인공지능(AI) 기술이 발전하면서 AI 모델의 추론 능력과 품질은 크게 향상되었지만, 여전히 데이터 고립이라는 문제에 직면하고 있습니다. AI 모델이 데이터 사일로 및 레거시 시스템에 갇혀 있어 다양한 데이터 소스에 접근하기 어려우며, 각 데이터 소스마다 개별적인 연결을 구현해야 하는 복잡성이 존재합니다. 이러한 문제점을 해결하고 AI가 더 나은, 더 관련성 높은 응답을 생성할 수 있도록 Model Context Protocol (MCP)이라는 새로운 표준이 등장했습니다. 이 블로그에서는 MCP의 개요, 특징 및 주요 기능, 사용 방법, 실제 적용 사례에 대해 자세히 알아보겠습니다.
https://modelcontextprotocol.io/quickstart
Quickstart - Model Context Protocol
Since this is the US National Weather service, the queries will only work for US locations.
modelcontextprotocol.io
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Model Context Protocol 개요
Model Context Protocol(MCP)는 Claude AI를 만든 앤트로픽에서 인공지능(AI) 어시스턴트가 다양한 데이터 소스에 접근하고 더 나은 응답을 생성하도록 돕기 위해 개발한 개방형 표준으로, 분산된 연결을 단일 프로토콜로 대체하여 AI 시스템이 필요한 데이터에 더욱 쉽고 안정적으로 접근할 수 있도록 지원합니다. MCP는 다음과 같은 목표를 가지고 있습니다:
- 표준화된 데이터 연결: AI 시스템이 다양한 데이터 소스에 연결될 수 있는 공통 인터페이스를 제공하여 복잡한 통합 과정을 단순화합니다.
- 데이터 접근성 향상: AI 모델이 필요한 데이터에 쉽게 접근할 수 있도록 하여 더 나은 응답을 생성하도록 돕습니다.
- 확장성 및 지속가능성: 각 데이터 소스에 대한 사용자 정의 커넥터를 유지하는 대신 표준화된 프로토콜을 사용하여 AI 시스템이 여러 도구 및 데이터 세트 간에 이동할 때 컨텍스트를 유지할 수 있도록 합니다.
- 개방형 생태계 조성: 개발자들이 MCP를 기반으로 다양한 커넥터 및 구현을 구축하고 공유할 수 있는 협력적인 환경을 조성합니다.
MCP는 MCP 서버와 MCP 클라이언트라는 두 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다. 개발자는 MCP 서버를 통해 데이터에 접근하고, AI 애플리케이션은 MCP 클라이언트를 통해 이러한 서버에 연결합니다. 이러한 아키텍처는 데이터와 AI 모델 간의 효율적인 상호 작용을 가능하게 합니다.
아래 화면은 Gemini-2.0-flash-exp 모델에게 내일 날씨를 물어본 화면입니다. 당연히 모델은 추가적인 도구를 사용하지 않으면 날씨를 정확하게 응답할 수 없습니다.
하지만, MCP 서버에 날씨 검색 도구를 설정해 놓으면, 재사용 가능하고 맥락이 유지되는 표준화된 연결방식으로 정확한 날씨정보를 아래와 같이 제공할 수 있습니다.
아래 화면은 구글 지도 API를 이용해서 MCP 서버에 등록하고 Gemini-2.0-flash-exp 모델에게 프랑스 Albi 대성당이라는 곳의 최근 리뷰 검색, 번역, 요약을 요청한 결과입니다. Gemini-2.0-flash-exp 모델은 구글 지도나 인터넷 검색을 못하지만 MCP 서버를 통해 이러한 기능들을 가능하게 할 수 있습니다.
Model Context Protocol 주요 기능
MCP는 기존 AI 데이터 연결 방식의 한계를 극복하고 다음과 같은 주요 기능을 제공합니다.
- 데이터 소스 연결: 콘텐츠 저장소, 비즈니스 도구, 개발 환경 등 다양한 데이터 소스에 AI 시스템을 연결합니다.
- 양방향 통신: AI 시스템과 데이터 소스 간의 양방향 통신을 지원하여 AI가 필요한 데이터를 요청하고 결과를 받을 수 있도록 합니다.
- 다양한 서버 지원: Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres, Puppeteer 등 다양한 엔터프라이즈 시스템에 대한 미리 구축된 MCP 서버를 제공합니다.
- SDK 지원: 개발자가 자체 MCP 서버를 구축할 수 있도록 Typescript 및 Python SDK를 제공합니다.
- 클라우드 및 로컬 지원: 클라우드 환경과 로컬 환경 모두에서 MCP 서버를 사용할 수 있도록 지원합니다.
Model Context Protocol 사용 방법
MCP를 사용하는 방법은 여러 가지가 있지만, Claude 데스크톱 앱이나, Cline이라는 VSCode 확장 프로그램을 통해 사용할 수 있습니다.
1. Claude 데스크톱 앱을 이용한 MCP 설치 및 사용
Claude 데스크톱 앱은 MCP 서버를 연결하고 관리하는 데 사용할 수 있는 MCP 클라이언트 기능을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 다양한 데이터 소스에 연결하여 Claude가 해당 데이터에 접근하고 활용할 수 있도록 합니다.
Claude 데스크톱 앱 내에서 Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres, Puppeteer와 같은 인기 있는 엔터프라이즈 시스템에 대한 사전 구축된 MCP 서버를 설치할 수 있으며, 앱 설정에서 MCP 서버 연결을 활성화하고 구성할 수 있습니다.
Claude AI 모델을 계속적으로 사용하기 위해서는 유료 구독이 필요하므로, 무료로 사용할 수 있는 VSCode 확장 프로그램을 사용하는 것을 추천합니다.
2. Cline VSCode 확장 프로그램을 이용한 MCP 설치 및 사용
Cline은 VSCode(Visual Studio Code)에서 사용할 수 있는 AI 도우미 확장 프로그램으로, MCP를 통해 기능을 확장할 수 있습니다. Cline은 구글, OpenAI, Ollama 등 다양한 AI 모델의 에이전트 코딩 기능을 활용하여 파일 생성 및 편집, 터미널 명령어 실행, 브라우저 사용 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
Cline을 이용해서 MCP 서버를 설치하고 사용하는 방법은 다음과 같습니다.
- VSCode Marketplace에서 Cline 확장 프로그램을 검색하여 설치하고, Cline 확장 프로그램을 활성화합니다.
- Cline에게 "새로운 파일 생성", "코드 수정", "특정 웹사이트 접속" 등의 MCP 서버 작업을 요청합니다.
- Cline은 MCP를 통해 커뮤니티 생성 도구 또는 사용자 정의 도구를 등록하고 새로운 MCP 서버를 생성하여 기능을 확장할 수 있습니다. 이러한 도구는 향후 작업에서 재사용할 수 있습니다.
https://github.com/modelcontextprotocol/servers?tab=readme-ov-file
GitHub - modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers
Model Context Protocol Servers. Contribute to modelcontextprotocol/servers development by creating an account on GitHub.
github.com
깃허브 레포지토리에서 확인할 수 있는 다양한 MCP 서버의 예시는 다음과 같습니다:
- AWS KB Retrieval: AWS Knowledge Base에서 정보를 검색합니다.
- Brave Search: Brave 검색 API를 사용하여 웹 및 로컬 검색을 수행합니다.
- Filesystem: 구성 가능한 접근 제어를 통해 안전한 파일 작업을 수행합니다.
- Git & GitHub: Git 저장소를 읽고 검색 및 조작하고 GitHub API와 통합합니다.
- Google Drive: Google Drive 파일에 접근하고 검색합니다.
- PostgreSQL: 스키마 검사와 함께 읽기 전용 데이터베이스 접근을 지원합니다.
- Slack: 채널 관리 및 메시징 기능을 제공합니다.
- Axiom, Browserbase, Cloudflare, Raygun, Obsidian Markdown Notes: 다양한 플랫폼 및 데이터 소스에 대한 공식 통합을 제공합니다.
- Community Server: 커뮤니티에서 개발한 다양한 MCP 서버를 제공합니다.
이 외에도 다양한 MCP 서버가 존재합니다.
Cline을 이용한 MCP 사용 방법
비주얼 스튜디오 코드에서 Cline 확장 프로그램을 이용해서 MCP 서버를 사용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
아래 화면은 Tavily MCP 서버를 활용해서 정보를 검색한 결과입니다.
1. 위 검색결과와 같이 먼저 Cine을 설치하고 설정에서 API 공급자를 선택하고 원하는 언어 모델을 선택합니다. 이 블로그에서는 Gemini-2.0-flash-exp 모델을 사용하였습니다.
2. 다음은 uvx 패키지를 설치합니다. uvx는 MCP 서버를 실행하는 데 사용되는 도구입니다. 특히 Python으로 작성된 MCP 서버를 실행할 때 사용되며, python -m 형식으로 실행됩니다. uvx는 pip를 통해 설치할 수 있는 패키지들과 함께 사용되며, MCP 서버를 쉽게 실행하고 관리할 수 있도록 도와줍니다.
3. 새로운 MCP 서버를 생성하려면, server 디렉토리를 만들고, 디렉토리 안에 package.json, tsconfig.json, src/index.ts 파일을 만들어서 원하는 기능을 수행하는 코드를 작성한 후, MCP 설정 파일(cline_mcp_settings.json)에 서버를 등록하고, "npm run build" 명령으로 새로운 서버를 빌드합니다. 이 모든 과정은 Cline과 대화형으로 쉽게 진행됩니다.
MCP 서버 활용 예시
다음은 MCP 서버 활용 예시를 보여드리겠습니다.
1. 뉴스 검색 및 번역: Tavily API를 이용해서 뉴스를 검색하고, 구글 클라우드 번역을 사용해서 한국어로 번역합니다.
2. 구글 지도 및 리뷰 검색: 구글 지도에서 지명을 검색하고, 최신 리뷰를 가져옵니다.
3. 로컬 파일 관리: 로컬 파일시스템의 내용을 확인하고 관리할 수 있습니다.
4. 날씨 정보 검색: 미리 설정된 지역의 날씨정보를 가져옵니다.
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맺음말
Model Context Protocol은 AI 시스템과 데이터 소스 간의 연결을 혁신하는 중요한 표준입니다. MCP는 개방형 표준, 보안 연결, 확장성, 단일 프로토콜, 컨텍스트 유지와 같은 주요 특징을 제공하며, 이를 통해 AI 시스템이 데이터에 더 쉽게 접근하고 더 나은 응답을 생성할 수 있도록 합니다. 또한, MCP는 다양한 데이터 소스에 대한 접근을 지원하며, 다양한 분야에서 그 가능성을 입증하고 있습니다.
MCP는 현재 개발자 커뮤니티와 함께 성장하고 있으며, 다양한 커넥터와 구현이 지속적으로 개발되고 있습니다. 앤트로픽은 MCP를 개방형 커뮤니티 프로젝트로 추진하고 있으며, 모든 사용자가 참여하고 피드백을 제공하도록 장려하고 있습니다. 앞으로 MCP는 더욱 발전하여 AI 기술의 발전에 중요한 역할을 할 것으로 기대되며, 개발자라면 누구나 MCP를 배우고 활용하여 더 나은 AI 애플리케이션을 구축할 수 있을 것입니다.
오늘 블로그는 여기까지입니다. 여러분도 간단한 MCP 서버를 만들어서 AI 애플리케이션에 활용해 보시면 좋을 것 같습니다. 저는 그럼 다음 시간에 더 유익한 정보를 가지고 다시 찾아뵙겠습니다. 감사합니다.
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