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모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 활용한 .NET 기반 AI 에이전트 개발

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 머신러닝

대상자

.NET 개발자 및 AI 에이전트 구축을 목표로 하는 소프트웨어 개발자

(난이도: 중간, MCP와 .NET 8/10, Azure OpenAI, SQL, GitHub 연동 기술 필요)

핵심 요약

  • MCP는 AI 모델과 외부 도구 간 구조화된 상호작용을 가능하게 하는 오픈 표준 프로토콜
  • .NET 환경에서 SQL, GitHub 등 실용적 도구와 연동된 AI 에이전트 구현 가능
  • 보안 및 효율성을 위한 도구 분리, 입력 검증, 로깅 등 5가지 핵심 최고 실천 방침

섹션별 세부 요약

1. MCP란 무엇인가?

  • AI 모델이 "Read SQL 테이블" 같은 명령을 전달받아 외부 도구와 상호작용
  • 모델-도구 간 언어 역할로, AI와 앱의 인프라(데이터베이스, API, 파일시스템 등)를 연결
  • 보안 강화된 표준화된 프로토콜로, 보기/수정/실행 권한을 명시적으로 제어

2. .NET 개발자에게 중요한 이유

  • 마이크로서비스, 엔터프라이즈 API, DevOps 파이프라인, 내부 도구 등 다양한 분야에 적용 가능
  • Azure OpenAIOpenAI Assistants API와 MCP 연동 지원
  • 자체 호스팅 에이전트 개발을 통한 기업 맞춤형 AI 통합

3. .NET에서 MCP 사용 방법 (데모 구현)

  • 도구 스키마 정의
  • CustomerQueryTool 클래스: SQL 데이터베이스에서 고객 지원 이슈 조회
  • GitHubWriterTool 클래스: GitHub에 보고서 파일 생성 (예: CreateFileRequest 사용)
  • 에이전트 생성

```csharp

var assistant = new GptAgent("gpt-4", apiKey);

assistant.RegisterTool(new CustomerQueryTool());

assistant.RegisterTool(new GitHubWriterTool());

string result = await assistant.HandleQueryAsync("Summarize customer issues and create report.");

```

  • 기능: DB에서 데이터 읽기 → GPT로 요약 → GitHub에 파일 생성

4. 보안 및 최고 실천 방침

  • 도구 고립: 파일 시스템/비밀 키에 대한 모델 접근 제한
  • 요청 제한: 과도한 도구 사용 방지
  • 입출력 검증: 모델 제안 동작 무조건 신뢰 금지
  • 로깅: 도구 호출 내역 기록 (감사 및 디버깅 용도)
  • 논리 분리: AI 도구 로직과 핵심 비즈니스 로직 분리

5. MCP의 .NET 내 미래

  • Azure Functions 내부에서 모델 에이전트의 네이티브 지원 확대
  • .NET용 MCP Toolkit 라이브러리(예: NuGet 패키지) 도입 예상
  • 하이브리드 워크플로우: Power Automate, Logic Apps 등 인간-AI 협업 통합

결론

MCP는 AI 모델이 실세계 도구와 상호작용하는 데 혁신적인 표준으로, .NET 개발자는 GPT 확장, 보안 유지, 플러그 앤 플레이 AI 서비스 구축에 최적화되어 있습니다. 실무 적용 시 도구 분리, 입력 검증, 로깅을 반드시 준수하고, Azure OpenAI.NET 8/10 기반 구현을 권장합니다.