MCP (Model Context Protocol): AI 에이전트 아키텍처의 새로운 표준

핵심 기술: MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic이 개발한 오픈소스 사양으로, 언어 모델(LLM)이 외부 도구 및 데이터 소스와 표준화된 방식으로 상호작용할 수 있도록 하는 인터페이스를 제공합니다. 이는 AI 에이전트의 인지 아키텍처를 설계하는 데 중요한 역할을 합니다.

기술적 세부사항:
* 세 가지 핵심 구성 요소:
* Resources: 모델에 추가적인 컨텍스트를 제공하는 구조화된 데이터 (파일, DB, API 응답 등).
* Prompts: 모델과 일반적인 상호작용을 정의하는 재사용 가능한 템플릿.
* Tools: 모델이 외부 시스템과 상호작용하거나 계산 등을 수행하기 위해 호출할 수 있는 실행 가능한 함수.
* 구조적 이점:
* 책임 분리: 각 구성 요소가 명확한 목적을 가집니다.
* 명확한 컨텍스트: 모델의 이해도를 높입니다.
* 고급 에이전트: 메모리, 도구, 중간 추론을 가능하게 합니다.
* 확장성: 모듈식 아키텍처 구축을 지원합니다.
* 구현 예시:
* Python의 fastmcp 라이브러리를 사용하여 MCP 서버 구축 가능.
* 예제 코드는 psutil 라이브러리를 활용하여 시스템 상태(CPU, 메모리)를 모니터링하는 sys-monitor 도구를 생성합니다.
* Docker 이미지를 빌드하여 컨테이너화된 서비스로 배포할 수 있습니다.
* 통합:
* Claude Desktop, Amazon Q CLI 등 MCP를 지원하는 다양한 LLM 클라이언트와 통합 가능.
* claude_desktop_config.json 파일을 통해 MCP 서버 연결 설정.

개발 임팩트: MCP는 LLM이 외부 환경과 보다 효과적으로 상호작용할 수 있게 함으로써, AI 에이전트의 기능성과 지능을 크게 향상시킵니다. 이는 단순한 프롬프트 엔지니어링을 넘어, 에이전트의 전체적인 인지 아키텍처를 설계하는 패러다임을 제시합니다. AWS와 같은 플랫폼에서도 데이터베이스 및 사용자 정의 도구와 모델을 통합하는 데 활용될 수 있습니다.

커뮤니티 반응: 콘텐츠 내에서 직접적인 커뮤니티 반응은 언급되지 않았으나, 'MCP se menciona en todas partes'라는 표현은 현재 Generative AI 커뮤니티에서 MCP의 중요성이 매우 높음을 시사합니다.