Model Context Protocol (MCP): AI 도구 통합 표준

MCP란 무엇인가?

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 Anthropic에서 AI 어시스턴트를 외부 데이터 소스 및 도구와 연결하는 개방 표준입니다. 이를 AI를 위한 USB-C라고 생각하면 됩니다 — 어디서나 작동하는 하나의 프로토콜입니다.

왜 MCP가 중요한가

MCP 이전에는 모든 AI 통합이 맞춤형이었습니다. 각 도구는 자체 플러그인, API 래퍼, 그리고 설정이 필요했습니다. MCP는 이를 표준화합니다.

건축

• MCP 호스트: AI 애플리케이션(예: Claude Desktop, 커서).
• MCP 서버: 프로토콜을 통해 도구와 자원을 노출합니다.
• MCP 클라이언트: 호스트를 서버에 연결합니다.

주요 개념

• 도구: AI가 호출할 수 있는 함수들(검색, 파일 생성, 데이터베이스 조회).
• 리소스: AI가 읽을 수 있는 데이터(파일, 데이터베이스 기록, API 응답).
• 프롬프트: 애플리케이션 간에 공유되는 재사용 가능한 프롬프트 템플릿.

MCP 서버 구축

1. JSON 스키마로 도구를 정의하세요.

2. MCP 프로토콜(REST 또는 stdio 전송)을 구현합니다.

3. 기능(도구, 자원, 프롬프트)을 등록하기.

4. MCP Inspector 또는 Claude 데스크톱으로 테스트하세요.

생태계

• GitHub: 저장소 및 이슈를 위한 MCP 서버.
• PostgreSQL: 데이터베이스 쿼리용 MCP 서버.
• Slack: 메시징 및 채널을 위한 MCP 서버입니다.
• 파일시스템: 로컬 파일 접근을 위한 MCP 서버.

개발자를 위해

• TypeScript와 Python으로 제공되는 MCP SDK.
• modelcontextprotocol.io 의 사양을 따르세요.
• 커뮤니티 서버가 빠르게 성장 — 수백 개 이용 가능.