Model Context Protocol (MCP) Overview

Category: Generative AI
Donghyuk Kim

1. MCP란 무엇인가?

최근 Anthropic에서 발표한 Model Context Protocol AI 모델이 외부 데이터 소스, 도구 및 애플리케이션과 효과적으로 상호작용할 수 있도록 하는 새로운 표준 프로토콜입니다. MCP는 AI 시스템이 문맥(context)을 더 잘 이해하고, 보다 정교한 작업을 수행하며, 다양한 데이터 소스와 유기적으로 연결될 수 있도록 설계되었습니다.

MCP는 특히 AI 모델의 상호 운용성을 높이고, AI 에이전트가 복잡한 태스크를 보다 효과적으로 수행할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있습니다. 이는 단순한 API 호출을 넘어, AI가 외부 환경과 보다 능동적으로 상호작용할 수 있도록 하는 프레임워크입니다.

2. MCP의 주요 개념

MCP는 세 가지 핵심 개념으로 구성됩니다:

2.1 리소스 (Resources)

리소스는 AI 모델이 접근할 수 있는 다양한 데이터 객체를 의미합니다. 여기에는 다음과 같은 것들이 포함될 수 있습니다:

  • 텍스트 문서 (PDF, Markdown, Word 등)
  • 이미지 및 멀티미디어 파일
  • 데이터베이스 레코드
  • JSON 및 XML 데이터 구조
  • 실시간 스트리밍 데이터

이러한 리소스들은 AI 모델이 보다 풍부한 문맥을 학습하고, 고도의 분석 및 응용이 가능하도록 돕습니다.

2.2 프롬프트 (Prompts)

프롬프트는 AI 모델이 수행해야 할 작업을 정의하는 입력 템플릿 또는 지침입니다. MCP에서는 프롬프트를 보다 정형화된 형태로 제공하여, AI 모델이 특정 도메인이나 업무 환경에서 더 나은 결과를 생성할 수 있도록 합니다. 예를 들면:

  • 특정한 데이터 포맷을 유지해야 하는 보고서 생성
  • 코드 리뷰 및 버그 수정
  • 특정 산업 용어를 활용한 문서 작성
  • 복잡한 문제 해결을 위한 다단계 질의응답 시스템

이와 같은 프롬프트 시스템을 통해 MCP 기반 AI는 보다 정교한 작업 수행이 가능해집니다.

2.3 도구 (Tools)

MCP에서는 AI 모델이 외부 API나 내부 시스템의 기능을 활용할 수 있도록 도구(Tools) 개념을 도입했습니다. 여기에는 다음과 같은 것들이 포함됩니다:

  • 데이터베이스 쿼리 실행 (SQL, NoSQL 등)
  • RESTful 및 GraphQL API 호출
  • 코드 실행 및 디버깅
  • 자연어 처리(NLP) 기반 분석 도구 호출
  • 외부 자동화 스크립트 실행

이를 통해 AI 모델이 단순한 응답 생성 수준을 넘어서, 실질적인 액션을 수행할 수 있도록 지원합니다.

3. MCP의 주요 메시지 유형

MCP는 JSON-RPC 2.0 기반의 메시지 교환 방식으로 설계되었습니다. 주요 메시지 유형은 다음과 같습니다:

  • 요청(Requests): 클라이언트가 특정 작업을 수행하도록 요청하고, 이에 대한 응답을 기대합니다.
  • 결과(Results): 요청이 성공적으로 처리되었을 때 반환되는 응답입니다.
  • 오류(Errors): 요청 처리 중 발생한 오류 코드 및 설명이 포함됩니다.
  • 알림(Notifications): 클라이언트가 응답을 기대하지 않고 특정 이벤트를 알릴 때 사용됩니다.

이러한 메시지 구조를 통해 AI 모델과 시스템 간의 통신이 일관되게 유지됩니다.

4. MCP의 보안 및 인증

MCP는 AI 모델과 외부 시스템 간의 보안성을 유지하기 위해 다양한 인증 및 보안 메커니즘을 제공합니다:

  • 인증(Authentication): API 키 또는 OAuth 인증을 통해 클라이언트와 서버 간의 신뢰를 보장합니다.
  • 권한 부여(Authorization): 특정 리소스나 도구에 대한 접근 권한을 제어합니다.
  • 데이터 무결성(Data Integrity): 암호화 및 해싱을 활용하여 데이터 변조를 방지합니다.
  • 감사 로그(Audit Logs): 모든 AI 모델의 작업 내역을 기록하여 보안 및 규제 준수를 강화합니다.

이를 통해 AI 시스템이 더욱 안전하게 운영될 수 있도록 합니다.

5. MCP의 구성 요소

mcp.png

5.1 MCP Servers

MCP 서버는 AI 모델과 외부 시스템 간의 인터페이스 역할을 하며, 클라이언트 요청을 처리하고 적절한 응답을 반환합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:

  • 클라이언트로부터 요청을 수신하고, 적절한 리소스를 제공
  • AI 모델과 통신하여 요청된 작업을 수행
  • 인증 및 보안 프로토콜을 적용하여 안전한 데이터 교환 보장

MCP 서버는 중앙 집중형 아키텍처뿐만 아니라, 분산된 클라우드 환경에서도 유연하게 운영될 수 있습니다.

5.2 MCP Clients

MCP 클라이언트는 사용자가 AI 모델과 상호작용할 수 있도록 하는 인터페이스입니다. 클라이언트의 주요 역할은 다음과 같습니다:

  • 사용자 입력을 받아 MCP 서버에 요청을 전송
  • 서버로부터 받은 응답을 해석하고 사용자에게 전달
  • AI 모델이 활용할 수 있도록 프롬프트 및 도구 실행 요청

예를 들어, 챗봇 애플리케이션이나 기업의 내부 AI 자동화 시스템이 MCP 클라이언트로 작동할 수 있습니다.

5.3 MCP Hosts

MCP 호스트는 AI 모델이 실행되는 환경을 의미합니다. 이는 단일 서버일 수도 있고, 분산된 클라우드 인프라일 수도 있습니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:

  • 여러 개의 AI 모델을 실행하고 관리
  • AI 모델의 연산 리소스를 최적화하여 성능을 극대화
  • 확장성과 유지보수를 고려한 인프라 설계 지원

MCP 호스트는 GPU 기반 클러스터나 서버리스(Serverless) 아키텍처를 포함하여 다양한 방식으로 구현될 수 있습니다.

6. MCP와 기존 AI 인터페이스(API) 비교

MCP는 기존의 AI 인터페이스와 비교하여 다음과 같은 차이점을 가집니다:

  • OpenAI의 Function Calling 및 LangChain과의 차이점: OpenAI의 Function Calling은 AI 모델이 사전에 정의된 함수와 상호작용하도록 설계되었으며, LangChain은 체인 형태로 다양한 모듈을 연결하여 복잡한 작업을 수행합니다. 반면, MCP는 JSON-RPC 2.0을 기반으로 하여 AI 모델이 외부 도구와 데이터를 표준화된 방식으로 접근할 수 있도록 합니다.

  • 기존 RAG 시스템과의 차이: RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템은 정보 검색과 생성 모델을 결합하여 응답을 생성합니다. MCP는 이러한 시스템과 달리, AI 모델이 직접 외부 데이터 소스와 도구에 접근하여 실시간으로 상호작용할 수 있는 표준화된 인터페이스를 제공합니다.

6. MCP의 한계 및 개선 방향

MCP는 강력한 기능을 제공하지만, 다음과 같은 한계가 존재합니다:

  • 보안 및 인증 문제: 외부 도구와의 상호작용 시 보안 취약점이 발생할 수 있으므로, 강력한 인증 및 권한 부여 메커니즘이 필요합니다.

  • 성능 최적화: 다양한 도구와의 통합으로 인해 응답 시간이 지연될 수 있으므로, 효율적인 데이터 처리 및 통신 최적화가 필요합니다.

  • 표준화 부족: MCP는 비교적 새로운 프로토콜이므로, 다양한 도구와의 호환성을 위한 표준화 작업이 필요합니다.

이러한 한계를 극복하기 위해서는 보안 프로토콜의 강화, 성능 최적화 기술의 도입, 그리고 산업 전반의 표준화 노력이 필요합니다.

7. 실제 구현 예제

MCP를 활용하여 AI 모델과 외부 도구를 연동하는 간단한 예제를 살펴보겠습니다. 이 예제에서는 Python을 사용하여 MCP 서버와 클라이언트를 구현합니다.

7.1 MCP 서버 구현

먼저, MCP 서버를 구현하여 AI 모델이 접근할 수 있는 도구를 제공합니다. 여기서는 간단한 계산기를 도구로 제공하는 MCP 서버를 구현합니다.

from mcp import MCPServer, Tool

# 더하기 도구 정의
def add(params):
    return {"result": params["a"] + params["b"]}

# MCP 서버 생성
server = MCPServer()

# 도구 등록
server.register_tool(Tool(name="add", description="두 수를 더합니다.", function=add, input_schema={"a": "number", "b": "number"}))

# 서버 실행
server.run()

위 코드에서는 mcp 라이브러리를 사용하여 MCP 서버를 생성하고, 두 수를 더하는 add 도구를 등록한 후 서버를 실행합니다.

7.2 MCP 클라이언트 구현

이제, MCP 클라이언트를 구현하여 서버의 도구를 호출해보겠습니다.

from mcp import MCPClient

# MCP 클라이언트 생성
client = MCPClient(server_url="http://localhost:5000")

# 도구 호출
result = client.call_tool("add", {"a": 5, "b": 3})
print(result)  # 출력: {'result': 8}

위 코드에서는 MCPClient를 생성하여 로컬호스트의 MCP 서버에 연결한 후, add 도구를 호출하여 두 수의 합을 계산합니다. 이러한 방식으로 MCP를 활용하면 AI 모델이 외부 도구와 데이터를 표준화된 방식으로 효과적으로 상호작용할 수 있습니다.

자세한 사항을 알고 싶으면 다음 사이트로 가세요! https://modelcontextprotocol.io/introduction

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MCP Model Context Protocol

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