MCP: 생성형 AI 모델에 시스템 데이터 통합하는 표준 프로토콜
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능, 머신러닝
대상자
생성형 AI 모델을 활용하는 개발자 (중급 이상)
핵심 요약
- MCP(Model Context Protocol)는 LLM과 외부 도구를 표준화된 인터페이스로 연결하는 오픈소스 프로토콜
- 3가지 핵심 구성 요소 : Resources(자원), Prompts(프롬프트), Tools(도구)
- Python + FastMCP를 활용한 시스템 모니터링 서버 예제 제공 (psutil, Docker 사용)
섹션별 세부 요약
- MCP의 등장 배경 및 정의
- 2025년 생성형 AI의 급속한 발전으로 표준화 필요성 증대
- Anthropic이 "AI의 USB-C"라고 표현한 MCP는 LLM이 외부 시스템과 상호작용 가능하게 함
- MCP의 3가지 핵심 구성 요소
- Resources : DB, API, 파일 데이터 등 구조화된 외부 정보 제공
- Prompts : 동적 인자와 리소스 맥락을 포함한 표준화된 작업 흐름 정의
- Tools : 모델이 자동으로 실행 가능한 외부 시스템 연동 함수
- MCP 서버 구현 예제
- FastMCP 라이브러리 사용 (Python 3.12, psutil≥5.9.0)
- 시스템 통계 수집 예제 코드 :
```python
@mcp.tool()
def get_system_stats() -> Dict[str, float]:
cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
virtual_mem = psutil.virtual_memory()
return {
"cpu_percent": cpu_percent,
"memory_total_gb": round(virtual_mem.total / (1024 ** 3), 2),
}
```
- Docker 컨테이너로 서버 배포 가능 (8000포트 노출)
- MCP의 확장성 및 활용 사례
- 모듈화된 아키텍처으로 메모리, 도구, 중간 추론 지원
- AWS 기반 프로젝트에서 데이터베이스 및 맞춤 도구 연동 가능
- Claude Desktop, Amazon Q CLI 등과 호환
결론
MCP는 생성형 AI 모델의 맥락 이해와 외부 시스템 연동을 표준화하는 핵심 프로토콜. Python + FastMCP 예제를 기반으로 시스템 모니터링, 데이터베이스 연동 등 실무 적용 가능. 2025년부터는 MCP 도입이 필수적인 기술 트렌드로 자리매김.