Model Context Protocol (MCP): 개념부터 직접 구축까지

핵심 기술: Model Context Protocol(MCP)은 시스템의 다양한 구성 요소 간에 상황적 맥락을 공유하며 소통하는 방식을 정의하는 프로토콜입니다. 단순히 명령을 수행하는 것을 넘어, 현재 시스템 상태, 이전 이벤트, 외부 데이터 등을 고려하여 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

기술적 세부사항:
* 컨텍스트 기반 통신: 시스템이 '무슨 일이 일어나고 있는지'를 이해하도록 하여, '무언가를 하라'는 명령에 현재 상황을 추가하여 '이것을 하되, 이런 상황을 고려하라'는 식으로 작동합니다.
* 기원: Minecraft 모딩 장면에서 시작하여 AI 시스템, 백엔드 워크플로우 등 더 넓은 영역으로 확장되었습니다.
* MCP의 이점: 단순 요청-응답 모델의 한계를 넘어, 현재 상태, 이전 명령, 상황적 요인에 기반한 의사결정을 가능하게 합니다.
* 핵심 개념:
* Model-Context Design: 모델이 현재 상황을 이해하는 데 도움을 주는 사실 또는 환경 데이터 세트(시스템 상태, 최근 이벤트, 다른 모델의 입력, 외부 데이터 등)를 '컨텍스트'로 정의합니다.
* Command-based Architecture: 각 작업이 명확하게 정의된 메시지인 명령을 중심으로 흐름이 구성됩니다. 각 명령은 의도(Intent), 컨텍스트(Context), 페이로드(Payload)를 포함합니다.
* State Handling: 모델이 격리되지 않고 중앙 컨텍스트 관리자를 통해 상태를 공유하고 소비합니다. 모델 간 응답 체인, 다중 에이전트 추론, '일시 중지 및 재개' 기능을 지원합니다.
* Decoupling Logic: 명령과 공유 컨텍스트를 사용하여 모듈화되고 디커플링된 시스템 설계를 촉진합니다. 각 모델은 자체 작업에 집중하며, 모델 간의 직접적인 호출이나 종속성 없이 명령과 컨텍스트를 통해 통신합니다.
* MCP 서버 아키텍처: 운송 계층(STDIO, HTTP, WebSocket 등), 명령 디스패처(요청 분석, 라우팅, 스키마 유효성 검사), 도구 핸들러, 리소스 핸들러, 프롬프트 관리자 등으로 구성됩니다.

개발 임팩트: MCP를 통해 개발된 시스템은 더 스마트하고 적응력이 뛰어나며, 유지보수 및 확장이 용이해집니다. 특히 복잡하고 동적인 환경에서 AI 모델이나 다양한 에이전트들이 협력해야 하는 경우 매우 유용합니다.

톤앤매너: 이 글은 MCP의 개념 설명부터 실제 서버 구축 가이드까지 제공하여 개발자가 실질적인 구현에 도움을 받을 수 있도록 구성되었습니다.