MCP(Model Context Protocol) - AI 외부 데이터 및 도구 소통 프로토콜

 

 

MCP(Model Context Protocol)는 AI 에이전트가 외부 데이터, 도구, API, 데이터베이스와 표준화된 방식으로 연결할 수 있도록 돕는 프로토콜로, 이를 활용하면 개발자들은 효율적이고 재사용 가능한 AI 시스템을 구축할 수 있다.

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2. 주요 내용 요약

1. 기존 LLM(대형 언어 모델)은 자체 학습된 데이터만 활용할 수 있어 최신 정보 접근이 어려웠고, 외부 도구와 연결 시 개별 통신 방식 개발이 필요했다.
2. MCP는 AI가 다양한 외부 서비스 및 데이터베이스와 표준화된 방식으로 연결할 수 있도록 지원하며, 클라이언트-서버 구조를 기반으로 구축된다.
3. MCP를 활용하면 코딩 툴, 생산성 앱, 데이터베이스, 검색 엔진 등 다양한 서비스를 AI가 자동으로 사용할 수 있게 되며, 개발자들은 직접 MCP 서버를 구축하여 AI 환경을 확장할 수도 있다.

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3. 핵심 포인트에 대한 응답

(1) MCP란 무엇인가?

MCP(Model Context Protocol)는 AI가 외부 데이터 및 도구와 소통할 수 있도록 도와주는 프로토콜이다. 기존에는 AI가 데이터를 불러오거나 API와 통신할 때 직접 맞춤 개발을 해야 했지만, MCP를 활용하면 표준화된 방식으로 연결하여 효율성을 높일 수 있다.

(2) 기존 AI 시스템과 MCP의 차이점

기존 AI 시스템은 자체적으로 학습한 데이터만 활용 가능하고, 새로운 데이터나 기능을 추가하려면 개발자가 일일이 맞춤형으로 구현해야 했다. 그러나 MCP를 사용하면 다양한 AI 클라이언트(예: 채팅 AI, 코드 편집기 등)가 MCP 서버를 통해 통합된 방식으로 외부 데이터 및 서비스를 활용할 수 있다.

(3) MCP의 주요 구조는?

MCP는 다음과 같은 4가지 주요 요소로 구성된다.

• 클라이언트(Client): AI 모델이 실행되는 환경(예: Claude, Cursor IDE, Windframe)
• MCP 서버(Server): 외부 데이터를 제공하는 역할(예: GitHub, Supabase, Perplexity API)
• 로컬 데이터 소스(Local Data Source): 로컬에서 직접 접근할 수 있는 데이터 저장소
• 리모트 서비스(Remote Service): API 등 외부 네트워크 기반 서비스

(4) MCP를 사용하면 어떤 점이 좋은가?

• 통신 방식 표준화: API 및 데이터 연동 방식이 표준화되어 개발이 편리해진다.
• 재사용 가능: 한 번 구축된 MCP 서버는 여러 AI 클라이언트에서 동일한 방식으로 활용할 수 있다.
• 보안 강화: 데이터 통신 시 AI 시스템과 외부 서비스 간의 안전한 연결을 제공한다.

(5) MCP는 현재 표준인가?

아직 공식적인 표준은 아니지만, 많은 기업과 개발자들이 MCP를 적극 활용하고 있으며 사실상의 표준으로 자리 잡아 가고 있다.

(6) MCP의 활용 사례는?

• 코딩: Cursor IDE, Windframe과 같은 코드 편집기에서 GitHub MCP 서버를 활용해 PR 생성, 커밋 자동화 등이 가능하다.
• 데이터베이스: Supabase, PostgreSQL 등을 MCP 서버로 연결해 AI가 데이터 조회 및 업데이트를 수행할 수 있다.
• 검색 및 브라우징: Perplexity와 같은 검색 엔진을 AI가 직접 활용하여 최신 정보를 검색할 수 있다.
• 생산성 도구: Notion, Slack, Obsidian 등의 협업 및 메모 앱을 AI가 자동으로 활용 가능하다.

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4. 추가 정보

(1) MCP 서버 구축 방법

MCP 서버를 구축하는 방법은 여러 가지가 있지만, 기본적인 과정은 다음과 같다.

1. MCP 마켓플레이스 탐색: 기존에 공개된 MCP 서버가 있는지 확인 (예: mcp.so, Glama AI, Smithery)
2. MCP 서버 직접 구축
   • Python, Node.js 등을 이용해 API 서버를 개발
   • OpenAPI 규격을 준수하여 AI 클라이언트가 이해할 수 있도록 문서화
   • MCP 마켓플레이스에 등록하여 공유

(2) MCP 활용을 위한 필수 기술 스택

• API 개발: RESTful API, GraphQL
• 데이터베이스: PostgreSQL, Supabase
• 클라우드 플랫폼: AWS, Firebase
• AI 모델 및 프롬프트 엔지니어링

(3) 참고 자료 및 추천 학습 경로

• MCP 공식 문서: mcp.so
• AI와 API 통신 관련 강의: Coursera, Udemy
• 오픈소스 MCP 프로젝트 분석: GitHub에서 다양한 예제 프로젝트 검색

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MCP는 AI의 발전과 함께 점점 더 중요한 기술이 되어가고 있으며, 개발자라면 이 기술을 이해하고 활용할 수 있는 능력을 갖추는 것이 중요하다. AI 에이전트 시대에 대비하여 MCP의 개념을 익히고, 직접 실습해 보는 것을 추천한다. 🚀

 

 

참고 유투브

 

https://www.youtube.com/watch?v=zVSZ2gXvhVE&t=1102s