MCP 설명: LLM과 현실 세계 사이의 다리

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인프라/DevOps/보안

대상자

• 개발자 및 기업: AI 애플리케이션과 외부 시스템 통합에 관심 있는 사람
• 난이도: 중급~고급 (프로토콜 이해 및 구현 기술 필요)

핵심 요약

• MCP(Model Context Protocol)는 LLM과 외부 데이터/도구 간 통합을 표준화하는 프로토콜로, USB-C 포트에 비유됨.
• NxM 문제 해결: LLM(N)과 도구(M) 간의 커스텀 통합을 대체하는 표준화된 프레임워크 제공.
• Client-Host-Server 아키텍처를 기반으로, JSON-RPC 2.0을 사용해 실시간 데이터 접근 및 행위 수행 가능.

섹션별 세부 요약

1. MCP의 필요성

• LLM의 한계: 정적 훈련 데이터와 외부 시스템 분리로 인한 실시간 데이터 접근 불가.
• 기존 문제점: NxM 문제로 인한 반복적 개발, API 호환성 저하, 비일관된 사용자 경험.
• MCP의 역할: 표준화된 통합 프레임워크로 자동화된 작업 흐름 구축.

2. MCP의 핵심 기능

• 양방향 커뮤니케이션: LLM이 외부 데이터(예: CRM, Slack)를 접근하고 행위 수행 가능.
• 주요 기능:
• Prompt: 사용자 명령어 기반의 템플릿 실행 (예: /summarize 명령).
• Resource: 파일 또는 데이터베이스의 구조화된 정보 제공.
• Tool: API 호출 또는 파일 쓰기와 같은 행위 수행 기능 제공.

3. MCP 아키텍처

• MCP Host: AI 애플리케이션(예: Claude Desktop)으로, 호출 조건 판단 및 권한 관리.
• MCP Client: Host와 MCP Server 간 JSON-RPC 2.0을 기반으로 커뮤니케이션 처리.
• MCP Server: 외부 도구(예: 파일 저장소)와 연결, 구조화된 기능 제공 (예: "파일 읽기").

4. MCP의 기술적 구현

• 통신 방식:
• STDIO: 로컬 통합.
• HTTP+SSE: 원격 연결.
• 보안 고려사항:
• 인증/권한 강화, SSL/TLS 사용 권장.
• 로그 기록 및 접근 제어를 통한 보안 강화.

5. MCP의 실무 적용 사례

• CRM 업데이트: 대화 기반으로 고객 기록 자동 수정.
• Slack 요약: 최신 메시지 요약 및 전달.
• 자동화 워크플로우: 파일, Slack, DB 통합을 통한 실시간 데이터 처리.

결론

• MCP는 AI 통합의 핵심 표준으로, JSON-RPC 2.0과 Client-Host-Server 모델을 기반으로 구현해야 함.
• 개발자는 Anthropic MCP 문서와 샘플 프로젝트(예: MCP File Server Template)를 참조해 서버 구축 및 클라이언트 통합을 진행해야 함.
• 실무 적용 시 보안 프로토콜(SSL/TLS)과 HTTP+SSE를 사용해 실시간 데이터 처리 및 확장성 확보가 필수.