MCP? 뭐길래? 핫이슈야!?

 

 

 

모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)은 Anthropic에서 개발한 개방형 표준으로, 대형 언어 모델(LLM)이 외부 데이터 소스 및 도구와 원활하게 상호작용할 수 있도록 설계되었습니다 .

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MCP란 무엇인가요?

MCP는 AI 애플리케이션이 다양한 데이터 소스와 도구에 연결할 수 있도록 표준화된 방법을 제공합니다. 이는 USB-C 포트가 다양한 기기와의 연결을 표준화한 것과 유사하게, MCP는 AI 모델이 다양한 외부 리소스와 통신할 수 있는 통일된 인터페이스를 제공합니다 .

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왜 MCP가 필요한가요?

기존의 AI 모델은 특정 데이터 소스와의 통합을 위해 개별적인 커넥터를 개발해야 했습니다.

이는 개발 비용과 시간이 많이 소요되며, 시스템 간의 통합이 복잡해지는 문제를 야기합니다.

MCP는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장하였습니다  

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MCP의 주요 구성 요소

• MCP 클라이언트: AI 애플리케이션 내에서 MCP 서버와 통신하는 역할을 합니다.
• MCP 서버: 외부 데이터 소스나 도구와 연결되어, 클라이언트의 요청에 따라 데이터를 제공하거나 작업을 수행합니다.
• 프로토콜 사양: 클라이언트와 서버 간의 통신 규칙, 데이터 형식, 요청 및 응답 구조 등을 정의합니다.​

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MCP의 활용 사례

• 소프트웨어 개발: 코딩 도우미가 실시간 코드 컨텍스트에 접근하여 개발자의 생산성을 향상시킵니다.
• 기업 환경: 내부 문서, CRM 시스템, 지식 기반 등과의 통합을 통해 AI 비서가 보다 정확한 정보를 제공합니다.
• 자연어 데이터 접근: AI 모델이 SQL 데이터베이스와 연결되어 자연어로 질의하고 응답을 받을 수 있습니다.​ 
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💡 추가 팁

• 보안 고려사항: MCP는 외부 시스템과의 통신을 수반하므로, 인증 및 권한 부여 메커니즘을 적절히 구현하여 보안을 강화해야 합니다.
• 성능 최적화: MCP의 효율적인 활용을 위해서는 네트워크 지연 시간, 데이터 처리 속도 등을 고려하여 시스템을 설계해야 합니다.
• 유지보수 계획: MCP 서버와 클라이언트의 버전 관리 및 업데이트를 체계적으로 수행하여 시스템의 안정성을 유지해야 합니다.​

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출처:

• Anthropic 공식 문서
• Logto 블로그
• The Verge 기사