Model Context Protocol (MCP) 입문

모델 컨텍스트 프로토콜을 배워야 하는 이유는 무엇인가요?

대규모 언어 모델은 실시간 데이터에 접근하거나 스스로 작업을 수행할 수 없으며, 각 도구나 API를 맞춤 코드로 연결하는 방식은 확장성이 떨어집니다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 애플리케이션이 외부 도구, 데이터, 서비스에 연결할 수 있는 단일 표준 방식을 제공함으로써 이 문제를 해결합니다. 흔히 "AI를 위한 USB-C 포트"라고 불립니다. 이 강의에서는 Python으로 MCP 서버와 클라이언트를 처음부터 직접 만들고, 이를 LLM에 연결하는 방법을 배우게 됩니다.

첫 MCP 서버를 어떻게 구축하고 연결하나요?

MCP 아키텍처—호스트, 클라이언트, 서버—와 모든 서버가 제공하는 세 가지 기본 요소인 도구, 리소스, 프롬프트부터 배우게 됩니다. 그런 다음 FastMCP를 사용해 통화 변환기 서버를 구축하고, LLM이 도구를 발견할 수 있도록 docstring과 타입 힌트를 추가한 뒤, stdio 전송을 통해 해당 도구를 나열하고 호출하는 비동기 Python 클라이언트를 작성하게 됩니다.

LLM에 실시간 도구와 컨텍스트를 어떻게 제공하나요?

도구만으로는 충분하지 않습니다—모델에는 데이터와 행동 지침도 필요합니다. 읽기 전용 컨텍스트와 프롬프트를 추가해 모델이 모호한 입력을 더 잘 이해하도록 안내한 다음, 이 세 가지 기본 요소를 모두 OpenAI LLM에 연결하여 다섯 단계의 도구 호출 워크플로를 통해 자신 있게 답변하거나 필요할 때는 명확한 설명을 요청할 수 있게 합니다.

MCP 서버를 프로덕션에 어떻게 적용하나요?

실제 서버에는 정상 경로 코드만으로는 부족합니다. 파일 기반 리소스를 데이터베이스 기반 쿼리로 전환하고, 요청 타임아웃, 구조화된 오류 처리, 그리고 키를 서버 측에 안전하게 보관하는 보안 API 인증을 추가하게 됩니다. 마지막으로, 타사 MCP 서버에 연결하여 동일한 클라이언트 코드가 이 프로토콜을 사용하는 어떤 서버와도 작동한다는 것을 확인하게 됩니다.