모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이란?

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

LLM 앱 개발자 및 AI 시스템 구축자

• 난이도: 중간~고급 (LLM과 프로토콜 이해 필요)*

핵심 요약

• Model Context Protocol (MCP)는 LLM 시스템에서 메모리, 도구, 문서를 관리하는 오픈 표준으로, LLM 에이전트용 컨텍스트 API와 유사한 역할을 함.
• MCP는 대규모 언어 모델(LLM) 앱 개발 시 프롬프트 엔지니어링의 한계를 해결하고, 구조화된 메모리를 통해 작업 공간, 문서, 도구를 통합 관리함.
• MCP 서버는 AI 에이전트의 상태 관리 및 작업 공간 생성, LLM 연동, 구조화된 컨텍스트 기반 프롬프트 전송을 지원함.

섹션별 세부 요약

1. 문제의식: 프롬프트 엔지니어링의 한계

• LLM 앱 개발 시, 프롬프트 길이 제한으로 인해 파일 구조, API 인증 정보, 작업 목록 등 필수 정보 유실 발생.
• 기존 방법(예: VS Code에 자동완성/챗 기능 강제 결합)은 AI 파트너의 기능 부족으로 인해 한계가 있음.

2. MCP의 핵심 개념

• Workspaces: 프로젝트 단위의 작업 공간 제공.
• Documents: 파일, 노트, 작업 목록을 포함한 문서 관리.
• Tools: 개발 서버, 라이터 등 실행 가능한 도구 통합.
• Models: LLM(예: OpenAI, Anthropic)과의 연동 지원.
• 구조화된 메모리: LLM이 작업 범위와 이전 요청을 기억하게 함.

3. MCP 서버의 기능

• API 기반 작업 공간 생성 및 파일, 도구, 노트 추가 가능.
• LLM 연동: OpenAI, Anthropic 등 주요 LLM과의 인터페이스 제공.
• 구조화된 컨텍스트 기반 프롬프트 전송: 대규모 프롬프트 전송 없이 메모리 기반 처리 가능.

4. MCP 사용 방법

• GitHub에서 MCP 서버 레포 클론 후 Docker로 로컬 실행.
• curl/Postman으로 작업 공간 생성 및 LLM 연동.
• Python, TypeScript, Rust 등에서 MCP 클라이언트 라이브러리 활용 가능.

5. MCP의 의미

• LLM 시스템의 "Rails 시대"로, 표준화된 방식으로 메모리 기반 개발 도구 구축 가능.
• 한 번의 프롬프트로 시작하는 LLM의 한계를 극복하고, 지속적인 작업 기억을 가능하게 함.

결론

• MCP는 LLM 앱 개발 시 프롬프트 길이 제한과 메모리 관리 문제를 해결하는 표준 프로토콜로, DevOps, AI 개발자에게 실무 적용 가능한 오픈소스 기반 솔루션을 제공함.