Model Context Protocol (MCP): 인공지능 모델과 외부 데이터 간 상호작용 혁신

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

인공지능 개발자, 시스템 아키텍트, 데이터 엔지니어

• 난이도: 중간 (AI 시스템 아키텍처 이해 필요)

핵심 요약

• MCP는 AI 모델과 외부 데이터 간 실시간 통신을 위한 표준 프로토콜
• MCP Client/Server/Transport Protocol 3개 구성 요소로 구조화
• JSON-RPC 2.0 기반의 확장 가능한 메시지 포맷 사용
• 보안 강화 기능
• JWT 기반 인증, RBAC(역할 기반 접근 제어), 샌드박스 실행 환경
• 성능 최적화 전략
• 데이터 압축, 스마트 캐싱, 배치 요청 처리

섹션별 세부 요약

1. MCP 아키텍처 구성 요소

• MCP Client
• 모델이 외부 리소스를 요청 및 처리하는 데 사용
• 세션 상태 관리 기능 포함
• MCP Server
• 데이터베이스, API, 파일 시스템 등 외부 리소스 제공
• 표준화된 인터페이스 제공
• Transport Protocol
• 데이터 직렬화, 인증, 흐름 제어 메커니즘 정의

2. 리소스 유형 및 메소드 정의

• 리소스 분류
• 정적 리소스: 문서, 역사적 데이터 등 변경되지 않는 정보
• 동적 리소스: 실시간 뉴스, 시스템 메트릭 등 변동 정보
• 컴퓨테이셔널 리소스: 코드 실행, 데이터 분석 등 처리 기능
• 표준 메소드
• resources/list: 사용 가능한 리소스 목록 제공
• tools/call: 외부 도구 실행 (예: weather_api)
• prompts/get: 프롬프트 템플릿 가져오기

3. 서버 및 클라이언트 구현 예시

• 서버 구현
• MCPServer 클래스 정의

```python

class MCPServer:

def register_resource(self, name, handler):

self.resources[name] = handler

```

• 리소스 및 도구 핸들러 등록 기능 포함
• 클라이언트 설정
• MCPClient 객체 생성

```javascript

const mcpClient = new MCPClient({

transport: new StdioTransport(),

serverConfig: { command: 'python', args: ['server.py'] }

});

```

4. 보안 및 성능 최적화 전략

• 보안 기능
• JWT 기반 클라이언트 인증
• 리소스별 접근 권한 정의 (RBAC)
• 위험한 작업에 대한 샌드박스 격리
• 성능 최적화
• 데이터 압축 알고리즘 적용
• TTL 기반 자동 캐싱 무효화
• 다중 요청 배치 처리

5. 모니터링 및 확장성

• 핵심 메트릭 제공
• 요청 지연 시간, 성공률, 리소스 사용량, 데이터 처리량
• 모니터링 툴 호환성
• Prometheus, Grafana, New Relic 등과 연동 가능
• 확장성 지원
• 로드 밸런싱, 셰딩, 데이터 복제 기능 포함

결론

• MCP는 AI 모델의 정적 지식 한계를 극복하고 실시간 데이터 처리를 가능하게 함
• 실무 적용 시 JWT 인증, 캐싱 전략, 배치 요청 처리를 반드시 고려해야 함
• 단점으로는 네트워크 지연 및 복잡한 초기 설정이 있으므로, 엣지 디바이스 최적화와 스트리밍 기능 확장 필요