MCP(Model-Context Protocol)를 활용한 Golang 기반 AI 확장 개발 가이드

핵심 기술: 본 콘텐츠는 MCP(Model-Context Protocol)를 활용하여 AI 모델의 외부 데이터 및 서비스 연동 능력을 확장하는 방법을 Golang 기반으로 설명합니다. 이를 통해 AI가 실시간으로 외부 정보를 획득하고 활용하여 더 풍부하고 정확한 답변을 제공할 수 있도록 합니다.

기술적 세부사항:
* MCP 정의: AI 애플리케이션이 외부 데이터 및 서비스와 상호작용하는 표준화된 오픈 프로토콜로, LLM에 추가 컨텍스트를 제공합니다.
* 주요 구성 요소:
* Server: 외부 컨텍스트(데이터 소스, 기능)를 노출하고 AI 에이전트의 요청을 처리합니다.
* Client: MCP Server를 사용하여 AI 에이전트의 기능을 확장합니다.
* Tools: MCP Server가 AI에 제공하는 특정 기능입니다.
* Golang 구현: Cartola FC API를 활용하여 MCP Server를 구축하는 과정을 보여줍니다.
* metoro-io/mcp-golang 라이브러리를 사용하여 MCP Server를 구현합니다.
* pontuacoes_jogadores (현재 라운드 선수 점수), pontuacoes_jogadores_por_rodada (특정 라운드 선수 점수)와 같은 도구를 등록하고 실행합니다.
* getPlayersScores() 및 getPlayersScoresByRound() 함수를 통해 외부 API 호출 및 응답 처리를 구현합니다.
* AI 상호작용 비교: MCP Server 연결 전후의 AI 답변 능력을 Cursor AI를 통해 비교하며, MCP 연동 시 AI의 정확성과 속도가 향상됨을 시연합니다.

개발 임팩트: MCP를 통해 AI는 자체적인 지식을 넘어 실시간으로 업데이트되는 외부 정보를 활용하여 더 지능적이고 상황에 맞는 응답을 생성할 수 있습니다. 이는 개인화된 서비스, 복잡한 시스템 통합, 실시간 데이터 기반 의사결정 등 다양한 AI 애플리케이션 개발에 중요한 기반이 됩니다.

커뮤니티 반응: (언급 없음)

톤앤매너: 이 콘텐츠는 Golang 개발자를 대상으로 MCP 프로토콜의 개념과 실제 구현 방법을 상세하고 전문적으로 설명하는 기술적인 톤을 유지합니다.