LLM과의 연동을 위한 MCP 서버 구축 가이드: Python 기반 날씨 정보 제공 예제

핵심 기술

본 문서는 LLM이 외부 도구와 상호작용할 수 있도록 하는 개방형 표준 프로토콜인 MCP(Model Context Protocol) 서버를 Python으로 구축하는 방법을 상세히 안내합니다. 간단한 날씨 정보 조회 도구를 wttr.in API를 활용하여 구현하는 실용적인 예제를 제공합니다.

기술적 세부사항

• MCP(Model Context Protocol): LLM이 도구와 표준화된 방식으로 상호작용하고, 다양한 데이터 소스에서 컨텍스트를 얻거나 작업을 대신 실행할 수 있게 하는 프로토콜입니다.
• MCP 서버 구축: wttr.in API를 사용하여 특정 도시의 날씨 정보를 가져오는 간단한 Python 서버를 fastmcp 라이브러리를 활용하여 구축합니다.
• 프로젝트 설정: uv를 사용하여 Python 프로젝트를 초기화하고 mcp[cli] 의존성을 추가합니다.
• 코드 작성: @mcp.tool() 데코레이터를 사용하여 LLM이 호출할 수 있는 도구 함수(get_weather)를 정의합니다. 함수는 도시 이름을 인자로 받아 날씨 정보를 문자열로 반환합니다.
• 서버 실행: mcp.run(transport='stdio')를 통해 MCP 서버를 실행합니다.
• 클라이언트 설정: 로컬 MCP 클라이언트가 서버를 인식하도록 mcp-servers-config.json 파일을 생성하고, 서버 경로 및 실행 명령어를 설정합니다.
• 클라이언트 사용: Ollama 모델과 연동하기 위한 오픈 소스 클라이언트인 ollmcp를 설치하고, 설정 파일과 모델을 지정하여 실행합니다.
• 테스트: ollmcp 클라이언트를 통해 LLM에게 날씨를 문의하고, LLM이 MCP 서버의 get_weather 도구를 호출하여 응답하는 과정을 시연합니다.

개발 임팩트

• LLM 기반 애플리케이션에서 외부 서비스 및 데이터를 쉽게 통합할 수 있습니다.
• 표준화된 MCP 프로토콜을 통해 다양한 AI 애플리케이션과 도구를 재사용하고 상호 운용성을 높일 수 있습니다.
• AI 에이전트 개발의 진입 장벽을 낮추고, LLM의 활용 범위를 넓힐 수 있습니다.

커뮤니티 반응

명시적인 커뮤니티 반응은 언급되지 않았으나, MCP가 커뮤니티에 표준을 제공하여 개발 부담을 줄이고 플러그 앤 플레이 방식으로 도구를 쉽게 공유할 수 있다는 점에서 긍정적인 반응을 얻고 있음을 시사합니다.

톤앤매너

개발자를 대상으로 하는 전문적이고 실용적인 튜토리얼 형식으로, 단계별 지침과 코드 예제를 명확하게 제시하여 이해도를 높입니다.