MCP (Model Context Protocol, 모델 컨텍스트 프로토콜) 란 무엇일까?!

실제 사용한다면 어떻게 사용할까? 고민하며 만들어본 이미지 (물론 고민은 gpt가 했음)

MCP(Model Context Protocol, 모델 컨텍스트 프로토콜) 

요새 계속 말나오는 MCP에 대해 간단히 알아보자!

 

 

AI 개발의 새로운 패러다임, MCP 서버가 뜬다!

최근 AI 개발자들 사이에서 MCP(Model Context Protocol, 모델 컨텍스트 프로토콜)에 대한 관심이 뜨겁다. AI 애플리케이션과 외부 시스템을 연결하는 방식이 표준화되면서, 개발자들에게 새로운 기회가 열리고 있다. 특히 MCP 서버 구축 및 활용이 앞으로 몇 달간 가장 주목받을 기술 중 하나로 떠오르고 있다. 과연 MCP란 무엇이며, 어떻게 작동하는 것일까? 그리고 직접 MCP 서버를 구축하는 방법은 무엇일까?

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MCP란 무엇인가?

MCP는 Anthropic(Claude의 제작사)에서 만든 프로토콜로, AI 애플리케이션이 외부 시스템과 연결되는 방식을 표준화하기 위해 만들어졌다. 쉽게 말해, AI 애플리케이션을 위한 USB-C 포트 같은 역할을 한다.

기존에는 AI 애플리케이션을 특정 시스템과 연결하려면 별도의 맞춤형 구현이 필요했다. 하지만 MCP가 도입되면서, 모든 AI 앱이 하나의 공통된 방식으로 외부 시스템과 연결될 수 있게 되었다.

MCP의 작동 방식

MCP는 크게 두 가지 핵심 요소로 구성된다.

1. MCP 서버: 데이터, 도구, 프롬프트 등을 외부에 제공하는 역할을 한다.
2. MCP 클라이언트: Claude나 Csor 같은 AI 애플리케이션이 서버에 연결하여 해당 기능을 활용한다.

이를 통해 AI가 보다 쉽게 다양한 데이터 소스에 접근하고, 특정 작업을 실행할 수 있게 된다.

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MCP가 불러올 변화

현재 여러 기업이 MCP를 활용한 서비스를 개발하고 있다. Anthropic은 물론, Stripe, Neon과 같은 기업도 공식적으로 MCP 서버를 발표했으며, smith.ai에서는 GitHub, Gmail, Brave 검색, MySQL, Supabase 등 2,000개 이상의 커뮤니티 제작 MCP 서버를 탐색하고 설치할 수 있다.

개발자에게 미치는 영향

✅ 새로운 기회 창출: AI 에이전트 개발자들에게 완전히 새로운 시장이 열렸다.
✅ 효율성 증가: AI 모델, 프레임워크, 프로그래밍 언어와 관계없이 호환되는 툴을 개발할 수 있다.
✅ 수익 모델 확장: 유용한 MCP 서버를 개발하고 API 키를 판매하는 방식으로 수익을 창출할 수 있다.

하지만 부정적인 측면도 있다.
⚠️ UI의 필요성이 줄어들 가능성: AI 챗봇이 모든 UI를 대체할 수도 있다.
⚠️ 플랫폼 종속성 증가 위험: AI 기업이 MCP 서버를 특정 플랫폼 내에서만 허용할 가능성이 있다.

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MCP 서버 구축하기

MCP 서버 구축은 생각보다 간단하다. 현재 Python, TypeScript, Java, Kotlin 등 여러 SDK가 제공되며, 여기서는 Python SDK를 활용한 기본 MCP 서버 구축 방법을 소개한다.

1️⃣ Python SDK 설치

먼저, MCP 서버를 실행하기 위해 SDK를 설치한다.

pip install mcp-server  

2️⃣ 기본 서버 생성

이제 FastMCP 클래스를 사용하여 기본적인 MCP 서버를 만든다.

from mcp_server.fast_mcp import FastMCP  

server = FastMCP(name="Stock Trading Server")  
server.run()  

이제 기본 MCP 서버가 실행되지만, 아직 기능이 추가되지 않았다.

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mCP 서버에 기능 추가하기

3️⃣ 리소스 추가 (예: 시장 상태 확인)

from mcp_server import resource  

@resource("market/state")  
def is_market_open():  
    return {"market_open": True}  

이제 AI는 GET /market/state 요청을 통해 시장이 열려 있는지 확인할 수 있다.

4️⃣ 도구 추가 (예: 주식 매수/매도 기능)

from mcp_server import tool  

@tool("stock/buy")  
def buy_stock(symbol: str, quantity: int):  
    return {"message": f"Bought {quantity} shares of {symbol}."}

@tool("stock/sell")  
def sell_stock(symbol: str, quantity: int):  
    return {"message": f"Sold {quantity} shares of {symbol}."}  

이제 AI는 POST /stock/buy 요청을 통해 주식을 매수하거나 매도할 수 있다.

5️⃣ 프롬프트 추가 (예: AI가 주식 분석 수행)

from mcp_server import prompt  

@prompt("stock/analyze")  
def stock_analysis_prompt(symbol: str):  
    return f"Analyze the financial data of {symbol} and provide insights."  

이제 AI는 이 프롬프트를 활용해 보다 정교한 주식 분석을 수행할 수 있다.

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MCP의 미래와 전망

AI 기술이 발전하면서 MCP 서버 개발자에 대한 수요가 점점 증가할 것으로 보인다.

특히 기업들은 자체 MCP 서버를 구축하고 운영할 전문가를 필요로 할 것이며, 개발자들에게는 새로운 기회의 장이 열릴 것으로 예상된다.

📢 지금이 바로 MCP를 익히고 시장에서 앞서 나갈 최고의 기회다! 🚀