MCP 프로토콜 이해 및 학술 논문 관리 챗봇 구축

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능

대상자

- 대상자: 소프트웨어 개발자, AI 연구자, 학술 데이터 관리자

- 난이도: 중급 이상 (Python, Node.js, MCP 프로토콜 이해 필요)

핵심 요약

• MCP(Model Context Protocol)는 LLM이 외부 도구 및 데이터 소스와 상호작용하는 표준 프로토콜로, Client-Server 아키텍처를 기반으로 작동
• 챗봇 기능: arXiv 논문 검색, 주제별 논문 정리, 외부 URL 정보 추출, 문서 생성
• 핵심 라이브러리: anthropic, mcp, arxiv, mcp_server_fetch (Python 3.12.8, Node.js v22.13.0 사용)

섹션별 세부 요약

1. 로컬 환경 설정

- Python 3.12.8, Node.js v22.13.0 설치

- 필요한 패키지 설치: dotenv, anthropic, mcp, arxiv, mcp_server_fetch

- 가상 환경 및 NVM 사용 권장

2. MCP란?

- Host: LLM을 포함한 애플리케이션 (예: Claude Desktop)

- Client: MCP 서버와의 연결 관리 및 도구 호출

- Server: Tools, Resources, Prompt Templates 3가지 원자적 요소 제공

- Tools: 데이터 수정/검색 기능 (POST 요청 유사)

- Resources: 읽기 전용 데이터 (GET 요청 유사)

- Prompt Templates: 사용자 부담을 줄이는 사전 정의된 프롬프트

3. MCP 서버 구축

- FastMCP 프레임워크 사용

- search_papers 도구: arXiv에서 주제별 논문 검색

```python

@mcp.tool()

def search_papers(topic: str, max_results: int = 5) -> List[str]

```

- extract_info 도구: 특정 논문 메타데이터 추출

- Resource 정의: 주제 목록 및 주제별 논문 조회

- Prompt Template: arXiv 검색을 위한 프롬프트 생성

4. 외부 MCP 서버 활용

- Anthropic 제공 서버:

- Filesystem MCP Server: 파일 작업 처리

- Fetch MCP Server: URI 정보 추출

- server_config.json 정의: 서버 실행 명령어 및 인자 지정

5. Host 및 Client 구현

- Host: MCP 클라이언트 생성 및 서버 연결

- MCP Inspector: 서버 테스트 도구 (TypeScript로 작성)

```bash

npx @modelcontextprotocol/inspector python3 research_server.py

```

6. 주요 기능

- arXiv 논문 검색 및 저장

- 주제별 논문 정리 및 메타데이터 조회

- 외부 URL 정보 추출 및 문서 생성

- Transport Mechanism: stdio, HTTP(SSE), Streamable HTTP 지원

7. 결론

- MCP는 LLM이 외부 도구와 상호작용하는 표준화된 프로토콜로, 자연어 기반의 복잡 작업 처리에 유리

- 가이드라인: 가상 환경 활용, 프로토콜 인스펙터로 서버 테스트, FastMCP를 통한 서버 구축

- 응용 예시: 학술 논문 관리, 자동화된 정보 수집 시스템 구축

결론

• 핵심 팁: MCP Inspector를 사용해 서버 테스트 시 실시간 피드백을 얻고, FastMCP 프레임워크의 @mcp.tool() 및 @mcp.resource() 데코레이터를 활용해 효율적인 서버 구현 가능.