알쏭달쏭

요약 — Model Context Protocol(MCP)는 “USB-C 같은 AI 표준 포트”라는 비유처럼, LLM(대규모 언어 모델) 기반 에이전트가 외부 데이터·도구와 안전하고 양방향으로 소통하도록 설계된 개방형 프로토콜입니다. MCP는 클라이언트-서버 구조와 도구(툴) 스키마를 중심으로 하여, 에이전트(클라이언트)가 여러 MCP 서버에 등록된 API·DB·애플리케이션을 표준화된 JSON 교환만으로 탐색-호출하고, 스트리밍 응답을 받아 작업을 완수할 수 있게 만듭니다. Anthropic·OpenAI·Microsoft 등 주요 AI 기업이 채택하면서, MCP는 검색·데이터 분석·IDE 플러그인 등 다양한 플랫폼에 빠르게 확산되고 있습니다. 이 글에서는 MCP의 정의와 필요성, 아키텍처, 생태계, 보안..

시작하기: MCP Inspector 설치 및 기본 사용법 MCP Inspector는 별도 설치 없이 npx를 통해 바로 실행할 수 있는 Node.js 기반의 인터랙티브 GUI 툴입니다 .기본 실행 형태는 다음과 같습니다:npx @modelcontextprotocol/inspector 여기서 자리에 서버 실행 명령을 넣으면 됩니다 . Java 기반 MCP 서버 검사 방법 Java로 작성된 MCP 서버 애플리케이션도 동일한 방식으로 검사할 수 있습니다 .예를 들어, 빌드한 JAR 파일(mcp-server.jar)이 있을 경우 다음과 같이 실행합니다:npx @modelcontextprotocol/inspector java -jar path/to/mcp-server.jar이렇게 하면 Inspector가..

var capabilities = ServerCapabilities.builder() .resources(false, true) // Resource support with list changes notifications .tools(true) // Tool support with list changes notifications .prompts(true) // Prompt support with list changes notifications .logging() // Enable logging support (enabled by default with logging level INFO) .build(); 1. reso..

1. MCP란 무엇인가?LLM 호스트(Claude Desktop, IDE 플러그인 등)와 도구(툴) 서버 사이의 JSON‑RPC 2.0 프로토콜툴 정의 (+JSON Schema)파라미터 타입·설명, 결과 타입 포함 → 호스트가 UI·검증 자동화전송(Transport)STDIO : 부모‑자식 프로세스 간 파이프SSE(Server‑Sent Events) : HTTP 스트림2. 프로젝트 골격📁 mcp-add ├─ build.gradle.kts # Kotlin DSL ├─ settings.gradle.kts └─ src └─ main/java/com/example/mcp ├─ AddTool.java # 툴 로직 └─ Main.java # 서..

1. MCP란 무엇인가?정의: LLM 애플리케이션이 외부 데이터·도구와 문맥(Context)을 주고받는 방법을 표준화한 오픈 프로토콜.배경: 각 AI 앱마다 API 연결 코드를 따로 짜야 하는 문제를 “한 번 통합‑여러 도구 연결” 패턴으로 단순화한다는 목표.주요 기능도구( Tools ) 호출 – LLM이 REST·DB·OS 명령 등 외부 동작 실행리소스( Resources ) – 파일/URL·스트림 형태 데이터 제공프롬프트( Prompts ) – 서버가 제공하는 템플릿 활용2. 아키텍처 ‑ Host / Client / Server계층역할특징Host데스크톱 앱(Claude Desktop 등) 속 컨테이너다중 Client 생성·수명 관리, AI 샘플링 조정, 보안 정책 강제ClientHost가 만드는 경량..

3부: MCP 고급 활용 및 실전 응용7장: 고급 컨텍스트 관리 기법과 MCPMCP는 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 연동LLM의 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 ..

2장: Model Context Protocol (MCP) 소개Model Context Protocol(MCP)은 AI 애플리케이션과 외부 세계 간의 상호작용을 표준화하기 위해 Anthropic이 제안하고 오픈소스로 공개한 프로토콜입니다.2.1. MCP의 정의: 무엇을 위한 프로토콜인가?MCP는 AI 애플리케이션(호스트/클라이언트)이 외부 데이터 소스, 도구, 시스템(서버)과 안전하고 효율적으로 통신하기 위한 개방형 표준 프로토콜입니다. 이는 AI 모델이 단순히 학습된 데이터에만 의존하는 것이 아니라, 필요한 외부 컨텍스트(Resources)를 동적으로 가져오고, 특정 기능(Tools)을 실행하며, 미리 정의된 상호작용 흐름(Prompts)을 사용할 수 있도록 표준화된 방법을 제공합니다. MCP는 특정 ..