MCP: LLM의 외부 도구 접근을 표준화하는 Anthropic의 Model Context Protocol 심층 분석

핵심 기술

Anthropic에서 개발한 Model Context Protocol(MCP)은 LLM이 파일, API, 기타 도구와 같은 외부 소스에서 문맥 정보를 표준화된 방식으로 제공받을 수 있도록 하는 개방형 프로토콜입니다.

기술적 세부사항

• 목표: LLM이 복잡한 작업을 정확하게 수행하는 데 필요한 특정 정보에 제어된 액세스를 제공하여 생산성을 향상시킵니다.
• 비유: AI 애플리케이션을 위한 USB-C 포트와 유사하며, 다양한 데이터 소스 및 도구 연결을 위한 표준화된 인터페이스를 제공합니다.
• 구성 요소:
  • MCP Server: 도구 또는 데이터 소스를 노출하는 서버 측 구현으로, LLM에 추가 컨텍스트를 제공합니다.
  • MCP Client: AI 에이전트 또는 챗봇 인터페이스와 같이 MCP Server와 상호작용하며 LLM 컨텍스트를 보강하기 위한 정보 또는 도구 실행을 요청하는 애플리케이션입니다.
• 통신 방식: STDIO (Standard Input/Output), SSE (Server-Sent Events)를 통한 Web API 호출 등이 있습니다.
• 구현 예시: Amazon Q Developer CLI를 사용하여 AWS 문서 MCP 서버를 설정하는 과정이 소개됩니다.
  • Amazon Q Developer CLI 설치 및 로그인 (q login)
  • mcp.json 파일 설정: ~/.aws/amazonq/mcp.json 경로에 AWS Documentation MCP 서버 설정을 추가합니다.
  • AWS 서비스에 대한 질문을 통해 MCP 서버와 연동되는 기능 테스트

개발 임팩트

• 실용적인 AI 애플리케이션 개발을 촉진하여 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
• 애플리케이션 벤더가 "MCP 서버"를 개발하고, 사용자가 이를 소비하는 생태계를 구축할 수 있습니다.
• LLM이 외부 도구와 데이터를 더 쉽게 활용할 수 있도록 표준화된 통신 계층을 제공합니다.

커뮤니티 반응

MCP는 개발자의 일상 워크플로우나 GenAI 앱에서 유용하게 사용될 수 있어 최근 인기를 얻고 있다는 언급이 있습니다.