MCP란 무엇인가?
MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델과 외부 데이터 소스 또는 도구를 연결하는 개방형 표준 프로토콜입니다. 이를 통해 AI 모델은 외부에서 필요한 맥락(Context)이나 정보를 실시간으로 가져와 작업을 수행할 수 있습니다. 기존에는 AI 모델이 고립된 데이터에만 의존했지만, MCP는 이를 극복하여 확장성과 상호운용성을 제공합니다.
MCP는 흔히 AI 분야의 USB-C 포트로 비유되며, 다양한 데이터 소스와 도구를 표준화된 방식으로 연결해주는 역할을 합니다. 이를 통해 개발자는 새로운 데이터 소스와의 통합에 드는 시간을 줄이고, 보다 유연한 AI 솔루션을 구축할 수 있습니다.
MCP의 주요 구성 요소
MCP는 클라이언트-서버 구조를 기반으로 하며, 다음과 같은 핵심 구성 요소로 이루어져 있습니다.
1. MCP 호스트(Host)
- AI 모델을 운용하는 주체 애플리케이션입니다. 예: Claude Desktop, IDE의 AI 어시스턴트 등.
- 사용자 요청을 받아 모델에 전달하고, 결과를 사용자에게 반환하는 전체 흐름을 조율합니다.
2. MCP 클라이언트(Client)
- 호스트 내부에서 동작하며, 특정 MCP 서버와 1:1 연결을 담당합니다.
- 요청(Request)을 서버로 보내고 응답(Response)을 받아 모델에 전달합니다.
3. MCP 서버(Server)
- 데이터를 제공하거나 도구를 실행하는 역할을 합니다. 예: 파일 시스템 서버, 데이터베이스 서버 등.
4. 컨텍스트(Context)
- 특정 세션의 상태나 목적을 포함하는 정보 단위입니다.
- 모델 간 통신 중 필요한 정보를 저장하고 갱신하며, 작업의 일관성을 유지합니다.
5. 메시지(Messages)
- 모델 간 또는 사용자와 모델 간 주고받는 데이터 단위로, 텍스트, 명령어, 구조화된 정보 등을 포함합니다.
MCP의 작동 방식
MCP는 다음과 같은 프로세스를 통해 작동합니다.
1. 컨텍스트 생성
사용자의 요청에 따라 세션의 목적이나 정보를 기반으로 컨텍스트를 생성합니다.
2. 모델 호출(Model Invocation)
하나의 모델이 다른 모델이나 도구를 호출하며, 이때 컨텍스트 정보를 함께 전달합니다.
3. 메시지 교환
호출된 모델은 결과 메시지를 반환하며, 이는 컨텍스트에 기록됩니다.
4. 컨텍스트 상태 업데이트
상호작용이 진행됨에 따라 컨텍스트 정보가 지속적으로 갱신됩니다.
MCP의 중요성
MCP는 다음과 같은 이유로 중요성을 가집니다
- 모듈화된 아키텍처 지원 : 여러 전문화된 AI 모델이 협력하여 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다.
- 상태와 문맥의 유지 : 대화형 애플리케이션에서 이전 대화 기록이나 목적 등을 유지하며 복잡한 상호작용을 처리합니다.
- 확장성과 유연성 : 새로운 데이터 소스나 기능을 기존 시스템에 쉽게 통합할 수 있습니다.
결론
MCP는 AI 기술 발전의 필수적인 연결 브릿지로, AI 모델이 외부 환경과 실시간으로 상호작용할 수 있는 기반을 제공합니다. 이를 통해 개발자는 더 유연하고 강력한 AI 솔루션을 구축할 수 있으며, 사용자에게 더 관련성 높은 응답과 경험을 제공할 수 있습니다.
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