모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버: 에이전트 기반 시스템의 컨텍스트 관리 혁신
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
AI/LLM 기반 에이전트 개발자, 멀티에이전트 시스템 설계자, 대규모 AI 애플리케이션 아키텍처 담당자
핵심 요약
- 문제의 본질: 현재 에이전트 시스템은 컨텍스트 누락, 메모리 결합, 확장성 부족으로 인해 "컨텍스트 위기" 발생
- MCP 서버의 역할:
context_bundle을 통해 에이전트에 구조화된 목표, 메모리, 도구를 제공하며, 분리된 인프라로 설계 - 핵심 아키텍처:
MCP Server가 에이전트, 툴, 오케스트레이터 간 중심적 컨텍스트 관리자 역할 수행
섹션별 세부 요약
1. 컨텍스트 위기: 현재 에이전트 시스템의 한계
- 에이전트는 역할, 메모리, 과거 작업에 대한 정보를 중첩된 프롬프트 내에 강제 삽입
- 컨텍스트가 브로커링되어 확장 시 시스템 붕괴 발생
- 예:
const agentPrompt = "Prior goal: ${goal}, Past memory: ${memory}"→ 프롬프트 체인의 비유적 결합
2. MCP 서버의 기능 구조
- 4가지 핵심 기능:
- Identity Resolution: 에이전트의
persona,role정의 (예:PlannerGPT) - Memory Abstraction:
past_steps,user_feedback등 구조화된 메모리 제공 - Goal Distribution:
shared또는solo목표 동적으로 분배 (예:next_steps: ["Draft UI plan", "Assign tasks to DesignerGPT"]) - Contextual Routing:
tool,team member roles,previous state기반 정확한 에이전트에 컨텍스트 전달
3. MCP 서버 아키텍처 예시
- 데이터 흐름:
Frontend App → MCP Server (Memory Store, Goal Repository 연결) → Agent Inference
- 예제 요청/응답:
```json
POST /context
{
"agent_id": "planner-001",
"task_id": "goal-execution-42",
"request_type": "context_bundle"
}
```
```json
{
"persona": "PlannerGPT",
"system_prompt": "You are an expert task planner...",
"tools": ["search", "task-scheduler"],
"next_steps": ["Draft UI plan", "Assign tasks to DesignerGPT"]
}
```
4. 기존 시스템의 문제점
- 메모리 결합: 에이전트가 과거 정보를 직접 관리 → 불안정한 시스템
- 프롬프트 체인 의존:
prompt-chaining으로 인한 디버깅 어려움 - 확장성 한계: 메모리 공급자 교체 불가능 → 유연성 결여
5. 향후 개발 방향
- Day 2: TypeScript 기반 MCP 서버 구현 (경로 정의, 메모리 저장소 모듈화)
- Day 3: 에이전트가 직접 컨텍스트 요청 (UI 의존 해제)
- Day 4: 에이전트 간 공유 블랙보드 커뮤니케이션 모델 도입
- Day 5: 모듈화 설계 및 툴링 제안
결론
- *LLMs는 배우자, MCP는 감독자 → 시스템 중심의 설계로 모듈화된 에이전트 애플리케이션 구축 가능. MCP 서버는 컨텍스트 관리의 표준화를 통해 확장성, 유지보수성 향상**을 달성. 향후 시리즈에서 구체적인 구현 예시와 디자인 패턴 제공 예정.