Model Context Protocol(MCP)이란 무엇인가?

MCP는 LLM(대규모 언어 모델)을 사용하는 AI 애플리케이션에 컨텍스트를 제공하는 간단한 방법으로, 도구, 리소스, 프롬프트의 세 가지 주요 요소를 노출합니다

도구: 모델이 외부에서 수행할 수 있는 작업
리소스: 모델에 제공하려는 파일, 데이터 등 원시 데이터
프롬프트: 사용자가 직접 컨텍스트 창에 넣고 편집할 수 있는 내용
이 동영상에서는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용해 워크플로를 ai 애플리케이션에 통합하는 방법인 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)에 대해 심층적으로 설명합니다. 핵심 주제는 도구, 리소스, 프롬프트를 노출하는 프로토콜을 정의하여 모델과 API 및 내부 데이터와 같은 외부 데이터 소스 간의 상호 작용을 표준화하는 방법입니다. 이 논의에서는 애플리케이션 간의 데이터 전송을 간소화할 필요성에서 비롯된 MCP의 기원과 오픈 소스 채택을 통한 산업 표준으로의 진화에 대해 다룹니다. 연사들은 또한 문서화, 보안 개선, 에이전트 루프 및 장기 실행 작업을 위한 레지스트리 api와 같은 기능의 도입을 포함한 MCP의 미래에 대해 논의하며, AI 상호작용을 위한 기본 프로토콜이 될 수 있는 잠재력을 강조합니다.

내부 해커톤에서 많은 사람들이 MCP 서버 아이디어를 개발하고자 했으며, 이는 MCP의 잠재력을 시사한다 .
MCP는 워크플로를 AI 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있는 방법을 제공하며, 대규모 언어 모델(LLM)에 컨텍스트를 제공한다 .
MCP는 API를 호출하는 것과는 다르게, 데이터를 프롬프트로 전달하는 방식으로 모델과의 상호작용 패턴을 표준화한다 .
데이터를 API나 내부 데이터 원천에서 가져와서 모델에 전달하는 방식을 MCP로 정의하여 상호작용 패턴을 표준화한다 .
MCP는 도구와 프롬프트를 통해 데이터를 전달하는데 중점을 두고 있으며, 모델이 직접 API와 상호작용하지 않는 점에서 특별하다 .

MCP는 AI 애플리케이션과 대규모 언어 모델(LLM) 사이의 프로토콜로, 도구, 리소스, 프롬프트라는 세 가지 주요 요소를 노출한다 .
도구란 모델이 실제 세계에서 수행할 수 있는 행동으로 정의된다 .
리소스는 파일이나 텍스트 같은 생(raw) 데이터이며, RAG 파이프라인에 삽입하거나 다양한 용도로 사용할 수 있다 .
프롬프트는 사용자가 프로토콜의 컨텍스트 창에 직접 삽입하고, 편집할 수 있는 텍스트로, 프롬프트 템플릿은 슬래시 명령을 사용하여 쉽게 구현된다 .
MCP는 시간을 절약할 수 있도록 사용자가 프롬프트를 직접 작성할 필요가 없는 기능을 제공한다 .

MCP의 명명은 어렵지만, 많은 사람들에게 외부와 내부에서 관심을 끌고 있다 .
처음에는 IDE가 MCP를 채택했고, 이후 모델 제공자가 MCP를 채택하면서 시장에 파문을 일으켰다 .
MCP의 오픈 소스 결정은 AI 애플리케이션의 지속 가능성에 대한 불확실성을 줄이고, 빌더들이 통합과 개발에 적극적으로 참여할 수 있도록 장려하였다 .
오픈 소스 모델은 개발자들이 직접 문제를 해결하고 기여할 수 있는 순환 구조를 만들어, 더 많은 기업들이 MCP를 채택하고 있다는 것이다 .
현재 MCP는 클라우드 환경에서 원격 MCP로 확장 중이며, 많은 대기업과 오픈 소스 개발자들이 함께 성장하고 있다 .

MCP는 새로운 프로토콜의 탄생으로 비유되며, LLM에 컨텍스트를 제공하는 문제 해결에 초점을 맞춘다 .
MCP는 사용자들이 원하는 것을 중심으로 만들어져야 하며, 사용자는 기존 서버를 탐색하는 것부터 시작하여 MCP 작업 방식을 배우는 것이 효율적이라는 팁을 제공한다 .
Claude를 사용하여 MCP 서버와 다양한 도구를 통합하는 창의적인 예시들이 소개되며, MCP의 가능성은 무한하다 .
더 똑똑한 모델이 등장함에 따라 MCP의 여러 기능이 더 많이 활용될 예정이며, 모델이 더 지능적이 되어 긴 작업을 수행할 수 있을 것으로 전망된다 .
앞으로 MCP는 예시 및 문서화를 강화하고, 보안 기능과 에이전트 루프를 위한 레지스트리 API, 장기 실행 작업 지원을 통해 발전할 예정이다 .