MCP 클라이언트 AI와 외부 시스템 연결의 핵심

궁금하면 500원·2025년 1월 20일

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AI와 외부 시스템 연결의 핵심

AI와 외부 시스템을 연결하는 핵심 기술, MCP 클라이언트에 대해 알아보겠습니다.
최근 AI 자동화, 챗봇, 업무 도구 연동 등 다양한 분야에서 MCP가 급부상하고 있는데요.

MCP 클라이언트가 무엇이고, 어떤 역할을 하며, 실제로 어떻게 구현할 수 있는지 쉽게 정리해 보겠습니다.

MCP 클라이언트란 무엇인가요?

MCP 클라이언트(Model Context Protocol Client)는 AI(특히 LLM 기반 앱, 예: Claude Desktop, IDE, 챗봇 등)와 외부 도구·데이터 소스를 연결해주는 중간 다리 역할을 합니다.

쉽게 말해, AI가 외부 서버(MCP 서버)와 안전하고 표준화된 방식으로 대화하고, 외부 데이터나 기능을 자유롭게 활용할 수 있도록 도와주는 소프트웨어 컴포넌트입니다.

MCP 클라이언트의 주요 역할

연결 관리: MCP 서버와 연결을 설정하고 세션을 유지합니다.
기능 탐색: 서버가 제공하는 도구, 데이터, 프롬프트 등 사용 가능한 기능 목록을 조회합니다.
요청 중개: AI(또는 호스트 앱)에서 받은 요청을 MCP 서버에 전달하고, 결과를 다시 AI에 반환합니다.
프로토콜 준수: MCP 서버의 버전, 변환, 기능 등을 참조해 호환성을 보장합니다.
보안 및 오류 처리: 인증, 권한, 에러 처리 등 안전한 통신을 관리합니다.
양방향 메시지 라우팅: 실시간 데이터 교환, 알림, 구독 관리 등도 담당합니다.

MCP 클라이언트의 구조

프로토콜 레이어: JSON-RPC 2.0 기반 메시지 교환 요청/응답/알림 관리
트랜스포트 레이어: STDIO, HTTP(SSE) 등 다양한 통신 방식 지원
기능 인터페이스: 도구 실행, 데이터 접근, 프롬프트 활용 등 서버 기능을 추상화한 API 제공
호스트 통합: Claude Desktop, IDE, 커스텀 앱 등 애플리케이션 내부에 내장되어 동작

MCP 클라이언트 동작 예시

초기화 및 연결
- 클라이언트가 MCP 서버에 연결 요청(프로토콜/기능 협상)
기능 탐색
- 서버의 도구, 데이터, 프롬프트 목록 조회
- 도구 호출
  - AI가 요청 → 클라이언트가 서버에 도구 호출 요청 → 결과 수신
결과 전달
- 서버의 응답을 AI 또는 사용자 인터페이스에 반환
세션 및 오류 관리
- 연결 유지, 에러 발생 시 재시도 또는 사용자 알림

MCP 클라이언트 구현 (Python)

아래는 Python에서 MCP 클라이언트를 사용해 MCP 서버의 도구를 호출하는 간단한 코드입니다.

from mcp import MCPClient

# MCP 클라이언트 생성 및 서버 연결
client = MCPClient(server_url="http://localhost:5000")

# 서버의 도구 목록 조회
tools = client.list_tools()
print("사용 가능한 도구:", tools)

# 'add' 도구 호출 (예: 두 수 더하기)
result = client.call_tool("add", {"a": 5, "b": 3})
print("계산 결과:", result)  # 출력: {'result': 8}

# 리소스 목록 조회 및 사용
resources = client.list_resources()
print("리소스 목록:", resources)

# 프롬프트 목록 조회 및 사용
prompts = client.list_prompts()
print("프롬프트 목록:", prompts)

# 연결 종료
client.close()

실제 구현에서는 연결 관리, 프로토콜 처리, 에러 처리, 인증 등 다양한 추가 기능이 포함됩니다.