MCP vs Direct APIs: 인공지능 에이전트 개발 표준화 예시

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

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개발 툴

대상자

- 대상자: 인공지능 에이전트 개발자, API 통합 담당자, DevOps 엔지니어

- 난이도: 중급(REST API 이해 및 MCP 프로토콜 개념 필요)

핵심 요약

• MCP는 통합 복잡성을 중앙화 및 표준화하여 인공지능 에이전트 개발을 간소화
• 기존 직접 API 통합: 3가지 인증 방식, 3가지 오류 처리 방식, 3가지 데이터 변환 필요
• MCP 통합: 단일 프로토콜 사용, 표준화된 오류 처리, 중간 추상화 계층 제공
• MCP의 장점: 서비스당 통합 작업 1회 수행, 에코시스템 효과 유도

섹션별 세부 요약

1. 기존 직접 API 통합 예시

• WeatherService, RestaurantService, HotelService 클래스 사용
• 각 서비스별 인증 방식: URL 파라미터, Bearer Token, 커스텀 헤더
• 오류 처리: HTTP 상태코드, 레이트 제한, 데이터 형식 별도 변환 필요
• TravelAgent 클래스에서 서비스 통합 로직 구현

2. MCP 통합 예시

• MCPClient 사용, 서비스별 MCP URL(mcp://weather-service) 정의
• call_tool() 메서드로 동일한 인터페이스로 서비스 호출
• 표준화된 인증, 오류 처리, 데이터 변환 제공
• list_tools() 메서드로 도구 동적 발견 가능

3. MCP vs 기존 통합 비교

• 기존 통합: 서비스별 별도 통합 작업, 코드 중복, 확장성 저하
• MCP 통합: 단일 통합 작업, 재사용 가능한 서버, 에코시스템 확장성
• MCP의 한계: 현재 MCP 서버 구현 필요, 초기 단계의 프로토콜

결론

• MCP는 복잡성을 줄이지 않지만 중앙화하여 관리 효율성 향상
• 다중 인공지능 에이전트 개발 시 MCP 도입 권장
• MCP 서버 구현이 필수적이며, 향후 에코시스템 효과로 장기적 이점 기대