MCP와 RAG를 활용한 개발자 도구 연동 및 지식 기반 응답 강화

핵심 기술: 본 글은 Anthropic의 MCP(Model Context Protocol)와 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 결합하여, IDE와 같은 개발자 도구 내에서 지식 기반의 일관된 AI 응답을 제공하는 시스템 구축 방법을 소개합니다.

기술적 세부사항:
* MCP (Model Context Protocol): AI 에이전트와 환경 간의 상호작용을 표준화하는 프로토콜로, IDE, 터미널 클라이언트 등이 LLM과 구조화된 방식으로 상호작용할 수 있게 합니다. LSP나 REST와 유사한 역할을 지향합니다.
* MCP는 Server와 Host(Client)로 구성됩니다. Server는 외부/내부 도구와의 인터페이스를 담당하고, Host는 Server와의 연결 및 사용자 입력을 명령으로 번역하는 역할을 합니다.
* VS Code에서는 settings.json에 JSON 형식으로 MCP 서버 설정을 구성합니다.
* RAG (Retrieval-Augmented Generation): 언어 모델에 외부 지식 검색 기능을 결합하여, 모델의 훈련 데이터에만 의존하지 않고 실시간으로 관련 문서를 검색하여 프롬프트를 보강합니다. 이는 응답 정확도를 높이고 환각(hallucination)을 줄이며 전문 도메인에서의 활용성을 높입니다.
* MCP-RAG 서버: RAG 파이프라인을 래핑하는 MCP 서버를 구축하여, MCP를 지원하는 클라이언트(VS Code 등)와 연동합니다. 이를 통해 사용자 코드베이스, 문서 등에 적응하는 로컬 또는 자체 호스팅 지능을 제공할 수 있습니다.
* 프로젝트 스택: Google ADK (Gemini for embedding/retrieval), LangChain (text chunking), ChromaDB (vector store), Python MCP SDK.
* 활용 사례: 도메인 특화 질문 답변, 코드 설명, 문서 검색, 조직별 코딩 가이드라인 통합 등 개발자 경험 향상에 기여합니다.

개발 임팩트: MCP와 RAG의 결합은 개발자 도구에 플러그 앤 플레이 방식의 지능형 비서를 통합할 수 있게 하며, 개발자의 코드베이스와 워크플로우를 더 잘 이해하는 맞춤형 AI 경험을 제공합니다.

커뮤니티 반응: (명시적인 언급 없음)

톤앤매너: 이 글은 개발자 도구와 AI 기술의 접목을 통해 개발 생산성을 향상시키는 실용적인 접근 방식을 제시하며, 기술적 내용을 명확하게 설명합니다.