MCP 개념 이해: 모델 컨텍스트 프로토콜의 핵심
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
- 대상: LLM(대규모 언어 모델)과 외부 툴/서비스 연동이 필요한 개발자, AI 엔지니어, DevOps 엔지니어
- 난이도: 중급 (LLM 아키텍처 및 인터페이스 이해 필요)
핵심 요약
- MCP(Modal Context Protocol)는 LLM과 외부 도구 간 실시간 컨텍스트 공유를 위한 표준화된 프로토콜
- LLM의 제한된 상황 인식 능력을 보완해 복합 작업 자동화 가능
- API 기반 인터페이스로 플랫폼 독립성과 확장성 제공
섹션별 세부 요약
1. MCP의 목적과 기능
- LLM의 외부 도구 연동 문제점
- LLM이 독립적으로 작동하는 방식으로 외부 API/데이터 연동에 한계
- MCP는 컨텍스트 전달 메커니즘으로 이 문제를 해결
- 컨텍스트 전달 방식
- JSON 기반 구조로 LLM의 입력/출력 데이터를 외부 도구와 공유
- 예: {"tool": "weather_api", "params": {"location": "Seoul"}}
- 모듈화된 설계
- MCP 서버에서 프로토콜 관리 및 보안 처리 가능
2. MCP의 핵심 구성 요소
- MCP 클라이언트
- LLM이 외부 도구와 통신하는 인터페이스 레이어
- Python 라이브러리로 구현 가능 (예: mcp_client.connect() 사용)
- MCP 서버
- RESTful API로 외부 도구와 연동
- 인증/인가 기능 포함 (OAuth 2.0 표준 준수)
- 컨텍스트 버퍼
- 메모리 기반 캐시로 단기적 데이터 공유 지원
3. MCP 적용 사례와 이점
- 복합 작업 자동화
- 예: LLM이 weather_api 호출 후 결과를 기반으로 다음 단계 작업 자동화
- 플랫폼 간 호환성
- AWS, Azure, Google Cloud 등 주요 클라우드 플랫폼에서 호환 가능
- 보안 강화
- TLS 1.3으로 데이터 전송 보호, RBAC(역할 기반 접근 제어) 적용
결론
- MCP는 LLM과 외부 도구 간 협업을 위한 필수 기술으로, JSON 기반 프로토콜과 REST API를 활용해 확장성과 보안을 동시에 달성할 수 있음.
- 실무 적용 시: MCP 서버의 인증 메커니즘을 반드시 구현하고, 컨텍스트 버퍼의 캐시 정책을 최적화해야 성능 향상 가능.