MCP 서버란? AI의 현실 세계 기능을 열어보기

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

AI 개발자, 소프트웨어 엔지니어, 디자이너, 마케팅 전문가

핵심 요약

• MCP 서버는 LLM(Large Language Model)이 실제 도구와 상호작용할 수 있도록 문맥, 프로토콜, 도구를 제공하는 중개 서버이다.
• MCP (Model Context Protocol)는 LLM이 외부 시스템과 통신하는 표준화된 규칙이며, HTTP처럼 AI와 도구 간의 공통 언어로 작동한다.
• MCP 서버를 통해 LLM은 이메일 발송, 파일 편집, API 호출 등 실제 작업을 수행할 수 있는 활성 디지털 에이전트로 변신한다.

섹션별 세부 요약

1. MCP 서버의 필요성

• LLM은 텍스트 생성에 강하지만, 실제 작업을 수행하는 능력이 부족하다.
• 예: 이메일 발송, 파일 편집, 데이터베이스 쿼리 실행 등 외부 도구와의 상호작용이 필요하다.
• MCP 서버는 이러한 문맥과 도구를 제공하여 LLM의 기능을 확장한다.

2. MCP 서버의 구성 요소

• 도구(Function): LLM이 실행할 수 있는 실행 가능한 코드 함수 (예: MongoDB 데이터베이스 쿼리).
• 자원(Resource): CSV, 소스 코드 등 외부 파일 또는 데이터셋을 제공.
• 샘플링(Sampling): LLM 간에 문맥을 공유하는 메커니즘.
• 프롬프트(Prompt): 명확성과 효율성을 위해 사전 정의 또는 동적 재작성된 프롬프트 제공.

3. MCP 프로토콜의 역할

• LLM과 외부 시스템 간의 상호작용 규칙을 정의.
• API 문서처럼 LLM이 사용 가능한 도구 및 기능을 명확하게 정의.
• LLM이 "사용 가능한 도구는 무엇인가?"와 같은 질문을 자체적으로 제기하고 해당 도구를 호출할 수 있게 함.

4. MCP 서버의 실제 적용 예시

• MongoDB 예시: LLM이 MCP 서버를 통해 MongoDB와 연결하여 데이터베이스 쿼리 수행.
• Node.js 예시: connectToMongo, getDocuments, insertDocument 등 MCP 서버에서 실행 가능한 함수 정의.
• 인증 및 접근: GitHub, Slack, Figma, Stripe 등과의 연동을 위해 액세스 토큰 또는 자격 증명 제공.

5. MCP 서버의 미래 전망

• MCP 서버는 플러그 앤 플레이 시장으로 확장되고 있으며, Windsurf, Puls.com 등이 MCP 서버를 제공하는 플랫폼으로 성장 중.
• MCP 서버는 AI 통합의 패러다임 전환으로, 모듈화, 자동화, 사용자 친화성을 높인다.
• AI가 단순히 제안을 제공하는 것이 아닌, 실제 작업을 수행하는 기능을 갖추게 함.

결론

• MCP 서버는 AI가 실제 작업을 수행할 수 있도록 도와주는 핵심 인프라로, Python, Node.js, Java 등에서 구현 가능하다.
• MCP를 통해 LLM은 사용자와의 상호작용을 넘어, 외부 도구와의 통합을 가능하게 만들어 AI의 활성화 및 모듈화를 이끌어낸다.
• MCP 서버를 이해하고 활용하는 것은 AI 혁신의 중심에 선 개발자에게 필수적인 기술이다.