출처

MCP 개요

• 애플리케이션이 LLM에 컨텍스트를 제공하는 방법을 표준화하는 개방형 프로토콜
  • M : Model
    • AI 모델들을 의미함
  • C : Context
    • 환경을 의미함
  • P : Protocol
    • 데이터 통신 규약을 의미함
• Anthropic사에서 제정한 개방형 프로토콜
• AI 애플리케이션 통합의 복잡성을 해결하기 위해 설계
  • JSON-RPC 2.0을 기반으로 하는 클라이언트-서버 아키텍처를 채택
  • 표준화된 방식으로 AI모델을 다양한 데이터 소스 및 도구에 연결하여 상호운용성 증대
• AI 에이전트가 외부 도구와 데이터 소스에 접근할수 있는 표준화된 인터페이스를 제공
• 호스트 애플리케이션이 다양한 도구와 데이터 소스를 원활하게 전환하며 자율적으로 작업을 수행

MCP 아키텍처 다이어 그램

• MCP 아키텍처 다이어 그램
  • 
    • 이미지출처: https://modelcontextprotocol.io/introduction

• MCP 아키텍처 구성요소

  • Host (애플리케이션)

    • Claude Desktop, Cursor AI와 같은 사용자 인터페이스 애플리케이션
    • LLM을 관리하고 사용자와 AI 모델 간 상호작용 제공
    • 내부에 MCP Client를 포함하여 외부 도구와 연결

  • Client (통신 중개자)

    • Host 내부에 존재하는 통신 컴포넌트
    • MCP Server와의 연결 및 통신 처리 담당
    • Server가 제공하는 Tool과 Resource 목록을 탐색하고 호출

  • Server (도구제공자)

    • 외부 시스템 기능을 MCP 프로토콜로 노출하는 독립 서비스
    • Google Drive, Slack, 데이터베이스 등 다양한 시스템에 접근 제공
    • 하나의 Host가 여러 Server에 동시에 연결하여 다양한 기능을 통합할 수 있음

• USB 와 비교한 아키텍처 다이어 그램

  • 
    • 이미지출처: https://velog.io/@euisuk-chung/MCP-%EC%99%84%EC%A0%84-%EC%A0%95%EB%B3%B5%ED%95%98%EA%B8%B0

• MCP Key Components

  • MCP Host / Client

  • • Roots (Notification)

      • 클라이언트 (사용자 컴퓨터나 프로그램)가 서버에게 파일 시스ㅔㅁ의 "로트"를 알려주는 표준 방법
      • 서버는 클라이언트에게 이 루트 목록을 요청할 수 있고, 만약 이 목록이 변경되면 알림을 받을 수 있음

    • Sampling

      • 서버가 클라이언트를 통해 모델에게 생성을 요청하는 표준화된 방법으로 클라이언트가 모델 접근을 중개
      • 서버가 클라이언트의 허락과 관리 하에 LLM의 지능적인 기능을 활용하여, 클라이언트를 통해 안전하게 이용

  • MCP Server Context 요소

    • Resources (리소스)

      • 모델이 참고할 수 있는 익기 전용 데이터
      • URI 형식으로 식별되는 데이터 접근점
        • 예: 파일내용, API응답, 데이터베이스 조회 결과
        • @mcp.resource("file://{path}") 형태로 정의

    • Tools (도구)

      • LLM이 실제 작업을 수행하고 시스템에 변화를 줄 수 있는 실행 가능한 함수
        • 예: 계산 수행, 데이터 검색, 외부 API호출 등의 기능 제공
      • 입력 파라메터와 출력 형식이 명확히 정의됨.
        • @mcp.tool() 데코레이터로 정의

    • Prompts (프롬프트)

      • LLM에게 특정 작업 수행 방법을 알려주는 재사용 가능한 템플릿
        • 예: 코드 검토, 텍스트 요챡, 데이터 분석 등의 정형화된 작업
        • @mcp.prompt() 데코레이터로 정의