AI의 외부 도구 활용을 위한 표준 프로토콜 이해하기

MCP(Model Context Protocol): AI와 외부 시스템의 효율적 연결 프로토콜

MCP(Model Context Protocol)는 AI가 외부 데이터와 도구를 효율적으로 활용할 수 있도록 설계된 표준 프로토콜입니다.

이 프로토콜을 통해 AI는 외부 시스템과 원활하게 상호작용하면서 데이터를 주고받고, 다양한 도구를 활용할 수 있습니다.

MCP의 동작 과정을 단계별로 살펴봅니다

1. 연결 설정 (Connection Establishment)

호스트가 클라이언트를 생성하고 서버와 연결을 시작합니다.

• 호스트: 사용자 인터페이스 제공 (예: Claude Desktop, IDE)
• 클라이언트: 서버와의 연결을 관리하며, 프로토콜 버전과 권한을 협상합니다
• 서버: 외부 데이터나 도구를 제공하는 주체 (예: 날씨 API, 문서 저장소)
• 예시: 사용자가 "오늘 서울 날씨 알려줘" 요청 → 호스트는 "Weather Service" 서버와 연결할 클라이언트 생성

2. 컨텍스트 교환 (Context Exchange)

서버가 제공할 수 있는 리소스, 도구, 프롬프트 정보를 클라이언트에 전달합니다.

• 리소스: 읽기 전용 데이터 (예: 문서, 데이터베이스)
• 도구: 실행 가능한 기능 (예: 이메일 전송, 계산기)
• 프롬프트: AI가 참고할 지침 (예: "사용자에게 친절하게 답변하세요")
• 예시: 날씨 서버는 get_weather(city) 도구를 제공한다고 클라이언트에 알림

3. 도구 호출 (Tool Invocation)

AI가 외부 작업을 수행하기 위해 서버에 도구 호출을 요청합니다.

• 요청: 클라이언트 → 서버로 JSON-RPC 형식의 메시지 전송
• 실행: 서버는 실제 API를 호출하거나 데이터를 조회합니다
• 예시: 클라이언트가 서버에 get_weather("서울") 요청 → 서버는 OpenWeatherMap API를 호출

4. 결과 처리 (Result Processing)

서버에서 반환된 결과를 AI 모델에 전달해 최종 응답을 생성합니다.

• 성공: 날씨 데이터를 받아 "오늘 서울은 맑음"으로 응답
• 실패: "서버 연결 오류" 등의 에러 메시지 반환
• 예시: 서버 → {"temperature": 22, "condition": "맑음"} → AI가 자연어로 변환

5. 연결 종료 (Termination)

작업 완료 후 연결을 안전하게 종료합니다.

• 클라이언트는 서버와의 세션을 해제합니다
• 호스트는 다음 요청을 위해 새로운 클라이언트를 생성할 수 있습니다

MCP 동작의 특징

• 실시간 양방향 통신: AI와 서버가 지속적으로 데이터를 주고받습니다.
• 자동 도구 탐색: 서버가 제공하는 기능을 실시간으로 인식해 활용합니다.
• 보안 강화: 매 연결마다 인증 및 권한을 검증합니다.

마무리

MCP는 AI가 외부 시스템과 원활하게 상호작용할 수 있도록 표준화된 연결, 실시간 통신, 보안을 제공합니다.
이를 통해 복잡한 작업도 자동화하고, 사용자에게 더 정확한 정보를 전달할 수 있습니다.