KaibanJS, LangChain.js 통합을 통한 Model Context Protocol(MCP) 도입 가이드

핵심 기술

KaibanJS 프레임워크에 Model Context Protocol(MCP)을 통합하여 AI 에이전트 간의 효율적이고 확장 가능한 통신을 구현하는 방법론과 실제 적용 사례를 제시합니다.

기술적 세부사항

• Model Context Protocol (MCP): Anthropic이 개발한 AI 모델과 외부 도구/데이터 소스 간의 상호작용을 표준화하는 오픈 스탠다드입니다.
  • AI 에이전트가 다양한 서비스와 연결될 수 있는 보편적이고 표준화된 방법을 제공합니다.
  • 표준화된 통신: AI 모델이 도구 및 서비스와 상호작용하기 위한 구조화된 프레임워크를 제공합니다.
  • 도구 접근 및 확장: AI 어시스턴트가 실시간 인사이트를 위해 외부 도구를 활용할 수 있습니다.
  • 안전 및 확장성: 엔터프라이즈 애플리케이션과의 안전하고 확장 가능한 통합을 촉진합니다.
• KaibanJS 및 LangChain.js 통합: KaibanJS는 LangChain.js 위에 구축되어 있으며, @langchain/mcp-adapters 라이브러리를 통해 MCP와의 통합을 간소화합니다.
  • 자체 MCP 래퍼 개발 시 발생할 수 있는 유지보수 부담(MCP 표준 추적, 도구 변환, 지원 및 업데이트)을 줄입니다.
• 종속성 업데이트: KaibanJS v0.20.0에서 모든 @langchain 종속성이 업그레이드되어 최신 LangChain API와의 완벽한 호환성, 성능 및 안정성 향상을 보장합니다.
• MCP 통합 절차:
  1. MCP 어댑터 설치: npm install @langchain/mcp-adapters
  2. MCP 클라이언트 설정: MultiServerMCPClient를 사용하여 MCP 서버(예: Tavily, Weather API)를 구성합니다.
  3. MCP 도구 접근: mcpClient.getTools()를 통해 사용 가능한 도구를 가져옵니다.
  4. KaibanJS 에이전트와 통합: 가져온 MCP 도구를 KaibanJS 에이전트의 tools 배열에 포함시킵니다.

개발 임팩트

• 다수의 특화된 AI 에이전트가 중복이나 충돌 없이 관련 정보를 공유하며 일관되게 작동하는 AI 시스템 구축을 가능하게 합니다.
• MCP를 통해 AI 에이전트의 기능과 상호 운용성을 향상시킵니다.
• 기존 LangChain.js 생태계를 활용하여 개발 및 유지보수 부담을 줄입니다.

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