 간의 유연하고 안전한 상호작용을 가능하게 합니다.

MCP가 개발자와 조직에 제공하는 이점은 무엇인가요?

MCP는 AI 통합을 간소화하고, 보안을 강화하며, 벤더 종속성을 줄이고, 개발자와 조직 모두에게 다양한 정보와 도구에 원활하게 접근할 수 있도록 해줍니다.

MCP는 실제 애플리케이션에 어떻게 구현되나요?

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 LLM 함수 호출 및 AI 플러그인과 어떤 관련이 있나요?

MCP는 LLM이 외부 함수나 도구를 호출하는 과정을 표준화하며, 이는 플러그인이 브라우저나 소프트웨어의 기능을 확장하는 방식과 유사합니다.

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