로컬 및 원격 모델 컨텍스트 프로토콜 이해

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

• *대상자**: AI 개발자, 소프트웨어 엔지니어, MCP 서버 구축을 고려하는 기술 팀
• *난이도**: 중간 (MCP 프로토콜 이해와 서버 설정 기초 지식 필요)

핵심 요약

• 로컬 MCP 서버는 stdio를 통해 로컬 머신 내에서 실행되며, 보안과 속도에 유리하지만 설치 복잡성이 높음
• 원격 MCP 서버는 SSE/HTTP를 통해 클라우드에서 실행되며, 접근성과 유지보수 용이성이 높지만 네트워크 의존성이 있음
• 선택 기준: 개인/기업 데이터 보안이 우선시되면 로컬 서버, 웹 기반 AI 에이전트 사용이 필요하면 원격 서버

섹션별 세부 요약

1. 로컬 MCP 서버

• 위치: 로컬 머신 (랩탑 또는 데스크탑)에서 실행
• 설치: 사용자가 직접 Docker 이미지 또는 npm 명령어로 설치 및 구성 필요
• 보안: API 키 등 민감한 정보는 로컬에서 직접 관리
• 장점: 로컬 데이터 처리로 보안 강화, 오프라인 사용 가능
• 단점: 설치 및 유지보수 부담, 다른 기기 접근 제한

2. 원격 MCP 서버

• 위치: 클라우드에서 호스팅 (예: Neon의 데이터베이스 서버)
• 설치: 사용자가 OAuth 인증을 통해 간단히 로그인 및 권한 부여
• 통신: SSE/HTTP 프로토콜을 통해 인터넷을 통해 연결
• 장점: 웹 기반 AI 에이전트 접근 용이, 자동 업데이트 지원
• 단점: 네트워크 의존성 있음, 제3자 제공자 신뢰 필요

3. 선택 기준

• 로컬 MCP 서버 선택 시:

- 개발/테스트 중인 MCP 통합

- 민감한 데이터 처리 필요

- 최저 지연 시간 보장 필요

• 원격 MCP 서버 선택 시:

- 웹 기반 AI 에이전트 사용

- 다수 사용자에게 도구/데이터 공유 필요

- 제공자 유지보수 의존 가능

결론

• *MCP 서버 유형 선택 시 보안, 사용성, 네트워크 의존성, 유지보수 부담 등을 종합적으로 고려해야 함. 로컬 서버는 민감한 데이터 처리 및 고속 처리에 적합하고, 원격 서버는 웹 기반 AI 에이전트 확장성에 유리함. 실무 적용 시 사용 사례에 따라 유연하게 선택해야 하며, 보안 프로토콜 (예: OAuth)과 데이터 전송 방식 (예: HTTPS)**을 반드시 검토해야 함.