2025년 03월 – 페이지 2

1. MCP란 무엇인가?

**MCP(Model Context Protocol)**는 AI 시스템이 다양한 데이터 소스와 안전하게 상호작용할 수 있도록 지원하는 개방형 표준 프로토콜입니다. 이를 통해 AI 모델은 콘텐츠 저장소, 비즈니스 도구, 개발 환경 등 다양한 데이터 시스템과 연결되어 더욱 풍부한 정보를 활용할 수 있습니다.

2. MCP의 주요 구성 요소

MCP는 다음과 같은 세 가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있습니다:

호스트(Host): AI 애플리케이션이 실행되는 환경으로, 연결을 시작하는 역할을 합니다.
클라이언트(Client): 호스트와 서버 간의 통신을 담당하며, 요청을 전달하고 응답을 수신합니다.
서버(Server): 실제 데이터 소스와의 연결 및 로직을 수행하며, 클라이언트에 컨텍스트, 도구, 프롬프트 등을 제공합니다.

3. MCP 서버 개발 방법

MCP 서버는 AI 모델과 외부 데이터 소스 간의 중개자로서, 다양한 도구와 서비스를 AI 시스템에 통합하는 역할을 합니다. 아래는 MCP 서버를 개발하는 단계별 가이드입니다:

3.1. 개발 환경 준비

프로그래밍 언어 선택: MCP 서버는 다양한 언어로 개발할 수 있지만, Python과 Node.js가 주로 사용됩니다.
필요한 라이브러리 및 프레임워크 설치:
- Python: Flask, FastAPI 등
- Node.js: Express.js 등

3.2. MCP 서버 구현

API 엔드포인트 정의: AI 클라이언트가 접근할 수 있는 RESTful API를 설계합니다.
인증 및 보안 설정: API 키 또는 OAuth를 활용하여 보안을 강화합니다.
데이터 소스와의 연동: 필요한 외부 데이터베이스나 서비스와의 연결을 설정합니다.

Python을 활용한 MCP 서버 예제

python

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/api/data', methods=['GET'])
def get_data():
    # 데이터 소스에서 정보 가져오기
    data = {"message": "Hello from MCP server!"}
    return jsonify(data)

if __name__ == '__main__':
    app.run(port=8000)

Node.js를 활용한 MCP 서버 예제

javascript

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

app.get('/api/data', (req, res) => {
    // 데이터 소스에서 정보 가져오기
    res.json({ message: 'Hello from MCP server!' });
});

app.listen(8000, () => {
    console.log('MCP server is running on port 8000');
});

4. MCP 클라이언트 개발 및 연동 방법

MCP 클라이언트는 MCP 서버와 통신하여 데이터를 요청하고 결과를 받아오는 역할을 합니다. 이를 통해 AI 에이전트가 다양한 서비스와 상호작용할 수 있습니다.

4.1. 클라이언트의 역할

API 요청: MCP 서버에 HTTP 요청을 전송합니다.
데이터 처리: MCP 서버가 반환한 JSON 데이터를 처리합니다.
인증: 보안 토큰을 통해 인증을 수행합니다.

4.2. Python으로 MCP 클라이언트 구현

python

import requests

def get_recommendations(genre):
    url = "http://localhost:8000/api/recommend"
    params = {"genre": genre}
    headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN"}

    response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()["recommendations"]
    else:
        return {"error": "Request failed"}

# 실행 예시
print(get_recommendations("Sci-Fi"))

4.3. Node.js로 MCP 클라이언트 구현

javascript

const axios = require('axios');

async function getRecommendations(genre) {
    try {
        const response = await axios.get('http://localhost:8000/api/recommend', {
            params: { genre },
            headers: { Authorization: 'Bearer YOUR_TOKEN' }
        });
        console.log(response.data.recommendations);
    } catch (error) {
        console.error('Request failed:', error);
    }
}

getRecommendations('Sci-Fi');

5. MCP 서버 배포 및 테스트

5.1. 서버 배포

클라우드 서비스 활용: AWS, Azure, GCP 등의 클라우드 플랫폼을 이용하여 MCP 서버를 배포합니다.
컨테이너화: Docker를 활용하여 서버를 컨테이너화하면 배포와 확장이 용이합니다.

5.2. 서버 작동 테스트 및 성능 검증

API 테스트 도구 사용: Postman, Insomnia 등을 활용하여 API 엔드포인트가 정상적으로 작동하는지 확인합니다.
부하 테스트 수행: JMeter, LoadView 등을 활용하여 서버의 성능을 검증합니다.
모니터링 시스템 구축: Prometheus, Grafana 등을 활용하여 서버의 CPU, 메모리, 네트워크 사용량 등을 실시간으로 모니터링하고, 성능 병목 지점을 파악하여 개선합니다.

6. 결론

MCP는 AI 시스템과 다양한 데이터 소스를 연결하는 강력한 도구로서, AI 모델의 성능과 활용도를 높이는 데 기여합니다. MCP 서버와 클라이언트의 개발 및 연동을 통해 AI 에이전트는 더욱 풍부한 정보를 활용하여 사용자에게 최적의 서비스를 제공할 수 있습니다. 개발자는 MCP를 활용하여 AI 시스템의 확장성과 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

[월:] 2025년 03월

MCP(Model Context Protocol) 서버 개발 및 연동 방법