AI와 데이터의 완벽한 통합을 위한 차세대 프로토콜 MCP

AI 시스템 통합 플랫폼 MCP(Model Context Protocol)

MCP(Model Context Protocol)는 AI가 파일 시스템, 데이터베이스, 클라우드 서비스와 다양한 데이터 소스와 표준화된 방식으로 상호작용할 수 있게 합니다.

GitHub 리포지토리 연동

기능

• 코드 분석: LLM이 PR(풀 리퀘스트), 이슈, 커밋 히스토리를 실시간 분석
• 자동화 워크플로우: 코드 리뷰 요약, 커밋 메시지 생성, CI/CD 파이프라인 트리거

기술적 구현

# MCP 서버 코드 예시 (GitHub API 연동)
@mcp.tool()
def analyze_github_repo(repo_url: str):
    repo = github_api.get_repo(repo_url)
    open_issues = repo.get_issues(state='open')
    return {
        "issues": [issue.title for issue in open_issues],
        "last_commit": repo.get_commits()[0].sha
    }

# Claude Desktop에서의 사용 예시
질문: "내 'AI-project' 리포지토리의 열린 이슈 목록 알려줘"
→ MCP 서버가 GitHub API 호출 → JSON 응답 반환 → LLM이 자연어로 변환

Supabase 데이터베이스 연동

기능

• 자연어 → SQL 변환: 비개발자도 DB 질의 가능
• 실시간 데이터 동기화: 대시보드 자동 업데이트

구현 단계

• MCP 서버 설정

git clone https://github.com/supabase/mcp-server
npm install @supabase/mcp-server

• 연결 구성 (config.json)

{
  "connectionString": "postgresql://user:password@host:port/dbname",
  "port": 5433
}

• 쿼리 예시

-- 사용자 입력: "최근 1주일간 회원 가입 수 추이"
SELECT DATE(created_at), COUNT(*)
FROM users
WHERE created_at >= NOW() - INTERVAL '7 days'
GROUP BY DATE(created_at);

Google Drive 문서 연동

기능

• 문서 검색/요약: 특정 키워드가 포함된 파일 추출
• 자동 보고서 생성: 스프레드시트 데이터 기반 인사이트 도출

워크플로우

• OAuth 2.1 인증: 사용자 권한 확보
• MCP 도구 정의

@mcp.resource("gdrive://my-docs")
def search_documents(query: str):
    docs = drive_api.search(q=query)
    return [doc['name'] for doc in docs]

• 실행 예시
  • "Q2 마케팅 보고서에서 예산 부분 요약해줘" → LLM이 해당 문서 추출 → GPT-4로 요약 생성

Slack 채널 분석

기능

• 감정 분석: 팀 분위기 모니터링
• 자동 알림: 중요한 메시지 핵심 요약 전달

코드 예시

@mcp.tool()
def analyze_slack_channel(channel_id: str):
    messages = slack_api.get_channel_history(channel_id)
    sentiments = NLPModel.analyze([msg['text'] for msg in messages])
    return {"messages": messages, "sentiments": sentiments}

IoT 센서 데이터 수집

아키텍처

• MQTT 브로커: 센서 데이터 실시간 수집
• MCP 서버: 데이터를 표준 포맷으로 변환
• LLM 연동: 이상 징후 감지 시 유지보수 결정 안내

구현

@mcp.tool()
def get_sensor_data(sensor_id: str):
    client = mqtt.Client()
    client.connect("iot.example.com", 1883)
    data = client.get_latest(sensor_id)
    return {"temperature": data.temp, "vibration": data.vib}

로컬 파일 시스템 접근

보안 설정

• 권한 제어: ~/mcp/permissions.yaml에서 접근 범위 지정

- path: "/projects/*"
  allow: ["read", "metadata"]
- path: "/system/*"
  deny: all

• 파일 처리 예시

@mcp.resource("file:///projects")
def read_project_files(project_name: str):
    return open(f"/projects/{project_name}/README.md").read()

공통 기술적 장점

• 표준화된 인터페이스

  • 모든 연동이 JSON-RPC 2.0 기반으로 일관성 있게 처리

• 실시간 스트리밍

  • WebSocket 지원으로 대량 데이터 지연 없이 전송

• 확장성

  • 1,200개 이상의 오픈소스 MCP 서버 템플릿 제공

• 엔터프라이즈 보안

  • OAuth 2.1, RBAC(Role-Based Access Control), 데이터 암호화 지원

마무리

MCP를 통한 데이터 소스 연동은 AI와 실제 업무, 다양한 시스템, 그리고 방대한 데이터의 경계를 허물고 있습니다.

표준화된 프로토콜 덕분에 개발자는 복잡한 커스텀 연동 없이 손쉽게 다양한 데이터 소스와 AI를 연결할 수 있고, 기업은 실시간 분석, 자동화, 보안까지 모두 만족하는 혁신적인 업무 환경을 구축할 수 있습니다.