MCP (Model Context Protocol)에 대해

🐹 MCP란?

https://modelcontextprotocol.io/introduction

Introduction - Model Context Protocol

 

2024년 말 앤트로픽(Anthropic)에 의해 개발된 애플리케이션이 LLM에게 컨텍스트 정보를 제공하는 방식을 표준화한 개방형 프로토콜이다.

다양한 데이터 소스와 도구를 AI 모델에 연결하는 표준화된 방법을 제공한다.

 

MCP를 쉽게 HTTP프로토콜이나, C타입 단자에 비유하는걸 보았는데 AI가 초기에 학습한 데이터 외에도 실시간으로 다양한 소스의 데이터를 활용할수 있게 해준다고 생각할 수 있다.

 

 

🐹 MCP가 왜 필요한가?

기존의 방식은 다양한 데이터 소스와 AI 모델을 통합하기 위해 각 소스마다 별도의 사용자 정의 코딩이 필요했다. 또한 데이터의 업데이트를 생성하는데 오랜 시간이 필요했다.

MCP는 LLM이 외부 정보와 도구에 일관된 방식으로 접근할 수 있게 하는 표준화된 프로토콜을 제공한다.

AI도구를 한번 통합하면 추가적인 사용자 정의 코드 없이 여러 데이터 소스에 연결가능한다. 또한 LLM 제공자/ 공급업체의 원활한 전환을 가능케하여 AI 애플리케이션의 적응성을 촉진한다.

프로토콜 내에서 컨텍스트를 유지함으로써, MCP는 AI시스템과 데이터 소스 간의 안전한 상호작용을 보장한다.

 

 

🐹 MCP 구조

MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 기반으로 한다.

• 호스트
   AI 애플리케이션 MCP를 통해 데이터를 액세스하고자 하는 AI 도구와 같은 프로그램을 말한다. (Claude Desktop, Cursor 등) 사용자가 LLM과 상호작용할수 있는 인터페이스를 제공하면서 MCP 클라이언트를 통합하여 MCP 서버가 제공하는 도구를 사용하여 LLM을 확장한다.
  
  

• 클라이언트
  호스트 애플리케이션 내에서 서버와 1:1 연결을 유지 LLM에 포함되어 요청을 수신하고, 적절한 서버로 요청을 전달하고, 서버의 결과를 LLM으로 반환하는 역할을 한다.
  
  

 

• 서버
   클라이언트에 컨텍스트, 도구, 프롬프트를 제공 MCP는 사용자의 장치에서 로컬 애플리케이션으로 실행되거나 원격 서버에 배포될 수 있다. 각 MCP 서버는 로컬 데이터나 원격 서비스에서 정보를 검색하는 특정 도구 세트를 제공한다.
  LLM이 작업을 처리하는 동안 특정 도구를 사용해야 한다고 결정하면 MCP 서버가 제공하는 도구를 사용하여 필요한 데이터를 얻고 이를 LLM에 반환한다.

 

 

최종적으로 MCP기반으로 구축된 AI 애플리케이션은 아래와 같다.

 

AI모델(클라이언트)이 특정 데이터, 작업을 요청하면 MCP서버는 요청받은 데이터를 찾아오고(연결된 데이터베이스, 문서, 온라인 서비스 등) 이 찾은 데이터를 AI모델로 전송하는 방식으로 동작한다. 이 정보를 통해 AI모델은 정확하고 유용한 응답을 제공할 수 있다!

 

 

 

 

 

https://blog.logto.io/ko/what-is-mcp

MCP (모델 컨텍스트 프로토콜)이란 무엇이고 어떻게 작동하는가 · Logto 블로그

 

https://apidog.com/kr/blog/model-context-protocol-kr/

모델 컨텍스트 프로토콜: 초보자 가이드