모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 구축 가이드
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능, 머신러닝
대상자
AI/ML 개발자, LLM 확장에 관심 있는 연구자 및 엔지니어
핵심 요약
- MCP(Model Context Protocol)는 사용자 데이터를 기반으로 LLM을 확장하는 프로토콜로, Anthropic의 기술을 활용
- 높은 수준의 회의론을 바탕으로 서버 구현을 진행하여 실제 성능 검증
- 구현 예제는 GitHub 링크에서 확인 가능
섹션별 세부 요약
- MCP 개요
- LLM의 기능 확장을 위한 컨텍스트 프로토콜
- 사용자 고유 데이터를 통한 AI 모델 확장 가능
- 주요 활용 예: 특정 도메인 지식 추가, 대화 컨텍스트 확장
- 프로젝트 동기
- 인터넷상의 과장된 MCP 홍보에 대한 회의론
- Bottom-up 방식으로 서버 구현을 진행
- 실제 구현 결과를 통해 MCP의 효과 검증
- 시스템 아키텍처
- MCP 서버의 고수준 설계 다이어그램 제공
- 데이터 흐름: 사용자 요청 → 컨텍스트 확장 → LLM 실행
- Anthropic API와의 상호작용 구조 강조
결론
MCP 서버 구현 시 실제 데이터 기반의 성능 검증과 Anthropic API 통합을 반드시 고려해야 하며, GitHub 예제를 참고하여 단계별 테스트를 진행하는 것이 권장됨.