mcp란?

: 모델 컨텍스트 프로토콜의 약자로, 애플리케이션이 대형 언어 모델에 컨텍스트 정보를 제공하는 방식을 표준화하는 개방적이고 보편적인 프로토콜이다.
✅ 즉, 다양한 AI 모델이 다양한 데이터 소스와 도구에 표준화된 방식으로 연결할 수 있게 한다.
-> gpt가 2023년까지의 정보만 알고 있다면, 인터넷이나 문서에서 최신 자료를 바로 불러다가 ai에 넣어줄 수 있다.

• mcp 서버
• mcp 클라이언트
• mcp 호스트

mcp 서버

도구 및 데이트 액세스 제공
→ LLM이 사용할 수 있는 도구와 데이터 액세스 기능을 제공하는 프로그램
사용자의 장치에서 로컬 애플리케이션으로 실행되거나 원격 서버에 배포될 수 있다.
로컬 데이터나 원격 서비스에서 정보를 검색하는 특정 도구 세트를 제공한다.

mcp 클라이언트

: LLM에 포함되어 MCP 서버와 통신
→ LLM과 mcp 서버를 연결하는 브릿지로, LLM으로부터 요청을 수신하고 적절한 MCP 서버로 요청을 전달하고, MCP 서버로부터 결과를 LLM에 반환한다.

mcp 호스트

: cursor, claude와 같은 애플리케이션
→ MCP를 통해 데이터를 액세스하고자 하는 ai 도구와 같은 프로그램

작동방식

1. 호스트 애플리케이션(cursor)가 mcp 클라이언트를 생성한다.
2. 클라이언트는 mcp 서버와 연결을 설정한다.
3. 서버는 클라이언트에게 데이터 소스의 컨텍스트 정보를 제공한다.
4. 클라이언트는 이 정보를 호스트 프로세스에 전달한다.
5. 호스트 프로세스는 여러 클라이언트로부터 받은 컨텍스트를 ai 모델에 제공한다.
6. 서버는 요청된 작업을 수행하고 결과를 클라이언트에 반환한다.
7. 클라이언트는 서버로부터 받은 결과를 호스트 프로세스에 전달한다.
8. 호스트 프로세스는 이 결과를 ai 모델에 제공하고
9. ai 모델은 이 정보를 바탕으로 응답을 생성한다.

작동방식 비교

• 기존 api 방식

1. ai에게 데이터 분석 요청
2. ai는 특정 데이터베이스에 접근하기 위한 api 호출 생성
3. 개발자가 이 api 호출을 구현하고 실행함
4. 데이터가 반환되면 ai는 이를 분석
5. 추가 데이터가 필요한 겨우 새로운 api 호출을 생성하고 과정을 반복한다.

• mcp 방식

1. ai에게 데이터 분석 요청
2. ai는 mcp를 통해 데이터베이스에 직접 연결
3. ai는 필요한 데이터를 실시간으로 쿼리하고 분석
4. 추가 데이터가 필요한 경우 같은 연결로 즉시 요청
5. 분석 결과를 바탕으로 데이터베이스에 업데이트 적용 가능

context7

: mcp 서버 중 하나로, 내가 어떤 라이브러리나 프레임워크를 쓰고 있는지 확인하고
최신 공식 문서와 예제 코드를 ai한테 바로 넣어준다.
→ 예를 들어, 내가 프롬프트에 아래와 같이 작성하면
context7이 fast api 최신 문서를 찾아서 gpt에게 던져준다.

FastAPI로 JWT 인증 API 만들어줘. use context7

사용 방법

1. 설치하고, cursor의 settings.json에 추가한다.
2. ai 채팅창에서 프롬프트 끝에 use context7 붙이기