Next.js로 MCP 기반 AI 챗봇 클라이언트 구축 및 실무 연동 가이드

핵심 기술

이 글은 Next.js 프레임워크를 활용하여 MCP(Model Context Protocol) 기반의 AI 챗봇 클라이언트를 구축하는 실용적인 튜토리얼을 제공합니다. 로컬 및 원격 MCP 서버와의 연동, Composio CLI를 통한 통합 서비스 관리, 그리고 Shadcn/ui를 활용한 반응형 UI 구현에 중점을 둡니다.

기술적 세부사항

• MCP 이해: AI 모델과 외부 도구 간의 다리 역할을 하는 MCP 프로토콜의 개념과 필요성을 설명합니다. 실시간 데이터 접근 및 외부 서비스 액션 수행 문제를 해결합니다.
• 프로젝트 설정: create-next-app을 사용하여 TypeScript, Tailwind CSS, ESLint가 포함된 Next.js 프로젝트를 초기화합니다.
• 필수 라이브러리 설치: composio-core, openai, @modelcontextprotocol/sdk 라이브러리를 설치합니다.
• Composio 연동: Composio 계정 생성, API 키 설정, composio-core CLI 설치 및 인증 과정을 안내합니다.
• 서비스 통합: Gmail, Linear 등 외부 서비스를 Composio를 통해 연동하고 인증하는 방법을 설명합니다. (composio add [service], composio login, composio integrations 등)
• UI 컴포넌트: Shadcn/ui 라이브러리를 사용하여 버튼, 툴팁, 카드, 아코디언 등의 UI 컴포넌트를 설정하고 설치합니다.
• 챗 인터페이스 구현: app/layout.tsx에서 TooltipProvider를 설정하고, app/page.tsx에서 <Chat /> 컴포넌트를 렌더링합니다.
• Chat 컴포넌트: 사용자 입력 처리, 메시지 상태 관리, API 호출(api/chat)을 통해 AI 모델과의 상호작용을 구현합니다. 비동기 처리를 위한 로딩 상태 관리 및 응답 처리를 포함합니다.

개발 임팩트

이 튜토리얼을 통해 개발자는 AI 모델의 한계를 극복하고 실제 업무 자동화 및 정보 접근성을 높이는 챗봇 애플리케이션을 직접 구축할 수 있습니다. MCP와 Composio 생태계를 활용하여 다양한 외부 서비스와의 연동을 쉽게 구현할 수 있으며, 이는 AI 기반 애플리케이션 개발 생산성을 크게 향상시킬 것입니다.

커뮤니티 반응

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