Model Context Protocol 개요

Google trend: https://trends.google.co.kr/trends/explore?date=today%203-m&q=mcp&hl=ko

Claude MCP 서버 디렉토리: https://www.claudemcp.com/ko/servers

For Server Developers https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server

For Client Developers https://modelcontextprotocol.io/quickstart/client

For Claude Desktop Users https://modelcontextprotocol.io/quickstart/user

Claude-Desktop-App을-위한-MCP-서버-설치-가이드: https://memoryhub.tistory.com/entry/Claude-Desktop-App%EC%9D%84-%EC%9C%84%ED%95%9C-MCP-%EC%84%9C%EB%B2%84-%EC%84%A4%EC%B9%98-%EA%B0%80%EC%9D%B4%EB%93%9C-%F0%9F%9A%80

Model Context Protocol(MCP)로 AI와 외부 데이터 소스를 손쉽게 연결하기

현대 AI 애플리케이션은 단순한 텍스트 생성에 머무르지 않고, 실시간 데이터 및 다양한 도구와 상호작용할 수 있어야 합니다. 하지만 기존에는 각각의 데이터 소스(API, 파일 시스템, 데이터베이스 등)마다 별도의 통합 작업이 필요해 개발자가 큰 부담을 느꼈습니다. 이를 해결하기 위해 Anthropic이 주도한 **Model Context Protocol(MCP)**이 등장했습니다. MCP는 AI 모델과 외부 데이터를 연결하는 표준화된 오픈 프로토콜로, 개발자가 단 한 번의 통합 작업으로 다양한 데이터 소스에 연결할 수 있게 해줍니다.

MCP란 무엇인가?

MCP는 대형 언어 모델(LLM)과 다양한 외부 도구 및 데이터 소스(예: 웹 API, 데이터베이스, 파일 시스템)를 연결하기 위한 표준 프로토콜입니다.
마치 USB-C 포트가 여러 기기를 하나의 표준화된 인터페이스로 연결하는 것처럼, MCP는 AI 모델이 필요할 때마다 외부 데이터를 쉽고 안전하게 가져올 수 있도록 도와줍니다.

MCP가 필요한 이유

통합 복잡도 감소: 각각의 데이터 소스에 대해 별도의 커넥터나 API 통합 코드를 작성할 필요 없이, 하나의 표준 프로토콜로 모든 연결을 관리할 수 있습니다.

MCP의 기본 구조

MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 기반으로 하며, 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

1. MCP 호스트 (Host)

역할: AI 모델을 운영하는 애플리케이션(예: Claude Desktop, AI 챗봇 등)
기능: 사용자의 요청을 받아 MCP 클라이언트를 통해 외부 데이터 소스와 통신하고 결과를 모델에 전달

2. MCP 클라이언트 (Client)

역할: 호스트 애플리케이션 내에서 MCP 서버와 1:1 연결을 유지하며 통신하는 중간 계층
기능: 서버에 요청을 보내고 응답을 받아 호스트에 전달

3. MCP 서버 (Server)

역할: 실제 데이터를 제공하거나 도구 기능을 노출하는 역할
기능: 파일 시스템, 웹 API, 데이터베이스 등과 연결하여 데이터를 처리한 후, 정해진 JSON-RPC 2.0 형식으로 결과를 반환

4. 컨텍스트 요소 (Context)

Resources: AI 모델이 읽어야 할 데이터 (예: 문서, DB 레코드 등)
Tools: AI 모델이 호출할 수 있는 기능 (예: 계산, API 호출 등)
Prompts: 모델 응답을 조절하기 위한 템플릿 메시지

MCP 설치 및 구성 방법

MCP는 다양한 언어의 SDK(Python, TypeScript, Java 등)를 제공하여 손쉽게 개발할 수 있습니다. 여기서는 Python 환경에서 MCP 서버를 설치하고 실행하는 간단한 예제를 살펴보겠습니다.

1. 환경 준비

Python 3.10 이상을 설치합니다.
필요한 패키지 관리 도구(예: pip 또는 uv)를 준비합니다.

2. MCP 서버 설치

예를 들어, 간단한 도구를 제공하는 MCP 서버를 설치하려면 다음과 같이 진행할 수 있습니다.

# 필요한 패키지 설치 (예: uv 설치)
pip install uv

# MCP 서버용 Python 패키지 설치 (예시: mcp-cli)
pip install mcp[cli]

3. MCP 구성 파일 만들기

MCP 서버를 실행하기 위해서는 JSON 형식의 구성 파일이 필요합니다. 예를 들어, 로컬 파일 시스템에 접근하는 MCP 서버를 설정하는 구성 파일은 아래와 같습니다.

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/Users/username/Desktop"],
      "env": {
        "SOME_API_KEY": "YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

이 파일은 사용자가 원하는 위치(예: ~/.claude/servers/claude-desktop-config.json 또는 프로젝트 폴더 내 .cursor/mcp.json)에 저장하면 됩니다.

Windows 환경에서 MCP 서버를 설치하고 실행하는 간단한 예제를 살펴보겠습니다.

1. 환경 준비

Node.js 설치

2. MCP 서버 설치

# YouTube 다운로더
npm install -g @anaisbetts/mcp-youtube

3. API 키 얻기
키 얻기

4. MCP 구성 파일 만들기

# 설정 파일 열기 명령어
code %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

YouTube MCP 설정

{
  "mcpServers": {
    "mcp-youtube": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@anaisbetts/mcp-youtube"
      ]
    }
  }
}

설정이 완료되면 Claude Desktop App을 재시작한 후 다음과 같은 명령어로 테스트해보세요

이 YouTube 영상의 내용을 분석해줘

MCP 사용 예제

다음은 Python으로 간단한 MCP 도구(예: 두 수를 더하는 함수)를 구현하는 예제입니다.

예제: 두 수의 합 구하기

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# MCP 서버 초기화
mcp = FastMCP("Demo")

# MCP 도구 등록: 두 수를 더하는 함수
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """두 숫자의 합을 반환"""
    return a + b

# MCP 서버 실행
if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

이제 AI 모델(또는 Claude Desktop 등)에서 add 도구를 호출하면, 두 수의 합을 반환하는 결과를 받을 수 있습니다.

응용: 국가별 수도 정보 제공

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# 국가별 수도 정보 정의
capitals = {
    "대한민국": "서울",
    "미국": "워싱턴 D.C.",
    "프랑스": "파리",
    "일본": "도쿄"
}

# MCP 서버 초기화
mcp = FastMCP("CountryInfo")

# 리소스: 국가 목록 제공
@mcp.resource("country://list")
def list_countries() -> list[str]:
    return list(capitals.keys())

# 도구: 특정 국가의 수도 반환
@mcp.tool()
def get_capital(country: str) -> str:
    return capitals.get(country, "알 수 없음")

# MCP 서버 실행
if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

이 예제를 통해, AI 모델은 get_capital("대한민국")을 호출하여 **"서울"**이라는 결과를 쉽게 얻을 수 있습니다.

MCP 활용 시 고려사항

보안: 외부 데이터에 접근할 때 인증과 권한 관리를 철저히 해야 합니다. MCP는 OAuth 2.0과 같은 표준 인증 방식도 도입하여 보안을 강화할 예정입니다.
확장성: MCP를 사용하면 한 번의 통합으로 다양한 데이터 소스를 연결할 수 있으므로, 추후 새로운 데이터 소스 추가 시에도 코드를 크게 수정할 필요가 없습니다.
디버깅: MCP Inspector와 같은 도구를 사용하면, MCP 클라이언트와 서버 간의 메시지 교환을 쉽게 모니터링하고 문제를 해결할 수 있습니다.

결론

Model Context Protocol(MCP)은 AI 애플리케이션이 외부 데이터 소스와 도구를 손쉽게 연결할 수 있도록 해주는 혁신적인 오픈 프로토콜입니다.

단일 표준 인터페이스를 통해 개발자는 여러 API를 개별적으로 통합할 필요 없이, 한 번의 작업으로 다양한 데이터 소스와 연결할 수 있습니다.
클라이언트-서버 아키텍처 덕분에 AI 모델은 지속적인 컨텍스트를 유지하며, 보다 정교한 응답과 작업 수행이 가능합니다.
앞으로 OAuth 등 보안 기능이 추가되면, 클라우드 환경이나 다중 사용자 환경에서도 더욱 안전하게 MCP를 활용할 수 있을 것입니다.

프로필

Model Context Protocol 개요

Model Context Protocol(MCP)로 AI와 외부 데이터 소스를 손쉽게 연결하기

MCP란 무엇인가?

MCP가 필요한 이유

MCP의 기본 구조

1. MCP 호스트 (Host)

2. MCP 클라이언트 (Client)

3. MCP 서버 (Server)

4. 컨텍스트 요소 (Context)

MCP 설치 및 구성 방법

1. 환경 준비

2. MCP 서버 설치

3. MCP 구성 파일 만들기

1. 환경 준비

2. MCP 서버 설치

3. API 키 얻기

4. MCP 구성 파일 만들기

MCP 사용 예제

예제: 두 수의 합 구하기

응용: 국가별 수도 정보 제공

MCP 활용 시 고려사항

결론

작성자: 김영국

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