Model Context Protocol (MCP) 설명 및 사용 방법

Model Context Protocol (MCP) 설명 및 사용 방법

MCP는 인공지능(AI) 모델이 다양한 도구와 데이터를 쉽게 접근할 수 있도록 하는 프로토콜입니다. 이 프로토콜은 도구(Tools), 리소스(Resources), **프롬프트(Prompts)**의 세 가지 주요 구성 요소를 가지고 있습니다.

MCP의 주요 구성 요소

1. 도구(Tools): AI 모델이 외부 시스템과 상호작용할 수 있도록 하는 실행 가능한 기능입니다. 예를 들어, GitHub의 "list_issues"나 "create_issue" 같은 도구가 있습니다34.
2. 리소스(Resources): AI 모델이 참조할 수 있는 데이터나 파일입니다. 예를 들어, CSV 파일이나 JSON 객체가 될 수 있습니다45.
3. 프롬프트(Prompts): 사용자가 선택할 수 있는 미리 정의된 템플릿으로, 특정 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, IDE에서 코드 설명을 생성하는 프롬프트가 있을 수 있습니다47.

MCP 사용 방법

MCP를 사용하기 위해서는 다음 단계를 따르면 됩니다:

1. MCP 호스트 및 클라이언트 설정: AI 서비스를 제공하는 호스트와 MCP 서버에 연결하는 클라이언트를 설정합니다5.
2. MCP 서버 준비: 도구, 리소스, 프롬프트를 제공하는 서버를 준비합니다. 예를 들어, GitHub MCP 서버는 다양한 Git 관련 도구를 제공합니다35.
3. 도구 및 리소스 등록: 클라이언트가 MCP 서버의 도구와 리소스를 등록하고 사용할 수 있도록 합니다36.
4. 프롬프트 사용: 사용자가 프롬프트를 선택하여 특정 작업을 수행합니다7.

30단계로 세분화된 MCP 사용 방법

1. MCP 호스트 및 클라이언트 설치: 클로드 데스크탑이나 AIEXE 같은 호스트 프로그램을 설치합니다.
2. MCP 서버 준비: GitHub MCP 서버 등 다양한 서버를 준비합니다.
3. 도구 및 리소스 목록 확인: MCP 서버가 제공하는 도구와 리소스를 확인합니다.
4. 프롬프트 목록 확인: 사용 가능한 프롬프트를 확인합니다.
5. 도구 등록: 클라이언트에 도구를 등록합니다.
6. 리소스 등록: 클라이언트에 리소스를 등록합니다.
7. 프롬프트 사용: 사용자가 프롬프트를 선택하여 작업을 수행합니다.
8. AI 모델과의 상호작용: AI 모델이 도구와 리소스를 사용하여 작업을 처리합니다.
9. 결과 확인: 작업 결과를 확인합니다.
10. 도구 및 리소스 추가: 새로운 도구와 리소스를 추가합니다.
11. 프롬프트 추가: 새로운 프롬프트를 추가합니다.
12. MCP 서버 관리: MCP 서버를 관리하고 업데이트합니다.
13. 클라이언트 설정 관리: 클라이언트 설정을 관리합니다.
14. 도구 및 리소스 테스트: 도구와 리소스를 테스트합니다.
15. 프롬프트 테스트: 프롬프트를 테스트합니다.
16. AI 모델 훈련: AI 모델을 훈련합니다.
17. MCP 프로토콜 업데이트: MCP 프로토콜을 업데이트합니다.
18. 보안 설정: 보안 설정을 구성합니다.
19. 사용자 교육: 사용자를 교육합니다.
20. 피드백 수집: 사용자 피드백을 수집합니다.
21. 문제 해결: 문제를 해결합니다.
22. 도구 및 리소스 최적화: 도구와 리소스를 최적화합니다.
23. 프롬프트 최적화: 프롬프트를 최적화합니다.
24. AI 모델 성능 개선: AI 모델의 성능을 개선합니다.
25. MCP 서버 확장: MCP 서버를 확장합니다.
26. 클라이언트 확장: 클라이언트를 확장합니다.
27. 도구 및 리소스 통합: 도구와 리소스를 통합합니다.
28. 프롬프트 통합: 프롬프트를 통합합니다.
29. MCP 프로토콜 확장: MCP 프로토콜을 확장합니다.
30. 지속적인 모니터링: 시스템을 지속적으로 모니터링합니다.

프롬프트 예시

• /summarize-pr [PR-ID]: 지정된 풀 리퀘스트(PR)를 요약합니다.
• /explain-code: 선택된 코드를 설명합니다.
• /optimize: 선택된 함수의 최적화를 제안합니다47.

이러한 MCP의 기능과 사용 방법을 통해 AI 모델이 다양한 도구와 데이터를 쉽게 활용할 수 있습니다. MCP는 AI 시스템의 확장성과 유연성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.

프롬프트

• 사용자 프롬프트: 사용자가 특정 작업을 수행할 때 사용하는 미리 정의된 템플릿입니다.
• 예시 프롬프트: /summarize-pr [PR-ID], /explain-code, /optimize 등이 있습니다47.

이러한 프롬프트는 사용자가 AI 모델과 상호작용할 때 유용하게 사용됩니다.

 

MCP를 사용하여 AI와 데이터 소스를 연결하는 방법

MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 외부 데이터 소스와 도구에 쉽게 연결될 수 있도록 하는 개방형 표준입니다. 이를 통해 AI 모델은 실시간으로 데이터를 가져오거나 외부 프로그램을 실행할 수 있습니다. MCP를 사용하여 AI와 데이터 소스를 연결하는 방법은 다음과 같습니다:

1. MCP 서버 구축: AI 모델이 접근해야 하는 데이터 소스나 도구에 대해 MCP 서버를 구축합니다. MCP 서버는 표준화된 인터페이스를 제공하여 AI 모델이 해당 데이터나 기능에 접근할 수 있도록 합니다8.
2. MCP 클라이언트 설정: AI 모델이 MCP 서버와 상호작용할 수 있도록 클라이언트를 설정합니다. 클라이언트는 MCP 서버와 1:1 연결을 유지하며, AI 모델이 MCP 서버를 통해 데이터나 기능에 접근할 수 있도록 합니다8.
3. AI 모델과 MCP 통합: AI 모델이 MCP 클라이언트를 통해 MCP 서버에 접근할 수 있도록 통합합니다. 이를 통해 AI 모델은 필요한 데이터를 실시간으로 가져오거나 특정 프로그램을 직접 실행할 수 있습니다8.

MCP를 활용한 실제 사례

MCP는 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 몇 가지 구체적인 사례는 다음과 같습니다:

1. 최신 정보 검색: AI 모델이 웹 검색을 통해 최신 정보를 찾을 수 있도록 BraveSearch MCP와 같은 도구를 활용합니다13.
2. 엔지니어링 업무 자동화: Claude의 MCP를 활용하여 README 파일 생성, Git 제어, Slack 채널 분석 및 메시지 전송 등을 자동화할 수 있습니다13.
3. AI 기반 지능형 코드 편집기 (IDE): MCP를 통해 개발 도구와 연결하여 코드 추천 및 자동화 실행이 가능합니다13.

MCP와 Semantic Kernel의 차이점

• MCP: AI 모델과 다양한 데이터 소스 및 도구 간의 연결을 표준화하는 프로토콜입니다. 이는 AI 모델이 외부 데이터에 접근하고, 다양한 도구를 활용할 수 있도록 돕습니다614.
• Semantic Kernel: AI 모델이 외부 도구와 상호작용할 수 있도록 하는 프레임워크로, MCP와 함께 사용될 수 있습니다. Semantic Kernel은 AI 모델이 도구를 호출하는 논리적 흐름을 관리하는 데 중점을 둡니다14.

MCP를 사용할 때 주의해야 할 점

1. 보안: MCP는 보안을 강조하며, 연결된 시스템 간의 보안을 유지하기 위해 적절한 인증 및 권한 설정이 필요합니다6.
2. 성능: MCP를 사용할 때 도구 호출의 빈도가 높으면 지연이 발생할 수 있으므로, 적절한 성능 최적화가 필요합니다6.
3. 표준화: MCP는 표준 프로토콜이므로, 다양한 시스템 간의 호환성을 유지하기 위해 표준을 준수하는 것이 중요합니다6.

MCP를 구현할 때 필요한 도구

1. Python SDK: MCP 구현에 필요한 Python SDK를 사용하여 MCP 서버와 클라이언트를 구축할 수 있습니다7.
2. Flask 또는 Django: Python 웹 프레임워크를 사용하여 MCP 서버를 구현할 수 있습니다8.
3. JSON-RPC 2.0: MCP는 JSON-RPC 2.0을 통해 데이터를 전송하므로, 이를 지원하는 라이브러리가 필요합니다6.
4. Semantic Kernel: MCP와 함께 사용할 수 있는 Semantic Kernel 프레임워크를 활용하여 AI 모델의 논리적 흐름을 관리할 수 있습니다14.

프롬프트

• MCP 서버 구축 프롬프트: "MCP 서버를 구축하여 AI 모델이 외부 데이터 소스에 접근할 수 있도록 설정해 주세요."
• MCP 클라이언트 설정 프롬프트: "AI 모델과 MCP 서버를 연결하기 위해 클라이언트를 설정해 주세요."
• Semantic Kernel 통합 프롬프트: "Semantic Kernel을 사용하여 AI 모델의 논리적 흐름을 관리하고 MCP 도구를 호출해 보세요."