제목
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
- AI 에이전트 개발자, MCP 서버 구축자
- 난이도: 중급~고급 (TypeScript/Node.js 기반 서버 개발 지식 필요)
핵심 요약
- 에이전트가 MCP 서버에 직접 연결하여 컨텍스트를 자동으로 가져올 수 있음 →
MCP Server호출을 통해persona,memory,tools,next_steps정보를 자동으로 수신 - 에이전트 자율성 확보 → UI/프론트엔드 의존성 제거, 배경 작업 및 스케줄링 기능 구현 가능
- 모듈화된 에이전트 설계 →
CRON,Workflow Engine,Event-Driven System과 연동 가능
섹션별 세부 요약
1. MCP Server의 역할과 에이전트 자율성
- 기존 프론트엔드 중심의 컨텍스트 전달 방식의 한계
- 에이전트 재사용 어려움, 디버깅 복잡성 증가, 실시간 반응 지연
- 에이전트가 직접 MCP 서버와 연결
- Memory, Goals, Persona 등 상태 정보를 직접 가져옴
- Agent GPT → MCP Server → Inference의 새로운 플로우 도입
2. 에이전트의 자동화된 작업 흐름
- 에이전트의 주기적 작업 예시
- ResearchAgent가 매시간 MCP Server에 요청 → Memory + Goals 활용하여 다음 작업 결정
- Web Search, Summarizer 등 도구 사용 후 결과 저장 (MCP 또는 외부 저장소)
- 에이전트 자율성 확보의 핵심 요소
- persona, next_steps, memory 정보를 통해 정체성 및 과거 상태 파악
- CRON, Async Task Worker, Scheduled Jobs와 연동 가능
3. MCP Server 구현 및 에이전트 코드 예시
- MCP Server 구조
- src/ 폴더 내 index.ts, routes/context.ts, lib/memoryStore.ts, types.ts 포함
- 에이전트 요청 (agent_id, task_id, request_type: "context_bundle") 처리
- TypeScript/Node.js 기반 에이전트 코드
```typescript
const fetchContext = async () => {
const res = await fetch("http://mcp-server/context", {
method: "POST",
headers: { "Content-Type": "application/json" },
body: JSON.stringify({
agent_id: "research-007",
task_id: "mission-04",
request_type: "context_bundle"
})
});
return await res.json();
};
```
- system_prompt, memory, next_steps 정보를 기반으로 모델 호출
4. 프론트엔드 vs 에이전트 중심 시스템 비교
| Feature | Frontend-Orchestrated | Agent-Orchestrated |
|------------------|-----------------------|--------------------|
| UI/앱 기반 실행 | ✅ 예 | ❌ 아니오 |
| 자율 실행 | ❌ 아니오 | ✅ 예 |
| 메모리/목표 활용 | ✅ 예 | ✅ 예 |
| 자신의 컨텍스트 호출 | ❌ 아니오 | ✅ 예 |
| 적합한 시나리오 | 도구, 대시보드 | 에이전트, 데몬 |
결론
- 에이전트 자율성 확보를 위한 핵심 팁:
- setInterval 또는 HTTP 요청을 통해 에이전트 실행
- CRON Jobs, Workflow Engine 등과 연동하여 배경 작업 자동화
- MCP Server의 context_bundle 응답을 활용해 에이전트의 정체성 및 과거 상태를 재구성
- "에이전트는 자율 서비스"로 설계 → 모듈화, 확장성, 자동화 가능