MCP에 대해 알아 보자!

rootk1m·2025년 3월 25일

MCP란?

Model Context Protocol의 약자
AI 모델이 다양한 데이터 소스와 연결되어 '실시간'으로 정보를 주고 받을 수 있도록 설계된 프로토콜
간단하게, 서비스와 AI간의 통신을 위한 규약

등장 배경

2024년 11월 Anthropic에서 오픈 소스로 공개함.
Anthropic에선 AI 애플리케이션을 위한 USB-C포트로 비유함.
Agents AI와 복잡한 Workflows 위에서도 LLM이 동작할 수 있게 도와줌.

[상황1] LLM은 여러 서비스들과 연동되어 실시간 정보를 가져와야 한다.

[문제] 날씨, 시간, 환율, 웹 검색, 영화 추천 등 API가 여러 곳에 분산되어 있다.

[문제2] 분산된 API를 호출하는 방식(코드, 구조, 응답 등)이 각각 다르고, LLM은 각각의 API 인터페이스를 모른다.

[해결방법] 각각의 API를 호출하는 방법을 통일 = MCP

[예시] 만약 MCP가 없으면? 필요한 API는 매번 코딩해서 붙여야하고, 실시간 서비스 지원이 어렵다.

[상황2] AI 비서에게 "오늘 날씨 알려줘", "최근 Github PR 리뷰 요약" 같은 요청을 처리하도록 한다.

[문제] 날씨 API, Github API, 내부 DB 등 호출 방식이 모두 달라 AI는 매번 복잡한 코드 작성이 필요하다.

[해결방법] MCP는 AI <-> 서비스 간 통신 규약을 표준화해, 통합 인터페이스를 제공함.

MCP의 구조

MCP는 기본적으로 호스트 애플리케이션이 여러 서버에 연결할 수 있는 Client-Server 아키텍쳐를 따름

MCP Hosts : IDE, AI 도구 등 MCP를 통해 데이터에 접근하려는 주체 프로그램, 전체 흐름을 조율함.
MCP Clients : 서버와 일대일(1:1) 연결을 유지하는 프로토콜 클라이언트
MCP Servers : 표준화된 MCP를 통해 특정 기능을 제공하는 프로그램
Local Data Sources : MCP 서버가 안전하게 접근할 수 있는 파일, 데이터베이스 및 서비스
Remote Services : API 등을 통해 인터넷 상에서 접근 가능한 외부 시스템

특징

Open Standard : 오픈소스로 공개되어 있어 누구나 자유롭게 사용하고, 개선할 수 있음.
Two-way Connection : AI 모델과 데이터 소스간의 양방향 통신을 지원함.
Universality and Standardization : 다양한 데이터 소스 등을 단일 표준 프로토콜로 연결할 수 있게 해줌.
Security and Reliability : AI 모델과 데이터 소스 간의 안전하고 신뢰할 수 있는 연결 제공.

핵심 컴포넌트

Protocol Layer

메시지 프레이밍, 요청/응답 매핑, JSON-RPC 2.0 규격 준수를 담당
typescript

import { Protocol } from "@modelcontextprotocol/sdk";

async function main() {
  const protocol = new Protocol();

  // 요청 처리기 등록
  protocol.setRequestHandler("echo", async ({ params }) => {
    return { echo: params.message };
  });

  // 알림 처리기 등록
  protocol.setNotificationHandler("log", async ({ params }) => {
    console.log("Log:", params.message);
  });

  // 요청 전송 및 응답 대기
  const response = await protocol.request({ method: "echo", params: { message: "Hello, MCP!" } });
  console.log("Response:", response);

  // 알림 전송 (응답 없음)
  await protocol.notification({ method: "log", params: { message: "TypeScript MCP example" } });
}

main().catch(console.error);

python

import asyncio
from mcp.protocol import Protocol

async def main():
    protocol = Protocol()

    # 요청 처리기 등록
    async def echo_handler(request, extra):
        return {"echo": request["params"]["message"]}

    protocol.set_request_handler("echo", echo_handler)

    # 요청 전송 및 응답 대기
    response = await protocol.request({"method": "echo", "params": {"message": "Hello, MCP!"}})
    print("Response:", response)

    # 알림(Notification) 전송 (응답 없음)
    await protocol.notification({"method": "log", "params": {"message": "Python MCP example"}})

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Transport Layer

Stdio : 로컬 프로세스 간 표준 입출력
HTTP + SSE : 원격 서버와 HTTP(S)기반 통신

모든 전송은 JSON-RPC 2.0을 사용함.

# Python SSE client 예시
from mcp.client.sse import SSEClient
client = SSEClient(url="http://localhost:8000/sse")

연결 생명주기

1️⃣ Initialize
2️⃣ Message Exchange
3️⃣ Termination

Client->Server: initialize
Server-->Client: initialized
Client->Server: request/notification
Client->Server: close

오류 처리

from mcp.protocol import ErrorCode
try:
    await protocol.request({...})
except Exception as e:
    print(f"Error: {e}")

구현

Python, TypeScript, Java 등 다양한 SDK를 제공함
Python에서는 fastmcp라는 라이브러리를 통해 간단하게 MCP 서버를 구현할 수 있음.
https://github.com/jlowin/fastmcp

# pip install fastmcp
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("example")
@mcp.tool()
async def add(a:int, b:int)->int: return a+b
mcp.run(transport="stdio")