MCP 클라이언트 개발: LLM 기반 에이전트 구축 및 서버 연동 가이드

핵심 기술

이 문서는 LLM 에이전트 개발 프레임워크인 MCP(Model Context Protocol)의 클라이언트 측면을 깊이 있게 다룹니다. 사용자가 IDE나 서비스에서 직접 프로그래밍 방식으로 MCP 서버와 상호작용하고, LLM을 활용하여 외부 도구를 효과적으로 호출하는 클라이언트 에이전트 구현에 초점을 맞춥니다.

기술적 세부사항

• MCP 아키텍처: 호스트(IDE), 클라이언트(연결 및 통신 관리), 서버(기능 및 데이터 제공)로 구성된 MCP의 전반적인 구조를 설명합니다.
• MCP 클라이언트 흐름: 사용자의 쿼리가 클라이언트를 통해 MCP 서버로 전달되고, 서버는 사용 가능한 도구 목록을 제공합니다. 이 정보와 쿼리는 LLM으로 전송되어 적절한 도구와 매개변수를 추천받고, 클라이언트는 해당 도구를 실행합니다.
• MCP 서버 연결:
  • STDIO (Standard Input/Output): 로컬 프로세스(Python, JavaScript 스크립트)와 연동하는 방식에 대한 Python 코드 예제를 제공합니다.
  • SSE (Server-Sent Events): HTTP/WebSocket 요청을 통해 서버와 연동하는 방식에 대한 예제를 제시합니다.
• LLM 연동 및 도구 호출:
  • AzureOpenAI 라이브러리를 사용하여 LLM(예: GPT-3.5-turbo)에 사용자의 쿼리 및 사용 가능한 도구 목록을 전달합니다.
  • LLM의 응답(도구 호출 정보)을 파싱하여 MCP 서버의 특정 함수를 호출하고 결과를 받아옵니다.
  • 선택적으로 LLM에게 도구 실행 결과를 전달하여 자연어 응답으로 변환하는 과정을 설명합니다.
• 도구 충돌 방지: LLM의 환각(hallucination) 및 비결정적 응답을 방지하기 위해 여러 MCP 서버 간 도구 이름의 고유성을 유지하는 것이 중요함을 강조합니다.

개발 임팩트

• MCP를 통해 LLM이 외부 API, 데이터베이스, 파일 시스템 등 다양한 리소스 및 도구와 표준화된 방식으로 통합될 수 있습니다.
• 개발자는 복잡한 외부 시스템과의 연동 코드를 직접 구현하는 대신, LLM의 지능을 활용하여 효율적으로 기능을 확장할 수 있습니다.
• 이를 통해 AI 기반 애플리케이션 및 개발 도구의 개발 속도와 유연성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

커뮤니티 반응

톤앤매너

전문적이고 기술적인 톤을 유지하며, 코드 예제와 함께 실질적인 구현 가이드라인을 제공합니다.