MCP(Model Context Protocol)

MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델과 외부 데이터, 도구, 시스템을 안전하게 연결하는 오픈소스 표준 프로토콜입니다.
아래는 MCP의 구조와 개발, 설정 과정을 단계별로 정리한 가이드입니다.

MCP의 기본 구조와 개념

• 개방형 표준: 모든 AI 시스템이 사용할 수 있는 오픈소스 프로토콜
• 클라이언트-서버 아키텍처
  • 호스트(Host): UI나 애플리케이션(예: 채봇, IDE 등)
  • 클라이언트(Client): 호스트 내부에서 서버와 1:1 연결을 유지
  • 서버(Server): 클라이언트에 컨텍스트, 도구, 프롬프트 등 제공
• 양방향 연결: AI와 데이터 소스 간 안전한 실시간 연동
• 확장성/보안성: 다양한 도구와 데이터셀을 표준 방식으로 연결, API 키 공유 없이 보안 내장

개발 환경 준비

• Node.js(20 이상), TypeScript(5.0 이상), npm 설치
• MCP 프레임워크(npm 패키지) 설치
• Python, C# 등 다양한 언어용 SDK도 공식 제공

MCP 서버 구축(Node.js/TypeScript)

CLI로 새 프로젝트 생성

npm install -g mcp-framework
mcp create my-mcp-server
cd my-mcp-server
npm install

MCP 서버 코드 예시

import { MCPServer } from "mcp-framework";

const server = new MCPServer();

server.start().catch((error) => {
  console.error("서버 오류:", error);
  process.exit(1);
});

도구(툴) 추가 예시

mcp add tool weather

• src/tools/WeatherTool.ts 파일 생성 후, 아래처럼 구현

import { MCPTool } from "mcp-framework";
import { z } from "zod";

class WeatherTool extends MCPTool<{ city: string }> {
  name = "weather";
  description = "도시의 날씨 정보를 가져오기";
  schema = { city: { type: z.string(), description: "도시 이름" } };

  async execute({ city }) {
    // 실제 API 연동 또는 모의 데이터 반환
    return { city, temperature: 22, condition: "맑음", humidity: 45 };
  }
}

export default WeatherTool;

서버 빌드 및 테스트

npm run build
npx @modelcontextprotocol/inspector dist/index.js

실제 데이터 연동: 외부 시스템과의 연결

MCP의 진가는 다양한 데이터 소스와의 연동에서 빛납니다.
실무 환경에서 필요한 주요 연동 사례와 기술적 구현 방법을 살펴보세요.

데이터 소스 유형별 연동 전략

데이터 소스 유형	연동 방식	예시 도구	보안 메커니즘
REST API	OpenAPI 3.0 스펙 기반 자동 매핑	MCP Link	OAuth 2.1 + JWT
데이터베이스	ORM/ODBC 커넥터	Prisma, TypeORM	TLS 1.3 암호화
파일 시스템	가상 파일 시스템(VFS) 통합	WebDAV	POSIX 권한 관리
클라우드 스토리지	SDK 기반 통합	AWS S3, Google Drive	IAM 역할 기반 접근
실시간 스트림	WebSocket/SSE 프로토콜	Apache Kafka	End-to-End 암호화

실전 연동 예시: PostgreSQL 연동

import { MCPServer } from '@modelcontext/mcp-core';
import { Pool } from 'pg';

const pool = new Pool({
  user: 'mcp_user',
  host: 'db.example.com',
  database: 'sales_data',
  password: process.env.DB_PASSWORD,
  port: 5432,
});

const server = new MCPServer();

server.registerTool('get_sales', {
  description: 'Get monthly sales data',
  parameters: {
    year: { type: 'number' },
    month: { type: 'number' }
  },
  execute: async ({ year, month }) => {
    const result = await pool.query(
      'SELECT * FROM sales WHERE year = $1 AND month = $2',
      [year, month]
    );
    return result.rows;
  }
});

고급 연동 기능

• 비동기 이벤트 처리

server.on('data_update', async (payload) => {
  await cacheManager.refresh(payload.table);
});

• 데이터 변환 파이프라인

mcp transform --input=csv --output=json --mapping=field_map.yaml

• 분산 트랜잭션 관리

server.useTransaction(async (ctx) => {
  await ctx.commit('db', 'sales');
  await ctx.rollbackOnError('cache');
});

배포 및 운영: 프로덕션 환경 구축

MCP 서버의 안정적인 운영을 위한 클라우드 네이티브 배포 전략을 단계별로 설명합니다.

배포 아키텍처

클라우드 배포 절차

• 컨테이너화

FROM node:20-alpine
WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm ci --only-production
COPY . .
CMD ["node", "dist/server.js"]

• 오케스트레이션

# Kubernetes 배포
kubectl apply -f mcp-deployment.yaml
kubectl expose deployment mcp --type=LoadBalancer --port=8080

• CI/CD 파이프라인

# Github Actions 예시
jobs:
  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-node@v3
      - run: npm ci && npm run build
      - uses: docker/build-push-action@v4
        with:
          tags: user/mcp-server:${{ github.sha }}

모니터링 & 유지보수

도구	기능	주요 메트릭
Prometheus	실시간 성능 모니터링	QPS, Latency, Error Rate
Grafana	대시보드 시각화	CPU/Memory Usage, Connection Pool
Sentry	에러 트래킹	Stack Trace, Context Data
Jaeger	분산 트레이싱	요청 흐름 분석

MCP의 5대 경쟁력

표준화된 인터페이스

• 통합 비용 70% 감소: 기존 API별 커스텀 통합 불필요
• 예시: 15개 이기종 시스템 → MCP 게이트웨이 1개로 통합

실시간 양방향 통신

기능	HTTP API	MCP
연결 지속성	단발성	영구적
데이터 흐름	단방향	양방향
대역폭 효율	40%	90%
응답 지연	200~500ms	50~100ms

확장성 아키텍처

• 수평 확장: 1초당 10만 요청 처리 가능
• 모듈식 플러그인

mcp plugin install @mcp/storage-s3
mcp plugin enable s3-connector

엔터프라이즈급 보안

• 암호화: AES-256 + TLS 1.3
• 인증: FIDO2 + OAuth 2.1
• 감사: 모든 상호작용 암호화 로깅

생태계 호환성

지원 프레임워크

• AI: LangChain, Claude, GPT-4
• 개발: VSCode, IntelliJ, Cursor
• 인프라: Kubernetes, Docker, Cloudflare Workers

마무리

MCP를 도입하면 AI와 외부 데이터, 도구, 시스템의 연결을 표준화해 개발 효율성과 보안, 확장성을 모두 확보할 수 있습니다.

Node.js, Python 언어로 MCP 서버를 빠르게 구축하고, 다양한 도구와 데이터 소스를 연결해보세요.