[월:] 2025년 03월

MCP 앱 개발 가이드: AI와 데이터를 연결하는 지능형 어플리케이션 설계법

📌 개요

**MCP(Model Context Protocol)**는 AI 시스템이 외부 데이터, 도구, 서비스와 안전하게 상호작용할 수 있도록 설계된 개방형 표준 프로토콜입니다.
즉, GPT 기반의 AI가 특정 기능을 수행하기 위해 외부 애플리케이션 또는 데이터를 활용할 수 있도록 **“앱처럼 연결”**하는 기술입니다.

✅ MCP 앱 개발은 “AI에게 새로운 능력을 부여하는 도구”를 만드는 과정입니다.
📱 API와 데이터를 연결하면, GPT가 영화 추천도 하고, 보고서도 자동 생성합니다.

📌 목차

  1. MCP란 무엇인가?
  2. MCP 앱(App)의 개념
  3. MCP 앱 개발 프로세스
  4. API 서버 구성 방법
  5. 보안과 인증 처리
  6. GPT 연동을 위한 MCP 응답 포맷
  7. 예제: 영화 추천 MCP 앱 만들기
  8. 실전 적용 팁
  9. 결론

1. MCP란 무엇인가?

**MCP(Model Context Protocol)**는 GPT 같은 대형 언어 모델이 외부 세계와 연결될 수 있도록 해주는 프로토콜입니다.
OpenAI에서 제안한 이 개념은 미래의 GPT 에이전트들이 단순한 대화 수준을 넘어, API 호출·데이터 조작·도구 사용까지 가능하게 합니다.

🔹 주요 목적:

  • AI가 외부 API와 안전하게 연동
  • 문맥(Context)에 맞는 동적 도구 사용
  • GPT가 실제로 “일”을 하게 만드는 기반

2. MCP 앱(App)의 개념

MCP 앱이란 AI가 사용할 수 있도록 설계된 API 서버 또는 기능 단위 도구입니다.

구성 요소설명
manifest.jsonMCP 앱의 정의서 (이름, 설명, 경로 등 메타 정보 포함)
REST API 서버실제 기능 수행 (데이터 반환, 작업 처리 등)
GPT 연동사용자가 GPT에 요청하면 해당 앱을 호출하여 결과 전달

💡 예:

GPT에게 “SF 영화 추천해줘” → MCP 앱이 /recommend?genre=sci-fi 호출 → 영화 목록 응답 → GPT가 사용자에게 전달

3. MCP 앱 개발 프로세스

✅ 1. 기획

  • 어떤 기능을 AI에게 맡길지 정의
  • 예: 날씨 확인, 문서 생성, 이력서 분석, 영화 추천 등

✅ 2. API 설계

  • 요청/응답 형식 정의 (RESTful 추천)
  • GET/POST/PUT 등 HTTP 방식 선택

✅ 3. manifest.json 작성

json

{
  "schema_version": "v1",
  "name": "Movie Recommender",
  "description": "사용자 취향에 따라 영화 추천",
  "auth": { "type": "none" },
  "api": {
    "type": "openapi",
    "url": "https://yourdomain.com/openapi.yaml"
  }
}

✅ 4. OpenAPI 문서 작성 (openapi.yaml)

  • API 명세 자동화
  • GPT가 요청을 정확히 구성하도록 도와줌

✅ 5. GPT 연동 테스트

  • GPT에서 “나만의 도구” / “plugins” 메뉴에 앱 등록
  • 자연어로 테스트 실행

4. API 서버 구성 방법

🔧 Node.js / Express 예제

javascript

const express = require('express');
const app = express();

app.get('/recommend', (req, res) => {
  const genre = req.query.genre || "all";
  const movies = {
    "sci-fi": ["Interstellar", "The Matrix", "Arrival"],
    "romance": ["La La Land", "The Notebook", "Her"]
  };
  res.json({ recommendations: movies[genre] || movies["sci-fi"] });
});

app.listen(3000, () => console.log("MCP App on port 3000"));

🔧 Python / Flask 예제

python

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route("/recommend")
def recommend():
    genre = request.args.get("genre", "sci-fi")
    data = {
        "sci-fi": ["Dune", "Blade Runner 2049"],
        "action": ["Mad Max", "John Wick"]
    }
    return jsonify({"recommendations": data.get(genre, [])})

app.run(port=3000)

5. 보안과 인증 처리

보안 요소설명
CORS 설정AI 클라이언트가 접근 가능하도록 허용 필요
API 인증Bearer Token, API Key 등 적용 가능 (선택)
Rate Limiting악성 요청 차단을 위한 속도 제한

💡 OpenAI의 GPT Plugins처럼 사용할 경우 OAuth 인증을 필수로 요구할 수 있습니다.

6. GPT 연동을 위한 응답 포맷

GPT는 JSON 기반의 명확한 응답 형식을 기대합니다.

json

{
  "recommendations": [
    "Inception",
    "The Prestige",
    "Interstellar"
  ]
}
  • 가능한 한 명확하고 단순한 구조 유지
  • 필드명은 영어 소문자 + 스네이크 케이스 권장

7. 예제: 영화 추천 MCP 앱 만들기

① 기능 정의

사용자에게 장르별 영화 추천

② manifest.json

json

{
  "name": "MovieBot",
  "description": "영화 추천 MCP 도구",
  "auth": { "type": "none" },
  "api": {
    "type": "openapi",
    "url": "https://moviebot.dev/openapi.yaml"
  }
}

③ GPT에서 시연

사용자가 입력: “액션 영화 추천해줘”
→ GPT가 /recommend?genre=action 호출
→ JSON 결과 반환
→ GPT가 자연어로 정리해 응답

8. 실전 적용 팁

✅ 간단한 기능부터 시작하라
➡️ REST API + JSON만으로도 훌륭한 결과 가능

✅ manifest + openapi 명세 꼼꼼히 작성하라
➡️ GPT가 정확히 API를 호출할 수 있도록 도와줌

✅ 로깅과 모니터링 필수
➡️ 어떤 요청이 오고 어떤 결과가 갔는지 추적해야 개선 가능

✅ 확장성과 보안 고려
➡️ 향후 사용자 수가 늘어날 경우를 대비한 구조 필요

9. 결론

🎯 MCP 앱 개발은 GPT 기반 AI에게 외부 기능을 부여하는 핵심 기술입니다.
이제 GPT는 단순히 답을 말하는 것에서 벗어나, 직접 데이터를 가져오고, 시스템을 조작하며, 실무 업무를 지원하는 AI로 진화하고 있습니다.

✅ 지금 당신의 API를 AI가 활용할 수 있도록 MCP 앱으로 만들어 보세요.
🚀 AI가 진짜 ‘일’하게 하려면, 바로 여러분이 MCP 앱을 만들어야 합니다.