제목

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

AI, DevOps

대상자

AI 모델 배포 및 DevOps 엔지니어, 클라우드 기반 시스템 설계자

핵심 요약

• MCP 서버는 모델(AI, 워크플로우, 데이터 처리 로직)과 맥락(실시간 데이터, 사용자 상태)을 프로토콜을 통해 연결하는 시스템
• Triton Inference Server는 다중 프레임워크(TensorFlow, PyTorch) 지원 및 동적 배치(Dynamic Batching) 기능 제공
• KServe는 Kubernetes 네이티브 플랫폼으로 스케일링 자동화 및 전처리/후처리 기능 포함
• BentoML은 Python 기반으로 AI 모델 패키징 및 API 정의를 간소화
• Ray Serve는 분산 환경에서 복잡한 인프라 서비스 구성 가능

섹션별 세부 요약

1. MCP 서버 정의 및 사용 사례

• MCP 서버는 AI, 게임, 워크플로우, 디지털 트윈 등 다양한 영역에서 모델-맥락-프로토콜 구조로 활용
• GitHub 예시: Triton, KServe, BentoML, Ray, Nakama, Camunda, Azure Digital Twins, Apache Flink, Node-RED, Hasura 등 10가지 시스템 제공

2. Triton Inference Server

• 고성능 AI 서버로 TensorFlow, PyTorch, ONNX 등 다양한 프레임워크 지원
• 동적 배치(Dynamic Batching) 및 복잡한 모델 파이프라인 처리 가능
• GPU 가속과 다양한 모델 서빙 요구 시 권장

3. KServe

• Kubernetes 네이티브 플랫폼으로 서버리스 스케일링 및 플러그인 런타임(Triton, TF Serving) 지원
• 전처리/후처리 기능 포함, 맥락 조작에 유리

4. BentoML

• Python 기반으로 AI 모델 패키징 및 API 정의를 간소화
• 적응형 배치(Adaptive Batching) 및 유연한 API 정의 제공

5. Ray Serve

• 분산 환경에서 복잡한 인프라 서비스 구성 가능
• 다중 모델 및 Python 로직 통합, 맥락 공유/변환 지원

6. Nakama

• 게임 서버로 실시간 플레이어 데이터(인벤토리, 위치) 관리
• HTTP, gRPC, WebSocket 프로토콜 지원

7. Camunda BPM

• 워크플로우 자동화 플랫폼으로 BPMN 모델 실행 지원
• REST API를 통해 프로세스 시작/상태 조회 가능

8. Azure Digital Twins

• DTDL(Digital Twin Definition Language)을 사용한 디지털 트윈 모델 정의
• IoT 기기 및 비즈니스 시스템과의 실시간 데이터 흐름 관리

9. Apache Flink

• 스트리밍 데이터 처리를 위한 상태 유지(Stateful) 프레임워크
• 이벤트 처리, 분석 및 윈도우 집계 기능 제공

10. Hasura GraphQL Engine

• SQL 데이터베이스에 GraphQL API 자동 생성
• 권한 시스템이 맥락(역할, 세션 변수) 기반으로 데이터 접근 제어

결론

• MCP 서버 선택 시 요구사항(프레임워크, 확장성, 맥락 처리)에 따라 Triton, KServe, BentoML, Ray, Hasura 등 적합한 도구 선택
• AI 모델 배포 시 스케일링, 프로토콜, 맥락 관리를 고려한 플랫폼 기반 서빙이 핵심
• DevOps 및 클라우드 기반 시스템 설계는 모델-맥락-프로토콜 구조를 기반으로 유연한 아키텍처 설계 필요