MCP 프로토콜과 Mermaid를 활용한 Amazon Q 연동 및 커스텀 도구 구현 가이드

핵심 기술: 본 문서는 MCP 프로토콜을 활용하여 커스텀 서버를 구축하고, 이를 Amazon Q와 같은 클라이언트와 연동하여 특정 기능을 수행하는 도구를 추가하는 방법을 상세히 설명합니다. 특히 Mermaid.js 라이브러리를 사용하여 Mermaid 마크다운을 플로우차트 이미지 파일로 변환하는 커스텀 도구를 구현하는 과정을 다룹니다.

기술적 세부사항:
* MCP 서버 구축: Node.js 환경에서 @modelcontextprotocol/sdk 라이브러리를 사용하여 MCP 서버를 초기화합니다.
* 기능 확장: capabilities 객체를 통해 resources와 tools 기능을 서버에 추가합니다.
* ListToolsRequestSchema 핸들러 구현: 서버가 제공할 도구 목록을 정의합니다. 여기서는 flow-chart라는 이름으로 Mermaid 마크다운을 입력받아 이미지 파일로 출력하는 도구를 등록합니다. 도구의 설명, 입력 스키마(input, output), 및 어노테이션을 포함합니다.
* CallToolRequestSchema 핸들러 구현: 등록된 도구(flow-chart)가 호출되었을 때 실제 동작을 수행하는 로직을 구현합니다. @mermaid-js/mermaid-cli 라이브러리의 run 함수를 사용하여 입력된 Mermaid 마크다운을 지정된 경로와 형식의 이미지 파일로 저장합니다.
* Amazon Q 연동: 커스텀 MCP 서버가 실행 중인 상태에서 Amazon Q 클라이언트를 실행하고, /tools 명령어를 통해 등록된 도구를 확인하는 과정을 보여줍니다. 이후 자연어 프롬프트를 사용하여 Amazon Q에게 커스텀 도구를 호출하여 이미지 생성을 요청하는 방법을 안내합니다.
* 도구 실행 승인: LLM 클라이언트에서 커스텀 도구 실행 시 신뢰도를 확인하고 승인하는 절차를 언급합니다.

개발 임팩트: 이 글은 LLM 기반의 애플리케이션에서 외부 도구 및 API를 연동하는 효과적인 방법을 제시합니다. 개발자는 이 가이드라인을 따라 LLM에게 복잡한 작업을 위임하고 자동화하는 강력한 기능을 구현할 수 있습니다. 특히 데이터 시각화, 코드 생성, 문서 처리 등 다양한 분야에서 커스텀 도구 개발에 대한 영감을 얻을 수 있습니다.

커뮤니티 반응: 원문에서 명시적으로 언급된 커뮤니티 반응은 없으나, MCP 프로토콜 및 LLM 연동 도구 개발은 활발히 연구되고 있는 분야이므로 관련 커뮤니티에서 높은 관심을 받을 것으로 예상됩니다.