MCP 프레임워크: 복잡한 AI 시스템에서 모델과 도구의 통합 간소화

핵심 기술

본 콘텐츠는 복잡한 AI 시스템에서 다양한 언어 모델(LLM)과 전문 도구(예: GraphRAG) 간의 통합 문제를 해결하기 위한 MCP(Model-Client-Provider) 프레임워크를 소개합니다. 이 프레임워크는 '개발 한 번으로 어디서든 사용'하는 것을 목표로, 도구와 모델을 추상화하여 상호 운용성을 높입니다.

기술적 세부사항

• 문제점: 각 에이전트(예: 제품 문의, 주문 처리)마다 GraphRAG와 같은 핵심 지식 기반 시스템 통합 코드를 반복 작성해야 하는 비효율성과 유지보수 부담.
• MCP 프레임워크의 핵심 아이디어: 도구(GraphRAG)와 모델(GPT-4, Claude 등)을 분리하고, 표준화된 통신 프로토콜(MCP 프로토콜)을 통해 연결하는 것.
• 구성 요소:
  • Tool Provider: GraphRAG 시스템을 표준화된 도구 서비스로 캡슐화 (예: mcp.server.ToolServer 사용).
  • Model: MCP 프로토콜을 지원하는 모든 LLM.
  • Client: 모델과 도구를 연결하는 미들웨어 (예: mcp.client.ToolClient 사용).
• 구현 방식:
  • 서비스/클라이언트 모드: 별도의 서버로 도구를 제공하고 클라이언트가 이를 호출하는 방식. 다양한 언어 및 배포 환경 지원.
  • 직접 함수 호출 모드: 단일 프로세스 내에서 고성능이 필요할 때 사용 (예: @tool 데코레이터).
• GraphRAG 통합 예시:
  • ToolServer를 사용하여 graphrag_query 함수를 표준 MCP 도구로 등록.
  • ToolClient를 사용하여 에이전트 코드에서 등록된 도구를 LLM에 전달하고 결과를 처리.

개발 임팩트

• 개발 효율성 증대: 신규 에이전트 추가 시 GraphRAG 통합 코드 재작성 불필요.
• 유지보수 비용 절감: GraphRAG 시스템 업그레이드 시 한 곳만 수정하면 됨.
• 유연한 모델 선택: 모델 변경에 따른 통합 코드 수정 부담 없이 최적의 모델 선택 가능.
• 시스템 확장성 향상: 신규 에이전트나 도구 추가 용이.
• 모듈화 및 재사용성 증대: 각 컴포넌트가 독립적으로 작동하며 재사용 가능.

커뮤니티 반응

언급된 커뮤니티 반응은 없으나, 이러한 표준화된 프레임워크는 복잡한 AI 애플리케이션 개발에서 발생하는 일반적인 문제점을 해결하므로 개발자 커뮤니티에서 긍정적인 반응을 얻을 것으로 예상됩니다.