알쏭달쏭

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 ..

서론Model Context Protocol (MCP)은 Anthropic이 소개한 개방형 표준으로, AI 애플리케이션(챗봇, IDE 어시스턴트, 맞춤형 에이전트 등)이 외부 도구, 데이터 소스 및 시스템과 연결되는 방식을 표준화하는 것을 목표로 합니다. 이는 AI 통합을 위한 일종의 'USB-C 포트'와 같이 생각할 수 있으며 , 다양한 AI 시스템과 외부 리소스 간의 복잡하고 파편화된 연결 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다. MCP는 AI 모델이 필요한 컨텍스트(Context)를 안전하고 효율적으로 확보하고, 외부 기능을 활용하여 더욱 정확하고 관련성 높은 응답을 생성하도록 돕습니다.    본 학습 자료는 개발자들이 MCP의 핵심 개념을 이해하고, 실제 애플리케이션에 효과적으로 구현 및 활용할 수 ..

MCP(Model Context Protocol) 퀵스타트 가이드MCP란 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..