MCP 서버 개발: 핵심 구성 요소, 트랜스포트 및 Python 프레임워크 가이드

MCP 서버 개발: 핵심 구성 요소, 트랜스포트 및 Python 프레임워크 가이드

이 문서는 LLM 기반의 에이전트 개발에서 필수적인 MCP(Model Communication Protocol) 서버의 구축 및 운영에 대한 실질적인 인사이트를 제공합니다. 저자는 Airbyte에서의 경험과 개인 사이드 프로젝트를 통해 MCP 서버 개발에 대한 깊이 있는 이해를 공유하며, 특히 개발자들이 겪을 수 있는 어려움을 해소하는 데 초점을 맞춥니다.

• 핵심 기술: MCP 서버는 LLM 기반 애플리케이션에서 클라이언트 도구(Claude Desktop, Cursor 등)와 상호작용하는 핵심 프로토콜입니다. 이 문서는 MCP 서버의 주요 구성 요소인 Tools, Resources, Prompts를 설명하고, 각 구성 요소의 설계 원칙과 활용 방안을 제시합니다.
• 기술적 세부사항:
  • Tools: 클라이언트가 실행할 수 있는 함수로, 특정 도메인의 작업 수행을 자동화하는 데 사용됩니다. 특정 도메인을 벗어날 경우 별도의 MCP 서버로 분리하는 것이 권장됩니다.
  • Resources: 백엔드 시스템에 대한 쿼리 결과를 반환하며, 특정 파라미터에 따라 데이터를 제공하는 데 유용합니다. (예: availability://{user_id}/date)
  • Prompts: LLM에 전달될 매개변수화된 메시지 템플릿으로, 벡터 스토어에서 관련성 높은 정보를 검색하는 데 활용됩니다.
  • Transports:
    • Stdio: 로컬 환경에서 사용되며, 셸 명령을 통해 로컬 파일을 실행하는 방식입니다. 개인적인 자동화 작업에는 적합하지만, 일반 개발자 커뮤니티 대상 도구에는 부적합합니다.
    • SSE (Server Sent Events): 원격 MCP 서버의 오리지널 트랜스포트였으나, 현재는 Streamable transports로 대체되는 추세입니다.
    • Streamable HTTP: SSE의 POST/GET 엔드포인트 요구사항을 제거하고, 확장성 및 재개 가능한 연결 등 다양한 이점을 제공합니다. 아직 초기 단계이지만 향후 지배적인 트랜스포트가 될 것으로 예상됩니다.
  • Python 생태계: Python은 MCP 개발에 풍부한 라이브러리를 제공하며, 특히 FastMCP는 스펙 준수, 스트리밍 트랜스포트 지원, 쉬운 배포 등에서 사실상의 표준으로 자리 잡고 있습니다.
• 개발 임팩트: MCP 서버의 핵심 구성 요소와 트랜스포트에 대한 명확한 이해는 개발 시간을 단축하고, 네이티브 MCP 데코레이터 및 지원을 효과적으로 활용하는 데 도움을 줍니다. 또한, 다양한 클라이언트 도구(Claude Desktop, Cursor 등)에서의 MCP 사양 지원 차이를 이해함으로써 개발 중 발생할 수 있는 오류를 줄이고 문제 해결에 효율성을 높일 수 있습니다.
• 커뮤니티 반응: OpenAI가 Anthropic이 처음 작성한 MCP 사양을 지원하는 것은 흥미로운 지점입니다. 개발자들은 LLM이 MCP 서버를 통해 작업을 수행하는 아이디어에 주목하고 있으며, Google의 Agent SDK도 유사한 접근 방식을 취하고 있습니다.