MCP
MCP (Model Context Protocol)
AI 에이전트(LLM)가 외부 도구와 데이터를 연결하는 데 표준화를 제공하는 오픈 프로토콜
USB-C 포트처럼, 다양한 도구·데이터 소스를 하나의 통일된 인터페이스로 연결해줌
Client: 도구의 목록, 기능 탐색 및 연결 담당
특정 서버와 상태 유지, 기능 협상 및 메시지 라우팅 담당
Host와 Server 사이의 요청/응답을 중개
Server: 도구의 실제 실행 환경을 접근할 수 있도록 제공하는 역할
도구, 리소스, 프롬프트 템플릿을 제공
LLM (Large Language Model)
방대한 양의 텍스트 데이터를 학습한 인공지능 모델로, 인간처럼 자연어를 이해하고 생성 가능
GPT-4, Claude, Gemini 등
AI Aigent란?
LLM + 도구 = 에이전트
LLM은 똑똑하지만, 외부 세계에 직접 접근할 수 없음
LLM을 외부 세계와 상호작용하게 함으로써, 작업을 능동적으로 수행하는 에이전트가됨
장점
표준화된 인터페이스(JSON-RPC 기반)
MCP는 모든 도구/데이터 소스가 동일한 통신 형식을 따름
도구마다 다른 API 형식/호출 방식에 대응할 필요가 없음
MCP 클라이언트는 그 표준을 구현하여 도구들과 통신하는 역할
하나의 MCP 클라이언트 코드로 여러 종류의 데이터 소스와 도구들을 활용할 수 있어 개발 시간 대폭 감축
한 번 개발된 MCP 서버는 여러 서비스에서 재사용 가능
MCP 서버는 자신이 어떤 기능을 갖고 있고, 어떻게 호출하면 되는지 메타데이터를 제공
MCP 클라이언트는 이 메타데이터를 읽어 도구를 이해하여 사용함
이 구조가 표준화되어있기 때문에, 다양한 애플리케이션에서 활용 가능
런타임 도구 확장 및 변경이 가능 (유지보수성)
정통적 API 방식은 서비스 구조가 바뀌면 호출 방식도 바뀌기 때문에, 클라이언트 코드 수정 + 재배포 필요
MCP는 런타임 수준에서 클라이언트가 자동으로 인식하여 자동으로 반영함
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