로컬 AI 에이전트를 위한 MCP 클라이언트 구축: 8분만에 완성

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

개발 툴

대상자

• 대상자: Python 개발자, 로컬 AI 에이전트 구축을 원하는 개발자
• 난이도: 중간 (Python 환경 설정, MCP 프레임워크 이해 필요)

핵심 요약

• 로컬 AI 에이전트 구현: Ollama 모델과 MCP 서버를 사용해 클라이언트를 100줄 미만으로 구축 가능
• 프라이버시 보장: 클라우드 기반의 API 키 없이 로컬에서 모든 처리 수행 (예: llama3.2:3b 모델 사용)
• 확장성 지원: uv 환경 설정, rich 라이브러리로 터미널 UI 구현

섹션별 세부 요약

1. 환경 설정

• Python 3.10+ 및 uv 환경 구성 (가상 환경 자동 생성)
• ollama 설치 및 llama3.2:3b 모델 로컬 설치 (ollama pull 명령어 사용)
• MCP 서버 스크립트 (server.py) 준비

1. 클라이언트 코드 구조

• MCPClient 클래스 정의: connect_to_server, process_query, chat_loop 메서드 포함
• ollama.AsyncClient() 활용한 비동기 처리 및 MCP 서버와의 통신
• rich 라이브러리로 터미널 UI 구현 (Markdown 포맷 지원)

1. 핵심 기능 및 기술적 특징

• list_tools() 메서드: 서버의 get_weather 등 도구 목록 자동 수집
• process_query() 메서드: 사용자 질문에 기반한 모델의 도구 호출 및 응답 생성
• tool_calls 처리: 모델이 tool을 실행하고 결과를 반복 처리

1. 확장 및 향후 개선

• ollcmp CLI 툴로 확장: 다중 서버 지원, 모델 실시간 전환, 터미널 UI 강화
• uvx 명령어로 즉시 실행 가능, pip install로 전역 설치 지원

결론

로컬 AI 에이전트를 구축하려면 Ollama와 MCP를 결합해 llama3.2:3b 모델을 사용하는 클라이언트를 구현하세요. 프라이버시 보장과 성능 최적화를 위해 클라우드 의존도를 제거하고, uv 환경으로 간단한 설정을 통해 실행 가능합니다. 예제 코드는 GitHub에서 확인 가능하며, ollcmp CLI 도구를 활용해 기능을 확장할 수 있습니다.