Model Context Protocol (MCP) - 3

3부: MCP 고급 활용 및 실전 응용

7장: 고급 컨텍스트 관리 기법과 MCP

MCP는 기본적인 컨텍스트 제공 및 도구 실행 기능을 넘어, 더 복잡하고 동적인 AI 애플리케이션 시나리오를 지원하기 위한 고급 기능과 통합 방안을 제공합니다.

7.1. 긴 컨텍스트 처리 전략과 MCP 연동

LLM의 컨텍스트 창 제한은 긴 문서 처리나 장시간 대화 유지에 어려움을 줍니다. MCP는 이러한 문제를 직접 해결하기보다는, 긴 컨텍스트 처리 전략과 연동하여 효율성을 높이는 방식으로 기여합니다.

• RAG (Retrieval-Augmented Generation) 연동: MCP는 RAG 파이프라인의 핵심 요소로 활용될 수 있습니다.
  • MCP 리소스 활용: 외부 지식 베이스(문서 저장소, 데이터베이스 등)를 MCP 서버의 '리소스'로 노출할 수 있습니다. RAG 시스템의 검색(Retrieval) 단계에서는 사용자 쿼리와 관련된 정보를 담은 리소스를 MCP를 통해 조회(resources/read)하여 가져옵니다. 이렇게 검색된 관련성 높은 정보 조각(chunk)만을 LLM의 컨텍스트 창에 주입하여 응답을 생성하게 함으로써, 전체 문서를 로드할 필요 없이 정확하고 효율적인 응답 생성을 지원합니다.  
     
  • MCP 도구 활용: 벡터 데이터베이스 쿼리, 문서 요약, 키워드 추출 등 RAG 파이프라인에 필요한 특정 작업을 수행하는 '도구'를 MCP 서버로 구현할 수 있습니다. AI 에이전트(호스트/클라이언트)는 필요에 따라 MCP를 통해 이러한 도구를 호출(tools/call)하여 RAG 프로세스를 진행할 수 있습니다.  
• 컨텍스트 요약/압축: 긴 대화 기록이나 문서를 처리해야 할 때, 전체 내용을 컨텍스트 창에 넣기 어려울 수 있습니다. MCP '도구'를 사용하여 대화 기록이나 문서의 핵심 내용을 요약하거나 압축하는 기능을 구현하고, LLM은 이 요약된 컨텍스트를 기반으로 작업을 수행할 수 있습니다.
• GraphRAG: 지식 그래프를 활용하는 고급 RAG 기법인 GraphRAG 역시 MCP 서버를 통해 통합될 수 있습니다. 지식 그래프 조회 및 탐색 기능을 MCP 도구나 리소스로 제공하여, 모델이 관계형 지식 컨텍스트를 활용하도록 지원할 수 있습니다.  
   

결론적으로 MCP는 RAG나 요약과 같은 긴 컨텍스트 처리 전략을 대체하는 것이 아니라, 이러한 전략을 구현하는 데 필요한 외부 데이터 접근 및 처리 기능을 표준화된 방식으로 제공하는 중요한 인에이블러(enabler) 역할을 합니다. 이는 AI 에이전트가 필요한 외부 컨텍스트(RAG 데이터 소스)나 기능(처리 도구)에 표준화된 통신 계층을 통해 접근할 수 있게 함으로써, 고급 AI 패턴 구현을 용이하게 합니다.  

 

7.2. 동적 컨텍스트 업데이트 및 관리

MCP는 정적인 데이터 제공뿐만 아니라, 실시간으로 변화하는 컨텍스트를 처리하기 위한 메커니즘을 지원합니다. 이는 단순한 요청-응답 상호작용을 넘어, 보다 동적이고 이벤트 기반적인 AI 애플리케이션 구축을 가능하게 합니다.

• 리소스 내용 변경 구독 및 알림: 클라이언트는 특정 리소스의 내용 변경에 대해 구독(resources/subscribe 요청)할 수 있습니다. 서버는 해당 리소스의 내용이 변경되면 구독 중인 클라이언트에게 notifications/resources/updated 알림을 보내 변경 사실을 알립니다. 클라이언트는 이 알림을 받고 필요에 따라 resources/read를 다시 호출하여 최신 내용을 가져올 수 있습니다. 이를 통해 클라이언트는 서버의 데이터를 지속적으로 폴링(polling)할 필요 없이 변경 사항을 즉시 인지할 수 있습니다.  
   
• 기능 목록 동적 업데이트 알림: 서버가 제공하는 도구, 리소스, 프롬프트 목록이 동적으로 변경될 수 있습니다(예: 새로운 도구 추가, 기존 리소스 제거). 서버는 이러한 변경 사항이 발생했을 때 notifications/tools/list_changed, notifications/resources/list_changed, notifications/prompts/list_changed 알림을 클라이언트에게 보낼 수 있습니다. 클라이언트는 이 알림을 받고 해당 목록을 다시 조회하여 최신 기능 상태를 반영할 수 있습니다.  
   
• 활용 시나리오: 이러한 동적 업데이트 기능은 실시간 데이터 피드를 반영하는 대시보드, 여러 사용자가 동시에 편집하는 협업 도구의 컨텍스트 동기화, 시스템 상태 변화에 따라 AI 에이전트의 행동을 조절하는 모니터링 시스템 등에 유용하게 사용될 수 있습니다.  
   

이러한 구독 및 알림 메커니즘은 MCP가 단순한 정보 조회 프로토콜을 넘어, 실시간 상호작용과 이벤트 기반 아키텍처를 지원하는 강력한 기반을 제공함을 보여줍니다.

7.3. 다중 모드 컨텍스트 지원

MCP는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오 등 다양한 형태의 데이터를 컨텍스트로 처리할 수 있도록 설계되었습니다.

• 프롬프트 메시지 내 다중 모드 컨텐츠: prompts/get 응답으로 반환되는 메시지 목록 내의 개별 메시지 컨텐츠는 텍스트 외에 이미지(image)나 오디오(audio) 타입을 가질 수 있습니다. 이 경우, 데이터는 Base64로 인코딩되고 해당 MIME 타입(예: image/png, audio/wav)이 함께 명시되어야 합니다. 이를 통해 LLM은 시각적 또는 청각적 정보를 포함한 프롬프트를 받아 처리할 수 있습니다.  
   
• 리소스로서의 다중 모드 데이터: MCP 리소스는 텍스트 데이터뿐만 아니라 바이너리 데이터(blob)도 표현할 수 있습니다. 클라이언트가 resources/read를 통해 이러한 리소스를 읽으면, 서버는 Base64로 인코딩된 데이터와 함께 적절한 MIME 타입을 반환합니다. 이를 통해 이미지 파일, 오디오 파일, 비디오 파일, PDF 문서 등 다양한 형식의 데이터를 MCP