MCP (Model Context Protocol)이란

MCP (Model Context Protocol)

애플리케이션과 외부 데이터 소스 및 도구 간의 원활한 통합을 가능하게 하는 개방형 프로토콜

다양한 데이터를 복잡하고 개별적인 방식으로 LLM에 연결하지 않고 LLM 추론에 필요한 정보를 효율적으로 활용하고 다양한 기능을 수행하도록 도움

AI가 마치 사람이 다양한 도구를 활용하여 작업을 수행하는 것처럼 외부 시스템과 연결되어 필요한 정보나 기능을 가져와 활용할 수 있도록 돕는 역할을 수행

 

- 특징

표준화된 연결 (다양한 AI 애플리케이션과 외부 도구 및 데이터 소스 간 연결을 표준화하여 일관된 상호 작용을 가능하게 함

유연성 및 확장성 (AI 에이전트가 다양한 외부 툴과 리소스를 활용할 수 있도록 지원)

지속적인 상호 작용 (기존 API 호출 방식과 달리 AI 모델과 데이터 소스가 지속적으로 연결된 상태에서 정보를 주고 받음)

개방형 프로토콜 (오픈소스 기반으로 개발되어 다양한 플랫폼에서 활용)

Host/Client/Server 구조 (호스트(AI 애플리케이션) / 클라이언트(AI 에이전트가 사용하는 컴포넌트) / 서버(도구 및 기능 제공))

 

 

 

 

 

MCP의 구조

기본적으로 클라이언트-서버 아키텍처

 

- MCP 호스트

데이터 소스를 받아야하는 LLM 애플리케이션

> 코드 편집기 / IDE / AI 챗봇 등

 

- MCP 서버

외부 데이터를 제공하는 측

각 서버는 표준화된 프로토콜을 통해 파일 읽기, 데이터베이스 쿼리, API 호출 등 특정 기능 세트를 노출

MCP 서버만 만들면 다양한 데이터를 AI 애플리케이션에 제공 가능

> 로컬 파일 / 데이터베이스 / 클라우드 서비스 API 등

 

- MCP 클라이언트

MCP 호스트가 MCP 서버에 정보를 요구할 때 활용하는 커넥터

호스트 안에 내장되어 있는 요소로 서버와 호스트의 통신을 관리

각 클라이언트는 특정 MCP 서버와 1대1로 연결되어 호스트의 요청을 MCP 표준에 맞는 메시지로 변환하고 서버의 응답을 호스트에서 이해할 수 있게 처리

 

 

 

 

 

 

 

 

Reference

 

[그게 뭔가요] AI의 USB라는 ‘MCP’는 무엇일까 – 바이라인네트워크