MCP(Model Context Protocol) 퀵스타트 가이드

MCP(Model Context Protocol) 퀵스타트 가이드

MCP란 무엇이며, 왜 필요한가?

Model Context Protocol(MCP)는 애플리케이션이 대형 언어 모델(LLM)에 컨텍스트(맥락 정보)를 제공하는 방법을 표준화한 개방형 프로토콜입니다. 흔히 “AI 분야의 USB-C 표준”에 비유되며, 다양한 AI 모델을 여러 데이터 소스와 도구에 단일 인터페이스로 연결할 수 있게 해줍니다.

MCP가 등장하기 전까지는 각 AI 모델마다 외부 데이터를 활용하려면 별도의 맞춤 통합이 필요했습니다. 예를 들어 웹 데이터, 사내 DB, 파일 시스템 등의 정보를 모델이 활용하려면 케이스별로 복잡한 연동 코드를 작성해야 했습니다. MCP는 이러한 문제를 하나의 표준 프로토콜로 해결하여, LLM이 실시간 외부 데이터와 도구에 쉽게 접근함으로써 더 정확하고 풍부한 응답을 생성할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해:

• 최신 정보 제공: LLM의 한계인 사전 학습 데이터의 시각(時刻) 문제를 해소하고, 실시간 정보나 최신 지식을 제공할 수 있습니다.
• 도메인 지식 보강: 전문 분야의 데이터(예: 사내 문서, 특정 도메인의 DB 등)를 연결해 LLM의 전문성을 높일 수 있습니다.
• 통합 비용 감소: 다양한 데이터 소스별 커스텀 코드 대신 표준 MCP 서버로 일관되게 연결하므로 개발 및 유지보수 비용이 줄어듭니다.
• 모델/벤더 교체 용이: MCP를 사용하면 백엔드 모델을 OpenAI GPT, Anthropic Claude 등으로 쉽게 바꿀 수 있고, 다양한 LLM 벤더를 유연하게 활용할 수 있습니다. 애플리케이션 로직은 MCP 표준에 따르므로 모델 교체에 따른 추가 작업이 최소화됩니다.

요약하면 MCP는 AI 모델과 외부 세계(데이터/툴)를 잇는 범용 커넥터 역할을 합니다. MCP 서버를 통해 파일, 데이터베이스, 웹 API 등의 정보를 표준화된 방식으로 노출하고, 클라이언트(호스트)는 이 MCP 서버에 연결하여 LLM에게 필요한 컨텍스트를 공급합니다. 이러한 구조로 AI 비서/에이전트는 고립되지 않고 실제 환경과 양방향으로 소통하게 되며, 더 관련성 높은 답변과 작업 수행이 가능해집니다.

MCP 설치 및 초기 설정

MCP는 다양한 언어의 SDK를 제공합니다. 여기서는 JavaScript(Node.js), Kotlin, Java 환경에서 MCP를 설치하고 설정하는 방법을 알아봅니다.

JavaScript 환경 (Node.js)

• Node.js 용 SDK 설치: NPM을 통해 MCP 공식 TypeScript SDK를 설치합니다. 터미널에서 다음 명령을 실행하세요:

npm install @modelcontextprotocol/sdk

Note: @modelcontextprotocol/sdk 패키지는 TypeScript/JavaScript용 MCP SDK입니다. 추가로 이 예시 코드에서는 스키마 정의를 위해 zod 라이브러리를 사용하므로, npm install zod로 함께 설치해줍니다.

• 기본 설정: Node.js에서 ESM 모듈을 사용하도록 설정하거나, CommonJS 환경에서는 import 대신 require 문을 사용합니다. (공식 SDK는 ESM 형태로 배포됩니다.)

Kotlin 환경

• Gradle/Maven 의존성 추가: Kotlin용 MCP SDK는 Maven Central에 배포되어 있습니다. Gradle 프로젝트라면 build.gradle에 의존성을 추가합니다 (버전은 최신 안정판 사용):

// Gradle (Groovy DSL) 예시
implementation 'io.modelcontextprotocol:kotlin-sdk-jvm:0.4.0'

만약 Kotlin DSL을 사용 중이라면 동일한 문자열을 implementation("io.modelcontextprotocol:kotlin-sdk-jvm:0.4.0") 형태로 추가하면 됩니다.
Maven 프로젝트의 경우 pom.xml에 다음과 같은 <dependency>를 추가하세요 (버전은 동일):

<dependency>
    <groupId>io.modelcontextprotocol</groupId>
    <artifactId>kotlin-sdk-jvm</artifactId>
    <version>0.4.0</version>
</dependency>

Note: Kotlin SDK는 JetBrains와 Anthropic이 협력하여 개발한 공식 SDK입니다. 2025년 3월 기준 최신 버전은 0.4.0이며, Maven Central을 통해 받아올 수 있습니다. (kotlin-sdk-jvm은 JVM용 artifacts이며, 멀티플랫폼 지원을 위해 모듈이 분리되어 있습니다.)

• 추가 설정: 별도의 리포지토리를 추가로 설정할 필요 없이 Maven Central 기본 설정으로 받아지지만, 혹시 최신 버전이 Maven Central에 없다면 공식 GitHub 저장소의 가이드를 참고하세요. (JetBrains Space 패키지 저장소를 등록해야 할 수도 있습니다.)

Java 환경

• Gradle 의존성: Java SDK도 Maven Central에 있습니다. Gradle 프로젝트에서는 예를 들어 다음과 같이 추가합니다 (Maven Repository: io.modelcontextprotocol.sdk » mcp » 0.8.1):

implementation 'io.modelcontextprotocol.sdk:mcp:0.8.1'

• Maven 의존성: Maven을 사용한다면 pom.xml에 다음 내용을 추가하세요 (Maven Repository: io.modelcontextprotocol.sdk » mcp » 0.8.1):

<dependency>
    <groupId>io.modelcontextprotocol.sdk</groupId>
    <artifactId>mcp</artifactId>
    <version>0.8.1</version>
</dependency>

Note: 위 버전 0.8.1은 2025년 3월 말 기준 최신 릴리즈입니다. 최신 버전은 Maven Repository 페이지나 GitHub 릴리즈 노트를 참고하여 변경해 주세요. Java SDK는 Spring AI 팀과 협력하여 만들어졌으며, Spring Boot와 통합도 지원하지만 여기서는 순수 Java만으로 사용하는 방법을 다룹니다.

• 기타 설정: Java SDK를 사용하려면 자바 버전은 Java 17 이상을 권장합니다. 또한 JSON 처리를 위해 Jackson 등의 라이브러리가 자동 포함되므로 별도 설정은 필요 없습니다.

사용 예제: JavaScript, Kotlin, Java로 MCP 활용하기

이제 각 언어별로 간단한 MCP 서버를 만들어 보는 예제를 살펴보겠습니다. MCP 서버란 LLM에 노출할 데이터나 기능을 제공하는 경량 서버 프로그램으로, MCP 프로토콜을 통해 호스트(예: AI 어시스턴트 애플리케이션)와 통신합니다. 아래 예제에서는 공통적으로:

• “덧셈 계산기” 도구(tool)를 하나 추가해 봅니다. LLM이 두 숫자의 합을 요구할 때 사용할 수 있는 간단한 기능입니다.
• “인사말” 리소스(resource)를 하나 추가해 봅니다. {name}이라는 이름을 받아서 “Hello, {name}!” 형태의 문장을 제공하는 컨텍스트 데이터입니다.

각 예제 코드는 실제로 실행 가능한 수준으로 작성되었으며, 필요한 경우 주석으로 설명을 덧붙였습니다.

JavaScript 예제 (Node.js)

아래 코드는 Node.js 환경에서 MCP 서버를 생성하고, 표준 입출력(stdio)을 통해 통신하도록 설정한 예시입니다. @modelcontextprotocol/sdk에서 제공하는 클래스를 사용하며, TypeScript/ESM 문법을 활용합니다:

import { McpServer, ResourceTemplate } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { z } from "zod";  // 스키마 정의를 위한 라이브러리

// MCP 서버 생성 (이름과 버전 설정)
const server = new McpServer({
  name: "Demo",
  version: "1.0.0"
});

// "add" 도구 추가: 두 수 a, b를 더하는 기능
server.tool(
  "add",
  { 
    a: z.number(),               // 입력 파라미터 a: 숫자
    b: z.number()                // 입력 파라미터 b: 숫자
  },
  async ({ a, b }) => ({         // 도구 실행 로직 (비동기 함수)
    content: [
      { type: "text", text: String(a + b) }  // a+b 계산 결과를 문자열로 반환
    ]
  })
);

// "greeting" 리소스 추가: "greeting://{name}" URI로 호출 시 인사말 제공
server.resource(
  "greeting",
  new ResourceTemplate("greeting://{name}", { list: undefined }),
  async (uri, { name }) => ({    // 리소스 읽기 처리 (name을 URI에서 추출)
    contents: [
      {
        uri: uri.href,           // 요청된 URI (greeting:// 이름)
        text: `Hello, ${name}!`  // "Hello, name!" 형태의 응답 텍스트
      }
    ]
  })
);

// 서버 시작: 표준 입력(stdout)과 출력(stdin)으로 통신 시작
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

위 코드에서는 McpServer 객체를 만들고, .tool() 메서드로 덧셈 도구, .resource() 메서드로 인사말 리소스를 등록했습니다. ResourceTemplate("greeting://{name}")은 {name} 부분을 동적으로 받기 위한 URI 패턴입니다. 마지막으로 StdioServerTransport를 통해 현재 프로세스의 표준입출력과 연결(connect)하면 MCP 서버가 실행되어 호스트의 요청을 받을 준비가 완료됩니다.

Kotlin 예제

Kotlin SDK를 사용하여 동일한 기능의 MCP 서버를 구현해보겠습니다. Kotlin SDK는 DSL을 활용하여 비교적 간결하게 MCP 서버를 정의할 수 있습니다. 아래 코드는 한 개의 리소스를 가진 MCP 서버를 생성하고 표준입출력으로 통신합니다 (도구 추가도 유사한 방식으로 가능합니다).

import io.modelcontextprotocol.kotlin.sdk.server.Server
import io.modelcontextprotocol.kotlin.sdk.server.ServerOptions
import io.modelcontextprotocol.kotlin.sdk.server.StdioServerTransport
import io.modelcontextprotocol.kotlin.sdk.ServerCapabilities
import io.modelcontextprotocol.kotlin.sdk.resources.ReadResourceResult
import io.modelcontextprotocol.kotlin.sdk.contents.TextResourceContents

// MCP 서버 생성 (이름: "Demo", 버전: 1.0.0)
val server = Server(
    serverInfo = Implementation(name = "Demo", version = "1.0.0"),
    options = ServerOptions(  // 서버 기능 옵션 설정 (필요시)
        capabilities = ServerCapabilities(
            resources = ServerCapabilities.Resources(
            subscribe = true,
            listChanged = true
        )
    )
)

// "greeting" 리소스 추가: 정적 인사말 제공
server.addResource(
    uri = "greeting://hello",
    name = "Greeting",
    description = "Returns a greeting message",
    mimeType = "text/plain"
) { request ->
    // ReadResourceResult로 리소스 응답 구성
    ReadResourceResult(
        contents = listOf(
            TextResourceContents(
                text = "Hello, MCP!",
                uri = request.uri,
                mimeType = "text/plain"
            )
        )
    )
}

// (참고) 도구 추가 예시 - Kotlin SDK에서도 유사한 패턴으로 지원
// server.addTool(name = "add", ... ) { exchange, args -> ... }

// 서버 시작: 표준입출력(stdio) transport로 연결
val transport = StdioServerTransport()
server.connect(transport)

설명: 위 Kotlin 예제에서는 Server 객체를 생성할 때 ServerOptions를 통해 기능을 설정하고 있습니다. resources.subscribe = true 등은 클라이언트가 리소스 목록 변경을 구독할 수 있게 하는 옵션이며 필수는 아닙니다. 리소스 추가는 server.addResource(...) { ... } 형태로 URI와 설명을 지정하고, 람다 블록 안에서 해당 리소스 요청을 처리하여 ReadResourceResult를 반환합니다. 여기서는 고정된 문자열 "Hello, MCP!"를 반환하지만, request.uri를 파싱하여 동적으로 내용을 생성할 수도 있습니다. (예를 들어 greeting://Alice가 오면 "Hello, Alice!"로 답변하도록 구현 가능)

Java 예제

마지막으로 Java 환경에서 MCP 서버를 구현하는 예제입니다. Java SDK는 동기식(McpSyncServer)과 비동기식 서버 API를 모두 제공하는데, 여기서는 동기식 Sync 서버를 사용합니다. 아래 코드는 덧셈 도구 하나를 가진 MCP 서버를 생성하여 표준입출력으로 통신하는 예제입니다:

import io.modelcontextprotocol.sdk.McpServer;
import io.modelcontextprotocol.sdk.McpSyncServer;
import io.modelcontextprotocol.sdk.transport.StdioServerTransport;
import io.modelcontextprotocol.sdk.schema.Tool;
import io.modelcontextprotocol.sdk.schema.CallToolResult;
import io.modelcontextprotocol.sdk.schema.TextContent;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class DemoMCP {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // MCP Sync 서버 생성 (전송 방식: stdio)
        McpSyncServer server = McpServer.sync(new StdioServerTransport())
                                        .serverInfo("Demo", "1.0.0")
                                        .build();

        // "add" 도구 정의: 두 숫자를 더하는 기능
        Tool addTool = new Tool(
            "add", 
            "두 수를 더하는 도구", 
            """
            { "type": "object",
              "properties": { 
                "a": { "type": "number" },
                "b": { "type": "number" }
              },
              "required": ["a","b"]
            }
            """  // JSON 형태의 파라미터 스키마 정의
        );
        // 도구를 서버에 등록 (호출 핸들러 구현 포함)
        server.addTool(addTool, (exchange, arguments) -> {
            // 인자에서 a, b 값을 추출하여 더하기
            double a = ((Number) arguments.get("a")).doubleValue();
            double b = ((Number) arguments.get("b")).doubleValue();
            String resultText = String.valueOf(a + b);
            // 결과를 TextContent로 감싸서 반환 (완료 플래그 false)
            return new CallToolResult(
                List.of(new TextContent(resultText)), 
                false
            );
        });

        // (선택) 리소스나 프롬프트를 추가할 수도 있음: server.addResource(...), server.addPrompt(...) 등

        // MCP 서버 실행 시작
        server.connect();
    }
}

위 Java 코드를 살펴보면 다음과 같습니다:

• McpServer.sync(new StdioServerTransport())...build() 부분에서 동기식 MCP 서버 인스턴스를 생성합니다. 표준입출력을 통해 통신하므로, 이 프로세스를 예를 들어 Claude Desktop 같은 호스트가 서브프로세스로 실행하여 통신하게 됩니다.
• new Tool("add", "..." , "{...}") 생성자에는 도구 이름, 설명, 그리고 파라미터 JSON 스키마를 문자열로 전달합니다. 여기서는 간단히 a와 b를 숫자로 받도록 JSON Schema 형식으로 작성했습니다.
• server.addTool(..., (exchange, arguments) -> { ... })를 통해 도구의 실제 동작을 구현합니다. arguments는 Map<String, Object> 형태로 클라이언트(LLM)가 전달한 파라미터를 받습니다. a, b를 꺼내 더한 뒤, 결과 숫자를 문자열로 변환하여 TextContent 객체로 감싼 후 CallToolResult에 담아 반환합니다. (TextContent는 MCP 프로토콜에서 텍스트 조각을 나타내는 클래스입니다.)
• 마지막으로 server.connect()를 호출하면 서버가 시작되어 클라이언트의 MCP 요청을 처리하게 됩니다. (동기식이므로 내부적으로 현재 스레드가 입력 대기 상태에 들어갑니다.)

Note: Java SDK를 사용할 때는 제네릭 타입과 JSON 스키마 작성에 유의해야 합니다. 예를 들어 위 코드에서 arguments.get("a")의 반환 타입이 Number로 캐스팅되었는데, 스키마에 따라 적절한 타입으로 변환되어 옵니다. 또한 JSON Schema는 문자열로 직접 넘기기보다 Jackson JsonNode 등을 사용할 수도 있습니다. 더 복잡한 자료형의 경우 McpSchema 유틸리티 클래스를 활용하면 편리합니다.

MCP의 주요 구성 요소 (context, prompt, model, response 등)

MCP를 이해하려면 자주 등장하는 핵심 개념들을 정리할 필요가 있습니다. 초보자 입장에서 혼동하기 쉬운 용어들을 간략히 설명하면 다음과 같습니다:

• 컨텍스트(Context): 말 그대로 맥락 정보를 의미합니다. LLM이 답변을 생성할 때 참고할 수 있는 추가 데이터로, MCP에서는 주로 리소스(Resource)의 형태로 제공됩니다. 예를 들어 파일 내용, 데이터베이스 쿼리 결과, 사용자 프로필 정보 등이 컨텍스트가 되어 모델 입력에 포함됩니다. MCP는 이러한 컨텍스트 데이터를 표준화된 방식으로 LLM에게 제공하여, 모델이 질문과 관련된 최신 정보나 외부 지식을 활용할 수 있게 합니다. 간단히 말해 “모델에 주입되는 외부 지식”이라고 이해할 수 있습니다.

• 프롬프트(Prompt): LLM에게 주어지는 질문 또는 명령을 가리킵니다. 일반적으로 사용자가 입력하는 질문뿐 아니라, 시스템이 미리 정의한 지시문이나 대화의 역사도 모두 프롬프트의 일부입니다. MCP 맥락에서 프롬프트는 특히 서버가 제공하는 프롬프트 템플릿을 의미하기도 합니다. MCP 서버는 자주 쓰이는 질문 양식을 Prompt 템플릿으로 노출할 수 있으며, 클라이언트는 prompts/list로 사용 가능한 프롬프트들을 받고 prompts/get으로 특정 템플릿을 불러와 사용할 수 있습니다. 예를 들어 “요약 요청” 프롬프트 템플릿을 서버가 제공하면, 사용자는 이를 선택해 쉽게 요약 작업을 수행하는 식입니다. 요약하면, Prompt는 모델에게 전달되는 입력 메시지 또는 그 템플릿이라고 볼 수 있습니다.

• 모델(Model): 여기서 말하는 모델은 LLM 자체를 지칭합니다. GPT-4, Claude 2, PaLM 등 다양한 언어 모델 중 어떤 것을 쓰든 MCP 관점에서는 추상적인 “모델”로 간주됩니다. MCP의 장점은 모델에 종속적이지 않다는 것으로, OpenAI, Anthropic 등 여러 LLM 엔진을 교체하여 쓸 수 있는 유연성을 제공합니다. MCP 서버는 모델과 직접 통신하지 않지만, 호스트(클라이언트)가 모델 API를 호출할 때 MCP를 통해 얻은 컨텍스트를 포함시켜 줍니다. 따라서 MCP는 모델과 데이터를 연결해주는 표준 인터페이스일 뿐, 모델 자체를 제공하지는 않습니다. (모델 호출은 클라이언트 측의 몫입니다.)

• 응답(Response): LLM이 최종적으로 생성한 답변을 의미합니다. 사용자 질문(프롬프트)을 받고 모델이 컨텍스트와 자체 지식을 종합하여 생성한 결과가 응답입니다. MCP에서 응답은 모델이 생성하는 텍스트일 수도 있고, MCP 서버의 도구 호출 결과일 수도 있습니다. 예를 들어 LLM이 MCP 도구를 호출하면, 그 결과도 일종의 응답으로서 대화 흐름에 포함되고, 최종적으로 모델의 답변이 결정됩니다. MCP 프로토콜 상에서는 모델 응답도 CreateMessageResult 등의 메시지로 교환되는데, 일반적으로 개발자는 이를 신경쓰지 않고 호스트 애플리케이션이 대신 처리합니다. 요약하면 Response는 사용자 질문에 대한 최종 출력이며, MCP는 그 응답이 더 유용하도록 과정 중에 컨텍스트와 툴을 통해 도와주는 역할을 합니다.

이 밖에도 서버(Server), 클라이언트(Client), 도구(Tool) 등의 용어가 있습니다:

• MCP 서버는 앞서 구현해본 것처럼 데이터/기능을 노출하는 프로그램입니다. 예를 들어 파일 서버, 날씨 정보 서버, 데이터베이스 질의 서버 등 목적별로 여러 MCP 서버를 동시에 운영할 수도 있습니다. 서버는 resources(데이터), tools(도구), prompts(프롬프트) 등을 제공하며, 표준 JSON-RPC 기반 메시지로 클라이언트와 통신합니다. 서버는 자신이 노출하는 리소스/도구 목록을 제공하고(Read/list), 호출 요청을 받아 처리(call)합니다.

• MCP 클라이언트/호스트는 AI 모델을 품고 있으면서 MCP 서버와 연결되는 측입니다. 예를 들어 Claude Desktop 애플리케이션이나 ChatGPT 플러그인 호스트 등이 MCP 클라이언트에 해당합니다. 이들은 사용자의 질문을 받아 필요한 경우 MCP 서버의 리소스를 읽거나 도구를 실행하고, 그 결과를 모델의 프롬프트에 포함시켜 응답을 생성합니다. (때로는 에이전트(Agent)라고 불리기도 합니다.)

• 도구(Tool)는 MCP 서버가 제공하는 행동 기능입니다. 외부 API 호출, 계산, 파일 수정 같은 동작을 수행하며, LLM은 마치 함수 호출하듯이 MCP 도구를 사용할 수 있습니다. Tools는 REST의 POST에 비유되며, LLM에게 실행력을 부여하는 중요한 구성 요소입니다. LLM은 tools/list로 어떤 도구들이 있는지 알고, 필요 시 tools/call을 통해 서버의 함수를 실행하게 됩니다.

• 리소스(Resource)는 MCP 서버가 제공하는 데이터 읽기 인터페이스입니다. 파일의 내용, 데이터베이스 레코드, 웹 API 응답 등이 리소스로 노출될 수 있고, LLM은 이를 읽어와서 컨텍스트로 활용합니다. REST의 GET에 해당하며, URI로 식별됩니다. 예를 들어 file://README.md 리소스를 서버가 제공하면, LLM이 그 내용을 불러와 답변에 참고할 수 있습니다.

• 프롬프트(Prompt) 템플릿은 서버가 제공하는 미리 준비된 프롬프트 양식입니다. 예컨대 “주어진 텍스트 요약하기” 같은 작업을 아예 서버 측에 템플릿으로 넣어 두고, 클라이언트가 이를 불러와 사용자 대신 모델에게 전달할 수 있습니다. 이를 통해 일관된 상호작용을 재사용하고 공유할 수 있습니다.

위 개념들은 MCP를 활용한 에이전트를 만들 때 모두 중요합니다. 정리하면, 호스트(클라이언트)에는 모델이 있고, 서버는 모델이 사용할 컨텍스트 데이터(리소스)와 기능(툴), 그리고 프롬프트 템플릿을 제공합니다. 모델은 사용자 프롬프트를 받고 필요한 경우 툴 호출이나 리소스 요청을 하며, 최종 응답을 사용자에게 돌려줍니다. MCP는 이러한 일련의 과정을 표준 프로토콜로 중계해주는 역할을 합니다.

초보자를 위한 주의사항 및 팁

마지막으로, MCP를 처음 사용하면서 겪을 수 있는 몇 가지 주의사항과 팁을 정리하겠습니다:

• 로컬 실행 및 보안 권한: 현재(2025년 초 기준) MCP는 주로 로컬 환경에서 동작합니다. 예를 들어 Claude Desktop에서 MCP 서버를 사용하려면, 해당 MCP 서버 프로그램이 같은 PC에서 실행되어야 합니다. Claude Desktop의 경우 MCP 서버를 연결할 때마다 사용자에게 허가를 구하는 창이 뜨며, 이를 승인해야 연결됩니다. 초보자는 이 동작을 보고 당황할 수 있으나 정상적인 보안 조치입니다. 항상 신뢰할 수 있는 MCP 서버만 로컬에서 실행하고 승인하도록 하세요.

• MCP Inspector 활용: MCP 생태계에는 Inspector라는 유용한 도구가 있습니다. npx @modelcontextprotocol/inspector 명령으로 실행할 수 있는 CLI 기반 인터랙티브 디버거로서, MCP 서버와 수동으로 메시지를 주고받으며 테스트해볼 수 있습니다. 초보 단계에서 자신의 MCP 서버가 제대로 동작하는지 확인하거나, resources/list, tools/call 등의 요청/응답 형식을 살펴보는 용도로 Inspector를 사용해 보세요. 이를 통해 호스트 없이도 MCP 서버를 시험해보고 문제를 찾을 수 있습니다.

• 도구와 리소스 설계 팁: LLM이 언제 어떤 MCP 도구를 호출할지는 모델이 판단합니다. 따라서 도구 이름과 설명을 명확히 정의하는 것이 중요합니다. 예를 들어 단순히 "툴 이름: find" 보다는 "문자열 검색 도구(find): 텍스트에서 키워드 검색"처럼 역할과 기능을 명시하면 모델이 필요한 순간에 그 도구를 더 잘 선택합니다. 마찬가지로 리소스도 URI 네이밍을 직관적으로 하고 ("weather://<city>" 등) description을 충분히 달아주면 LLM이 해당 리소스를 컨텍스트로 불러올 가능성이 높아집니다.

• 에러 처리와 예외 상황: MCP 서버 구현시 예외 처리를 꼼꼼히 하는 것이 좋습니다. 예를 들어 도구 실행 중 에러가 발생해도 서버 자체가 종료되지 않도록 try-catch로 잡고, 에러 메시지를 CallToolResult에 담아 반환하는 식으로 처리하세요. LLM은 이 오류 응답을 받아 사용자에게 전달하거나 다른 대안을 시도할 수 있습니다. 또한 타임아웃이나 권한 오류 등의 상황도 고려하여, 가능한 한 명시적인 오류 응답을 주는 것이 좋습니다. 이는 보안 측면에서도 내부 정보를 과다暴露하지 않도록 하는 모범 사례입니다.

• 호환성과 확장성: MCP는 아직 진화 중인 표준입니다. 호스트 측(예: 다양한 IDE, 채팅 애플리케이션 등)마다 지원하는 MCP 기능 범위가 조금씩 다를 수 있습니다. 예를 들어 어떤 호스트는 Tools만 지원하고 Resources는 지원하지 않을 수 있습니다. 사용하려는 시나리오에 해당 호스트가 필요한 MCP 기능을 지원하는지 문서를 확인하세요. 또한 MCP 사양은 점차 개선되고 있으므로, SDK 버전을 최신으로 유지하고 변경 로그를 살펴보면 새로운 기능이나 중요한 수정사항을 따라가기 쉽습니다.

• 원격 서버 활용: MCP의 표준 전송 방식으로는 로컬용 stdio 외에 원격 통신용 SSE(Server-Sent Events)도 정의되어 있습니다. 이를 사용하면 MCP 서버를 원격 서버로 배포하고 HTTP로 연결할 수 있지만, 현재 지원하는 호스트가 제한적입니다. 만약 원격 MCP 서버를 구축하려면 CORS 설정, 인증 등에 신경 써야 합니다. 예를 들어 API 키가 필요한 외부 서비스에 MCP 서버가 연결하는 경우, 해당 키를 안전하게 처리하고 노출하지 않도록 주의하세요. 기본적으로 MCP 통신은 JSON-RPC 2.0 기반이므로, 웹 방화벽 등이 이를 차단하지 않도록 설정이 필요할 수도 있습니다.

이상으로 MCP의 개념 소개부터 설치, 예제, 주요 개념, 그리고 팁까지 살펴보았습니다. MCP를 활용하면 AI 애플리케이션에 외부 지식을 손쉽게 통합할 수 있으므로, 작은 프로젝트부터 차근차근 시도해 보시길 권합니다. 공식 문서와 커뮤니티도 활발히 업데이트되고 있으니 참고하시고, 표준을 통한 AI 개발의 이점을 직접 체감해 보세요!