MCP서버는 다양한 시스템과 도구에 대한 접근을 표준화된 방식으로 AI 애플리케이션에게 제공하는 Interface Wrapper이다.
AI가 직접 호출할 수 잇는 함수 기반 기능이다. 예를 들어, getWeatehr()
, getForecast()
, getAlerts()
등 모든 기능을 함수로 구현할 수 있기 때문에, 읽기/쓰기/시스템 제어 등모든 작업이 가능하다. AI가 컨텍스트에 따라 필요시 도구를 선택해 사용하게 된다.
AI가 접근할 수 있는 데이터라고 할 수있다. PDF, txt, Image, json 등 파일, DB, API 응답 등 정적(static) 혹은 동적(dynamic) 자원에 접근할 수있다.
사용자 정의 템플릿으로서, 반복적이고 복잡한 상호작용을 표준화한다.
사용자나 애플리케이션이 사전에 정의해 둔 템플릿으로 AI가 유연하게 동작 가능하다.
MCP 서버 개발 방법에는 4가지가 있다고 볼수있다.
1. 직접 구현
2. AI로 생성
3. 커뮤니티 MCP 서버 활용
4. 공식 MCP 서버 사용
Tip : 이미 존재하는 MCP 서버가 잇을 가능성이 높기 때문에 먼저 찾아보고 서버포트를 정해야 한다.
MCP를 이용한다면 하나의 애플리케이션이나 에이전트가 MCP 클라이언트이자 서버가 될 수 있을 것이다. 또한 이를 통해 전문화 된 하위 에이전트 조합이 가능해져 다층적 시스템 구축이 가능해 질것으로 예상된다.
MCP 서버는 오픈소스로 배포되기 때문에, 누가 어떤 코드를 올려도 가능하다. 만약 어떤 사람이 stripe-mcp-server
라는 이름으로 악성코드가 심긴 서버를 올려놓는다면 이건 보안이 노출될 수 있는 큰 위험에 놓일 것이다.
따라서, 앞으로는 신뢰된 회사나 팀이 만들었다는 걸 보증하는 공식 인증 마크 같은게 붙을 예정이라고 한다.
현재는 웹사이트가 사람이 쓰는걸 기준으로 만들어졌지만, 앞으로는 AI 에이전트도 그 웹사이트의 기능을 자동으로 이해하고 사용할 수 있도록 만들어져야한다.
예를 들어,
// https://example.com/.well-known/app.json
{
"mcp_tools": ["getWeather", "getForecast"],
"auth": {
"type": "OAuth2",
"token_url": "/oauth/token"
}
}
처럼 에이전트가 자동으로 사이트 기능을 인식하고 사용할수 있도록 말이다.
민감한 시스템(결제, 개인정보, 사내 db 등)에 접근하면, 보안은 필수이다.
따라서, 앞으로는 아래와 같은 보안 기능들이 지원될 것이다.