AI 에이전트 자율성 강화: MCP 서버를 통한 컨텍스트 번들 직접 요청

핵심 기술: 본 콘텐츠는 이전 글에서 구축한 MCP(Model Context Protocol) 서버를 확장하여, AI 에이전트가 프론트엔드나 외부 오케스트레이션 없이 직접 MCP 서버로부터 자신의 컨텍스트 번들(페르소나, 메모리, 시스템 프롬프트, 도구 등)을 요청하고 이를 통해 자율적으로 작동하는 방식을 설명합니다.

기술적 세부사항:
* 에이전트 자율성 강화: 프론트엔드 의존성을 제거하여 에이전트가 스스로 상태를 관리하고 작업을 수행할 수 있도록 설계합니다.
* 새로운 아키텍처 흐름: 기존의 Frontend -> MCP -> Agent 흐름에서 Agent -> MCP -> Inference 흐름으로 전환됩니다.
* HTTP 요청 방식: 에이전트는 agent_id, task_id, request_type 등의 정보를 포함한 구조화된 HTTP POST 요청을 MCP 서버에 보냅니다.
* 컨텍스트 번들 응답: MCP 서버는 에이전트에게 persona, system_prompt, memory, tools, next_steps 등을 포함한 컨텍스트 번들을 반환합니다.
* TypeScript/Node.js 구현 예시: 에이전트 측에서 fetchContext 함수를 통해 MCP 서버와 통신하고, 받은 컨텍스트를 활용하여 프롬프트를 구성하는 코드를 제시합니다.
* 주기적/이벤트 기반 실행: setInterval을 이용한 주기적 실행 또는 HTTP 요청을 통한 즉각적 실행 방안을 보여주며, CRON 작업, 워크플로우 엔진 등과의 통합 가능성을 언급합니다.
* 프로토콜 중심 설계: MCP 서버 자체의 변경 없이 클라이언트(에이전트)의 발전으로 시스템이 확장되는 프로토콜 설계의 이점을 강조합니다.

개발 임팩트: 에이전트가 스스로 상태를 인지하고 컨텍스트를 가져옴으로써, 백그라운드 작업, CRON 작업, 비동기 작업자 등 다양한 시나리오에서 에이전트의 재사용성과 모듈성이 크게 향상됩니다. 또한, 디버깅이 용이해지고 실시간 반응 지연을 줄일 수 있습니다.

커뮤니티 반응: 원문에서 직접적으로 커뮤니티 반응을 언급하지는 않으나, 에이전트 기반 시스템 설계와 LLM 오케스트레이션에 대한 깊은 논의를 담고 있어 관련 개발 커뮤니티에서 높은 관심을 받을 것으로 예상됩니다.