MCP 쉽게 이해하기

AI 분야에서 MCP(Model Context Protocol)는 대형 언어 모델(LLM)이 다양한 외부 도구 및 데이터 소스와 효과적으로 상호 작용할 수 있도록 지원하는 표준화된 프로토콜입니다. Anthropic이 개발한 MCP는 AI 모델이 다양한 애플리케이션과 데이터를 통합하는 데 필요한 복잡성을 줄이고, 보다 효율적인 통합을 가능하게 합니다 .

 

---

MCP란 무엇인가요?

MCP는 AI 모델, 특히 LLM이 외부 도구 및 데이터 소스와 상호 작용할 수 있도록 지원하는 개방형 표준입니다. 이를 통해 개발자는 다양한 데이터 소스와 도구를 AI 모델과 통합할 때 필요한 개별적인 통합 작업을 줄일 수 있습니다.

 

 

MCP의 주요 구성 요소

• MCP 클라이언트: AI 모델이 실행되는 환경에서 MCP 서버와의 통신을 관리합니다.
• MCP 서버: 외부 도구 및 데이터 소스와의 인터페이스를 제공하며, MCP 클라이언트의 요청을 처리합니다.
• 리소스(Resources): AI 모델이 액세스할 수 있는 데이터 소스나 도구입니다.

---

MCP의 작동 방식

MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 기반으로 하며, AI 모델이 외부 도구 및 데이터 소스와 상호 작용할 수 있도록 지원합니다. MCP 클라이언트는 AI 모델의 요청을 MCP 서버에 전달하고, MCP 서버는 해당 요청을 처리하여 결과를 반환합니다.

---

MCP의 장점

• 표준화된 통합: MCP는 다양한 도구 및 데이터 소스와의 통합을 표준화하여 개발자의 부담을 줄입니다.
• 확장성: MCP를 통해 새로운 도구나 데이터 소스를 쉽게 추가할 수 있습니다.
• 보안성: MCP는 인증 및 권한 부여 메커니즘을 통해 보안성을 강화합니다.

---

MCP의 활용 사례

• 소프트웨어 개발: MCP를 통해 AI 모델이 코드 저장소, 이슈 트래커 등과 통합되어 개발 효율성을 높일 수 있습니다.
• 비즈니스 애플리케이션: MCP를 활용하여 AI 모델이 CRM, ERP 등과 통합되어 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
• 데이터 분석: MCP를 통해 AI 모델이 다양한 데이터 소스와 통합되어 고급 분석을 수행할 수 있습니다.

---

 

MCP는 AI 모델이 다양한 도구 및 데이터 소스와 효과적으로 상호 작용할 수 있도록 지원하는 표준화된 프로토콜입니다. 이를 통해 개발자는 통합 작업의 복잡성을 줄이고, 보다 효율적인 AI 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.