Dev.to 플랫폼과 상호작용하는 맞춤형 AI 에이전트 개발: A2A 및 MCP 활용

핵심 기술: 이 콘텐츠는 A2A(Agent-to-Agent) 및 MCP(Model Context Protocol) 프레임워크를 활용하여 Dev.to 플랫폼과 상호작용하는 맞춤형 AI 에이전트를 구축하는 방법을 소개합니다. Python을 기반으로 하며, Dev.to API 연동, MCP 서버 구현, SSE(Server-Sent Events)를 이용한 실시간 통신, 그리고 에이전트 연결 로직을 상세히 다룹니다.

기술적 세부사항:
* A2A 및 MCP 기본 개념: 이전 시리즈에서 다룬 A2A와 MCP의 기초 및 커뮤니티에서 탐구된 개념 재현에서 나아가, 실제 서비스 적용 사례를 제시합니다.
* Devto Agent 구현: Dev.to 플랫폼의 블로그, 게시글, 댓글, 사용자 정보 접근 및 신규 블로그 발행 기능을 수행하는 Devto Agent와 Devto MCP Server를 구축합니다.
* 아키텍처: CLI(A2A 클라이언트) → Host Agent → Devto Agent → Devto MCP Server → Dev.to Platform 순으로 이루어지는 흐름을 설명합니다.
* MCP 서버 구축: FastMCP 프레임워크를 사용하여 Dev.to API와 연동하는 DevToService 클래스를 정의하고, mcp.tool() 데코레이터를 통해 서비스 메소드를 외부 에이전트에 노출합니다.
* 실시간 통신 (SSE): Starlette 웹 프레임워크를 사용하여 /sse 엔드포인트와 /messages/ 마운트 포인트를 통해 에이전트와 MCP 서버 간의 비동기적이고 확장 가능한 실시간 통신을 구현합니다.
* 테스트 및 연결: MCP Inspector를 사용하여 MCP 서버 기능을 검증하고, SSE를 이용한 get_devto_tools 함수로 에이전트와 MCP 서버 간의 커넥터를 구현합니다.
* 간단한 에이전트 테스트: 구현된 커넥터의 작동을 검증하기 위한 테스트 스크립트를 소개합니다.

개발 임팩트: 자체적인 AI 에이전트를 개발하여 외부 서비스와 통합하는 방법을 습득할 수 있습니다. 이는 개발 생산성 향상, 자동화된 콘텐츠 관리, 맞춤형 정보 제공 등 다양한 서비스 구축에 활용될 수 있으며, 분산 에이전트 시스템 구축에 대한 이해를 높여줍니다.

커뮤니티 반응: 원문에서는 Dev.to API 키 설정 등 개발자가 직접 따라 할 수 있도록 구체적인 사전 준비 사항을 안내하고 있으며, 코드 예제와 함께 설명하여 실용성을 높였습니다. 또한, A2A Registry에 대한 언급은 커뮤니티 참여를 독려합니다.

톤앤매너: 전문적이고 기술 중심적인 톤으로, 개발자가 직접 코드를 작성하고 실험해볼 수 있도록 안내합니다.