Spring Boot를 활용한 Model Context Protocol (MCP) 서버 개발 가이드

핵심 기술

본 콘텐츠는 AI 모델의 표준화된 관리와 투명성 확보를 위한 Model Context Protocol(MCP)의 필요성을 역설하며, Spring Boot를 사용하여 MCP 서버를 구현하는 구체적인 방법을 제시합니다.

기술적 세부사항

• MCP의 중요성: AI 모델의 학습, 배포, 모니터링 전반에 걸쳐 맥락 정보(가정, 환경 요인, 사용 한계 등)를 통합하여 투명성, 추적성, 윤리적 사용을 보장합니다.
• Spring Boot 기반 MCP 서버 구현:
  • 프로젝트 설정: Java 17, Maven, Spring Boot 3.3.6, Spring AI BOM 1.0.0-SNAPSHOT을 사용합니다.
  • 프로젝트 구조: 표준 Spring Boot 프로젝트 구조를 따릅니다.
  • 의존성: spring-boot-starter-webflux, spring-ai-mcp-server-starter 등을 사용합니다.
  • 툴 등록: @Service 및 @Tool 어노테이션을 사용하여 서비스와 툴을 정의하고, MethodToolCallbackProvider를 통해 등록합니다.
  • 실행: mvn spring-boot:run 또는 생성된 JAR 파일로 실행합니다.
• 클라이언트 개발: spring-ai-mcp-client-starter를 사용하여 MCP 클라이언트 애플리케이션을 구축합니다.

개발 임팩트

MCP 통합을 통해 클라우드 기반 AI 시스템은 정책 인지, 자동화된 안전장치, 맥락 적응형 서비스 제공이 가능해집니다. 이는 AI 모델의 오용, 편향, 법적 문제를 예방하고, 개발자, 사용자, 규제 기관 모두에게 명확한 문서화와 신뢰를 제공하여 안전하고 윤리적인 AI 환경을 구축하는 데 기여합니다.

커뮤니티 반응

언급되지 않음.

톤앤매너

전반적으로 전문적이고 실무 지향적인 톤으로 작성되어 있어, Spring Boot 및 AI 개발자에게 실질적인 도움을 제공합니다.