로컬 AI 에이전트 구축: MCP 및 Ollama를 활용한 Python 클라이언트 개발 가이드

핵심 기술: 이 콘텐츠는 로컬 환경에서 자체 AI 에이전트를 구축하는 방법을 안내하며, Machine Communication Protocol(MCP)과 Ollama를 사용하여 파이썬으로 구현된 클라이언트의 핵심 로직을 설명합니다.

기술적 세부사항:
* MCP 클라이언트 구현: mcp, ollama, rich 라이브러리를 사용하여 100줄 미만의 파이썬 코드로 완전한 MCP 클라이언트를 구축합니다.
* 로컬 AI 에이전트: 모든 데이터 처리 및 모델 실행이 로컬에서 이루어져 개인 정보 보호와 비용 절감을 극대화합니다.
* MCP 서버 연동: .py 또는 .js로 작성된 MCP 서버 스크립트와 stdio를 통해 통신하여 연동합니다.
* Ollama 통합: Ollama의 비동기 클라이언트를 사용하여 로컬에서 실행되는 모델(기본값: llama3.2:3b)과 상호작용합니다.
* 도구 사용: LLM이 사용 가능한 도구(functions)를 파악하고, 필요시 session.call_tool을 통해 도구를 실행한 후 결과를 바탕으로 최종 응답을 생성하는 과정을 포함합니다.
* 편의 기능: argparse를 사용하여 서버 스크립트 경로와 모델 이름을 인자로 받아 실행하며, rich 라이브러리로 터미널 UI를 향상시킵니다.
* 확장 도구 ollcmp: 본문의 예제 코드를 기반으로 CLI 도구 ollcmp가 소개되며, 멀티 서버 지원, 풍부한 UI, 동적 모델 전환 등의 고급 기능을 제공합니다.

개발 임팩트: 개인 정보 보호, 비용 효율성, 클라우드 종속성 해소를 목표로 하는 로컬 AI 에이전트 구축의 실질적인 방법을 제시합니다. 개발자는 이를 통해 자체 AI 솔루션을 빠르게 프로토타이핑하고 커스터마이징할 수 있습니다.

커뮤니티 반응: GitHub 저장소 링크와 함께 포크, 수정, 기여를 장려하며, 유사한 프로젝트에 대한 아이디어를 공유하고 협력하는 커뮤니티 문화를 강조합니다.