MCP: AI 애플리케이션 확장을 위한 오픈 소스 프로토콜 아키텍처 및 명세 분석

핵심 기술: MCP(Model Context Protocol)는 AI 애플리케이션이 외부 시스템과 유연하게 연결될 수 있도록 지원하는 오픈 소스 표준 프로토콜입니다. HTTP와 유사한 통신 규격으로, 데이터 소스, 도구, 워크플로우와의 연동을 가능하게 합니다.

기술적 세부사항:
* MCP의 역할: Claude, ChatGPT와 같은 AI 애플리케이션이 외부 데이터 소스(로컬 파일, DB), 도구(검색 엔진, Git, Slack), 워크플로우(다단계 작업 흐름)에 연결하여 기능을 확장할 수 있도록 합니다.
* 아키텍처 구성: 기본적으로 클라이언트-서버 모델을 따르며, MCP 호스트(AI 애플리케이션), MCP 클라이언트, MCP 서버로 구성됩니다.
* MCP 호스트: 개발자 인터페이스와 상호작용하며 MCP 클라이언트를 조정하고 관리합니다. (예: VSCode 코파일럿)
* MCP 클라이언트: MCP 서버와 연결을 유지하며 컨텍스트를 획득합니다. (MCP 호스트 내부에서 동작)
* MCP 서버: 클라이언트에게 컨텍스트 데이터를 제공하는 프로그램으로, 로컬 또는 원격에서 동작할 수 있습니다.
* 두 개의 계층: MCP는 데이터 교환 및 통신을 위해 두 개의 계층으로 구성됩니다.
* 데이터 계층 (Data Layer): JSON-RPC 2.0 기반 프로토콜로, 메시지 포맷, 도구 호출, 리소스, 프롬프트 등 교환될 데이터를 규정합니다. 라이프사이클 관리, 서버/클라이언트 기능, 유틸리티 기능을 포함합니다.
* 전송 계층 (Transport Layer): 클라이언트와 서버 간 데이터 교환 메커니즘과 채널을 정의합니다. STDIO 전송(로컬 프로세스 간 통신)과 스트리밍 가능한 HTTP 전송(원격 통신) 방식을 지원합니다.
* 핵심 기본 기능(Primitives):
* MCP 서버 기능: 도구(Tools), 리소스(Resources), 프롬프트(Prompts)를 제공하여 AI의 동작을 지원합니다.
* MCP 클라이언트 기능: 샘플링(Sampling, LLM 완성 요청), 추론 요청(Elicitation, 사용자 추가 정보 요청), 로깅(Logging, 서버 로그 전송) 기능을 제공합니다.
* 통신 흐름: 클라이언트는 method 프로퍼티를 통해 tools/list, tools/call, sampling/createMessage 등 특정 연산을 수행하는 요청을 서버에 전달합니다.

개발 임팩트: MCP는 AI 에이전트가 다양한 외부 시스템과 통합될 수 있는 표준화된 방법을 제공하여 AI 애플리케이션의 활용 범위와 개인화 수준을 크게 향상시킵니다. 이는 더 강력하고 지능적인 AI 어시스턴트, 자동화된 웹 애플리케이션 생성, 엔터프라이즈 데이터 분석 등 혁신적인 AI 서비스 개발을 촉진할 것입니다.

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톤앤매너: 이 분석은 IT 개발자를 대상으로 MCP 프로토콜의 기술적인 측면을 명확하고 전문적으로 설명합니다.