LLM 상호 운용성 개선: MMMCP 서버 구축을 통한 멀티 LLM 비교 및 자동화

핵심 기술

본 콘텐츠는 여러 대규모 언어 모델(LLM)의 응답을 효율적으로 비교하고 통합하기 위한 Model Context Protocol(MCP)의 개념과 이를 실제 구현한 MMMCP(Multi-Model MCP Server) 프로젝트를 소개합니다.

기술적 세부사항

• 문제점: 기존 LLM 연동의 비효율성 (타이트한 결합, 재사용성 부족, 보안 우려, 단방향 상호작용).
• MCP (Model Context Protocol): Anthropic에서 제안한 표준 프로토콜로, LLM과 외부 도구 간의 구조화되고 안전하며 양방향적인 상호작용을 지원합니다.
  • 양방향 통신: 데이터 요청 및 응답 기반 행동 가능.
  • 모듈식 설계: 플러그 앤 플레이 방식의 동적 도구 검색 및 호출.
  • 보안 우선: 투명하고 범위가 지정되며 감사 가능한 도구 사용.
  • 컨텍스트 인식: 도구 메타데이터, 사용 지침, 스키마 노출.
• MMMCP (Multi-Model MCP Server):
  • 목적: 다양한 LLM(ChatGPT, Gemini) 응답의 빠른 비교 및 자동 요약.
  • 구현: Python 기반으로 API 호출을 통해 비동기적으로 응답을 가져옴.
  • 기능: 프롬프트 수신, GPT-3.5 및 Gemini Pro 응답 페치, 응답 비교, 선택적 요약.
• 향후 계획: 코드 아키텍처 개선, 추가 LLM 통합, 사용자 정의 요약 기능 강화, JavaScript로 마이그레이션 (Cloudflare 배포 용이성).
• 프로젝트 링크: https://github.com/hiruthicShaSS/MMMCP
• MCP 학습 자료: https://huggingface.co/learn/mcp-course/unit0/introduction

개발 임팩트

• LLM 간 응답 비교의 자동화를 통해 개발자의 의사결정 과정을 개선하고 편향을 줄일 수 있습니다.
• MCP 표준을 통해 LLM 통합의 복잡성을 줄이고, 재사용 가능하며 안전한 솔루션 구축을 가능하게 합니다.
• 향후 다양한 LLM 및 외부 서비스와의 연동을 위한 확장 가능한 아키텍처 기반을 제공합니다.

커뮤니티 반응

(원문에서 직접적인 커뮤니티 반응 언급은 없으나, GitHub 프로젝트 링크를 통해 기여 및 피드백을 환영하는 개발자 커뮤니티 참여를 유도하고 있습니다.)