MMMCP - 여러 모델을 위한 MCP 서버 개발

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

- 소프트웨어 엔지니어 및 LLM(대규모 언어 모델) 통합 개발자

- 중급~고급 수준의 Python 및 API 개발자

- DevOps 엔지니어 및 클라우드 배포 경험자

핵심 요약

• MCP(Model Context Protocol)는 LLM과 외부 도구 간의 표준화된 2-way 통신 프로토콜로, 모델의 재사용성과 보안을 강화합니다.
• MMMCP는 OpenAI GPT-3.5와 Google Gemini Pro의 응답을 비동기로 비교하고 요약하는 Python 기반 MCP 서버입니다.
• Cloudflare에서의 Python 배포 제한으로 JavaScript로의 이관 계획이 포함되어 있으며, GitHub에서 오픈소스로 공개되었습니다.

섹션별 세부 요약

1. 문제 정의: LLM 통합의 한계

• Tight coupling: 모델과 도구 간의 비표준 연결로 유지보수가 어려움
• 보안 위험: 직접 API 호출로 민감한 시스템 노출 가능성
• 일방향 통신: 모델이 응답만 받고 동작/관찰 불가

2. MCP 프로토콜의 주요 특징

• 2-way 통신: 모델이 데이터 요청 및 응답 처리 가능
• 모듈식 설계: 플러그 앤 플레이 방식의 도구 통합
• 보안 강화: 도구 사용의 투명성과 감사 가능성
• 메타데이터 지원: 모델이 도구의 스키마 및 사용법을 이해 가능

3. MMMCP 서버의 기능

• 다중 모델 비교: GPT-3.5와 Gemini Pro의 응답 비동기 처리
• 요약 기능: 사용자 정의 가능하게 응답 요약 및 통합
• 확장성: 새로운 모델 추가를 위한 아키텍처 개선 계획

4. 개발 및 배포 도전 과제

• Python 기반 구현: Cloudflare의 Python 지원 베타 기능에 의존
• JavaScript 이관 계획: 배포 호환성 향상 목적
• 오픈소스 공개: GitHub에서 PR 수용 및 커뮤니티 협업 유도

결론

• MMMCP는 현재 Python으로 구현되어 있으나, Cloudflare 호환성 문제로 JavaScript로의 이관을 추진 중임.
• GitHub에서 프로젝트를 확인하고 컨트리뷰션을 통해 기능 확장 가능.
• Hugging Face의 MCP 과정 강의를 통해 추가 학습 가능.