Model Context Protocol(MCP) 에이전트 개발 가이드 요약

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

AI 에이전트 개발자, LLM 기반 애플리케이션 개발자 (중급~고급 수준)

핵심 요약

• MCP는 LLM과 애플리케이션 간 통신을 표준화한 프로토콜이며, MCP Client, MCP Server, Local/Remote Data Sources의 3층 구조로 구성
• MCP 에이전트는 Brain(모델), Nervous System(프로토콜), Muscles(런타임) 3단계 아키텍처를 기반으로 작동
• OpenAI Agents SDK, Composio, LangChain MCP Adapters 등 다양한 프레임워크를 통해 MCP 에이전트 개발 가능

섹션별 세부 요약

1. MCP 개요 및 핵심 구성 요소

• MCP는 MCP Host(애플리케이션), MCP Client(커뮤니케이션 브리지), MCP Server(도구 연결)로 구성
• Local Data Sources(로컬 파일/데이터베이스)와 Remote Services(외부 API)를 연결하는 역할
• JSON-RPC 인터페이스를 사용한 표준화된 도구 실행

2. MCP 에이전트 아키텍처

• 3단계 구조:
• Brain: LLM(예: GPT-4, Claude)을 기반으로 자연어 요청 처리
• Nervous System: MCP Client와 Server를 통해 외부 도구와 상호작용
• Muscles: 도구/API 실행 환경, 단기 상태 유지(예: send_email 함수)

3. MCP 프레임워크 및 SDK

• OpenAI Agents SDK: MCPServerStdio, MCPServerSse 클래스 지원
• Composio: OpenAI 에이전트와 Composio MCP 서버 연동
• MCP Python SDK: FastMCP 클래스를 통한 서버 생성
• Google ADK, LangChain MCP Adapters, Strands Agents SDK 등 다양한 옵션 제공

4. OpenAI SDK 기반 MCP 에이전트 개발 가이드

• pip install openai-agents 설치 후 MCPServerStdio 사용
• 사용자 요청에 따라 tool registration, auth, data flow 처리
• def send_email(recipient, body): ...과 같은 실행 예제 포함

5. 실무 예제 및 소스코드

• Obsidian, Gmail, Notion 등과 연동된 실무 사례 제공
• MCP hosts와 MCP servers 간의 연결 흐름 설명

결론

• Composio와 같은 관리형 MCP 서버를 활용해 개발 생산성 향상
• 프레임워크 선택 시 언어 스택, 자동화 수준, 지원 앱 등을 고려해야 함
• MCP 에이전트 구현 시 3단계 아키텍처(Brain/Nervous System/Muscles)를 반드시 반영해야 함