모델 컨텍스트 프로토콜(MCP): 개념 설명 및 구현

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

- AI 시스템 개발자 및 백엔드 엔지니어

- 중급~고급 수준: MCP 프로토콜 개념과 서버 구현 이해 필요

핵심 요약

• MCP(Model Context Protocol)는 시스템 내부의 상태와 환경 정보를 기반으로 결정을 내리는 프로토콜로, 단순한 명령 대신 맥락을 고려한 의사결정을 가능하게 한다.
• 명령 기반 아키텍처와 중앙 컨텍스트 관리자를 통해 모델 간 상태 공유 및 모듈화된 설계를 지원한다.
• MCP 서버 구현은 HTTP, WebSocket, STDIO 등 다양한 전송 프로토콜을 지원하며, 커스텀 전송 방식도 가능하다.

섹션별 세부 요약

2.1 모델-컨텍스트 설계

• 컨텍스트는 시스템 상태, 이전 이벤트, 외부 데이터(시간, 사용자 정보 등)를 포함하는 환경 정보 집합이다.
• 예: 사용자가 "구독 취소"를 요청할 때, 환불 요청 여부, 활성 서비스, 프로모션 존재 여부 등 추가 정보를 고려하여 처리한다.
• MCP는 단순히 "태스크 X 실행"이 아니라 "태스크 X 실행, 현재 상태 Y, 이전 액션 Z 고려"와 같은 맥락을 포함한 요청을 가능하게 한다.

2.2 명령 기반 아키텍처

• 명령(Command)은 의도(Intent), 컨텍스트(Context), 페이로드(Payload)로 구성된 구조화된 메시지이다.
• 예: CreateOrder, UpdateInventory, NotifyUser 등 명령은 레고 블록처럼 모듈화되어 재사용 가능하다.
• 명령 기반 설계는 추적, 테스트, 확장이 용이하며, 모델 간 결합도를 낮춘다.

2.3 상태 처리

• MCP는 중앙 컨텍스트 관리자를 통해 모델 간 상태 공유를 지원한다.
• 예: GitHub Copilot에서 GPT-4 → Claude 3 Sonnet으로 모델 전환 시도라도 세션 컨텍스트 유지 가능.
• 상태는 메모리처럼 흐름이며, 모델 간 공유되며, 중단/재개 시 전체 맥락 유지 가능.

2.4 로직 분리

• MCP는 명령 + 공유 컨텍스트를 통해 모듈화된 시스템 설계를 자동화한다.
• 예: 각 모델은 특정 작업만 수행하며, 내부 동작 방식을 모르는 다른 모델과도 협업 가능.
• 이 설계는 확장성, 테스트 용이성, 모델 교체 가능성을 높인다.

MCP 서버 아키텍처

• Transport Layer:
• STDIO: 로컬 서버용, 프로세스 간 직접 통신.
• HTTP: 원격 서버 지원, 포트/URL 설정 필요.
• WebSocket: 실시간 양방향 통신 및 저지연 처리 가능.
• Custom Transport: MCP 프로토콜 규격 준수 시 커스텀 구현 가능.
• Command Dispatcher:
• JSON-RPC 요청 분석, 루터 로직을 통해 적절한 핸들러로 전달.
• 예: tools/call → tools_handler, resources/read → resources_handler.

결론

• MCP는 맥락을 기반으로 한 의사결정과 모듈화된 설계를 통해 AI 시스템 및 백엔드 워크플로우의 효율성을 높인다.
• 구현 시 HTTP/WebSocket 전송 프로토콜과 중앙 컨텍스트 관리자를 반드시 포함하고, 명령 기반 아키텍처를 적용하여 확장성을 확보하라.