MCP: LLM과 데이터 및 도구를 연결하는 프로토콜 이해하기
프로그래밍/소프트웨어 개발
인공지능
대상자
- LLM(대규모 언어 모델) 개발자, AI 인프라 담당자, DevOps 엔지니어
- 중간 난이도
- MCP 프로토콜을 이해하고 활용할 수 있는 개발자 및 기술 담당자에게 유용
- 기초적인 프로토콜 및 API 이해가 필요
핵심 요약
- MCP (Model Context Protocol)는 LLM이 외부 데이터와 도구에 접근할 수 있도록 표준화된 프로토콜이다.
- LLM의 한계를 극복하고, 안전하고 효율적인 시스템 통합을 가능하게 한다.
- GitHub MCP Server와 같은 오픈소스 프로젝트를 통해 실무 적용 가능성이 높아졌다.
섹션별 세부 요약
1. MCP의 필요성
- LLM은 훈련 데이터 외부의 정보를 처리할 때 오류나 부정확한 결과를 발생할 수 있다.
- 적절한 컨텍스트 제공 없이는 실무적 활용이 어렵다.
- 여러 API와 서비스를 사용할 때 복잡성이 증가하여, 표준화가 필요하다.
2. MCP의 정의 및 특징
- Anthropic이 2024년 11월에 오픈소스로 발표한 MCP는 LLM이 외부 데이터 및 도구와 표준화된 방식으로 통신할 수 있도록 한다.
- 모델에 무관(agnostic)하며, 모든 LLM과 플랫폼에서 사용 가능하다.
- Community 기반으로 발전하며, 보안과 안정성을 중요한 고려사항으로 삼고 있다.
3. MCP의 장점
- 최소한의 설정으로 LLM을 원하는 데이터 소스나 서비스에 연결할 수 있다.
- 모든 주요 LLM과 호환 가능하며, 인터오퍼러빌리티를 보장한다.
- 커뮤니티 기여를 통해 점점 강화되는 프로토콜이 된다.
4. MCP의 실무 적용 사례
- GitHub MCP Server는 GitHub API와의 통합을 통해 자동화 및 개발 효율성 향상에 기여한다.
- 오픈소스 프로젝트로 제공되어, 개발자들이 직접 기여 및 사용 가능하다.
- LLM 기반의 AI 에이전트 개발에 중요한 역할을 수행한다.
결론
MCP는 LLM이 외부 도구 및 데이터와 효율적이고 안전하게 통합할 수 있도록 하는 표준 프로토콜이며, GitHub MCP Server와 같은 오픈소스 프로젝트를 통해 실무 적용이 가능해졌다. 모델 무관성과 커뮤니티 기반 발전이 MCP의 가장 큰 장점이며, 앞으로 AI 인프라에서 핵심 역할을 할 것으로 기대된다.