MCP (Model Context Protocol)를 활용한 LLM 연동 개발 가이드
🤖 AI 추천
LLM과 외부 도구를 연동하여 AI 기반 애플리케이션을 개발하고자 하는 백엔드 개발자, AI 엔지니어, 그리고 풀스택 개발자에게 본 콘텐츠를 추천합니다. 특히 LLM의 활용 범위를 확장하고 개인화된 AI 시스템을 구축하려는 개발자들에게 유용합니다.
🔖 주요 키워드
핵심 기술
Model Context Protocol(MCP)은 LLM이 외부 도구, 리소스, 프롬프트 템플릿과 상호 작용할 수 있도록 표준화된 프로토콜입니다. 이를 통해 LLM은 온디맨드 방식으로 도구를 호출하고, 반환되는 데이터를 활용하여 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.
기술적 세부사항
- MCP 개념: LLM이 필요한 도구를 호출하고 파라미터와 반환 값을 정의하여 사용하는 방식.
- 전송 계층: STDIO (로컬 프로세스용) 및 HTTP Streaming (Server-Sent Events와 JSON-RPC 사용) 지원.
- JSON-RPC: HTTP Streaming에서 사용하는 데이터 형식으로, 메서드 호출 및 결과 반환에 사용.
- Use-cases: 이메일 우선순위 지정, 엔드포인트 보안 분석, 날씨 정보 제공 및 알림, 뉴스 요약 등 다양한 애플리케이션에 MCP 서버를 활용할 수 있습니다.
- SDK 지원: Python, Java, JavaScript, TypeScript, Rust, Ruby, Go, Kotlin, Swift, C# 등 다양한 언어에 대한 SDK 제공.
- Python 구현 예시:
fastmcp라이브러리를 활용하여 Python asyncio 기반의 HTTP Streaming MCP 서버 구현.LsOutputPydantic 모델을 사용하여ls명령어 결과 파싱.SystemAdminTools클래스에서get_ls_output도구 구현.FastMCP인스턴스 생성 및 도구 등록.
- 테스트 도구: MCP Inspector, Postman을 사용한 MCP 서버 테스트.
- LLM 연동 예시:
agno-framework를 사용하여 Claude LLM과 MCP 서버 연동.MCPTools클래스를 통해 MCP 서버 URL 및 전송 방식 지정.Agent클래스에 LLM 모델 및MCPTools를 전달하여 프롬프트 실행.
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