AI 에이전트 시대의 필수 프로토콜: MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 완벽 가이드

AI 기술이 급속도로 발전하면서 AI 에이전트는 우리 디지털 생활의 핵심 요소로 자리잡고 있습니다. 이러한 AI 에이전트들이 외부 세계와 효과적으로 소통하기 위해서는 표준화된 프로토콜이 필요한데, 그 중심에 **MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)**가 있습니다. 이 글에서는 MCP의 중요성, 구조부터 실제 구현 방법까지 상세히 알아보겠습니다.

 

MCP 이제 모르면 안됩니다 | MCP 서버 개발 및 연동 방법

 

🤖 MCP 프로토콜의 중요성과 구조

MCP란 무엇인가?

**MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)**는 LLM(대규모 언어 모델)과 외부 시스템을 연결하기 위한 보편적인 표준을 제공하는 프로토콜입니다1. Anthropic에서 개발한 이 프로토콜은 AI 시스템이 외부 데이터, 도구, API 등과 효율적으로 소통할 수 있도록 표준화된 규격을 제공합니다2.

왜 MCP가 필요한가?

기존 LLM은 학습된 내부 데이터에만 접근할 수 있는 명확한 한계가 있었습니다. 외부 데이터나 도구에 접근하려면 매번 새로운 통신 방식과 규격을 개별적으로 개발해야 했습니다. 이는 개발자들에게 큰 부담이었죠.

MCP의 등장으로:

• 재사용성과 효율성이 크게 향상되었습니다
• 다양한 데이터 소스와의 표준화된 연결이 가능해졌습니다
• AI 시스템과 데이터 소스 간의 안전한 상호작용이 보장됩니다1

MCP의 구조

MCP는 크게 4가지 구성요소로 이루어져 있습니다:

1. 클라이언트: AI 애플리케이션(채팅 앱, 비서 등)
2. 서버: 데이터와 기능을 제공하는 MCP 호환 서버
3. 로컬 데이터 소스: 서버가 접근하는 로컬 저장소
4. 리모트 서비스: 서버가 연결하는 외부 API 및 서비스

이 구조를 통해 다양한 AI 애플리케이션이 클라이언트가 되어 표준화된 방식으로 다양한 서버와 통신할 수 있습니다.

🚀 MCP 서버의 다양한 활용과 연동 방법

데이터베이스 연동

다양한 데이터베이스를 MCP 서버와 연동하여 강력한 기능을 구현할 수 있습니다:

• 컴백스, 네온디, 포스트레스QL, 스퍼베이스 등의 데이터베이스
• 테이블 조회, 데이터 분석, 코드 생성 작업 자동화
• 실시간 데이터 접근 및 처리

개발 및 디버깅 도구

에이전트 데스크와 브라우저 툴스와 같은 디버깅 관련 서비스도 MCP 서버로 구축되어 있어:

• 에러 메시지 자동 확인 및 해결
• 코드 디버깅 지원
• 개발 생산성 향상

생산성 도구 통합

노션, 슬랙, 옵시디언 등의 생산성 툴도 MCP 서버로 구축되어 있어, 클로드와 같은 채팅 애플리케이션에서 쉽게 활용할 수 있습니다. 이를 통해:

• 문서 관리 자동화
• 팀 커뮤니케이션 향상
• 지식 관리 효율화

MCP 마켓플레이스

MCP 마켓플레이스를 통해 무료로 MCP 서버 및 클라이언트를 다운로드하고 설치할 수 있습니다. 개발자는 이를 통해:

• 필요한 MCP 서버 쉽게 찾기
• 직접 서버 배포 가능
• 다양한 비즈니스 모델 구현

🔗 깃허브 MCP 서버 연동 방법

액세스 토큰 발급

깃허브 MCP 서버를 연동하기 위해서는 액세스 토큰이 필요합니다:

1. 사용자 계정에서 토큰 발급
2. 특정 레퍼지토리에 대한 접근 권한 설정
3. 각 레퍼지토리의 세부 사항에서 권한 조정

서버 연결 과정

1. 발급받은 토큰을 커서에 붙여넣기
2. 세이브 앤 커넥트 버튼 클릭
3. MCP 서버 설치 명령어 받기
4. 환경에 맞게 설정 조정

실제 활용 사례

MCP 서버와 연결이 완료되면:

• 이슈 생성 등의 작업을 에이전트를 통해 자동화
• 요청 완료 후 깃허브에서 결과 확인
• 기존 수동 작업의 효율적 전환

🛠️ MCP 서버 구축 방법

필요 도구 및 자료

MCP 서버를 직접 구축하기 위해 필요한 것들:

• 모델컨텍스트프로토콜.io 문서 참고
• 지원 언어: 파이썬, 타입스크립트, 자바, 코틀린
• 파이썬 사용 시: pip install MCP 명령어로 패키지 설치

간단한 구현 예시

BMI 계산기 기능을 가진 MCP 서버 구현:

• 단 18줄의 코드로 기본 기능 구현
• API 엔드포인트 설정
• 요청 처리 및 응답 생성

AI 활용 서버 개발

직접 코딩 없이도 AI를 활용해 MCP 서버 개발 가능:

• 관련 문서와 LLM 활용
• 빠르고 정확한 서버 구축
• 튜토리얼 및 가이드 제공

💻 MCP 서버 개발 및 설정 과정

프로젝트 초기 설정

1. MCP 타입스크립트 SDK 문서와 MCP 닥 문서 참고
2. 프로젝트 폴더 생성
3. 필요한 패키지 설치 (타입스크립트, 익스프레스 등)

목 데이터 생성 서버 개발

1. 페이커 라이브러리 활용
2. 사용자 입력값 기반 JSON 형태 데이터 반환
3. 익스프레스 서버를 MCP 서버 기반으로 업데이트

서버 검증 및 테스트

1. 서버 실행 및 동작 확인
2. 에이전트에게 목 데이터 생성 요청
3. JSON 데이터 반환 검증

🌟 마치며: MCP의 미래와 가능성

MCP는 AI 에이전트 시대의 핵심 프로토콜로서 앞으로 더욱 중요한 역할을 할 것입니다. Anthropic의 이니셔티브로 시작된 이 프로토콜은 이미 수백 개의 MCP 서버가 개발되었으며, 블록과 아폴로와 같은 기업들이 프로덕션에 MCP를 구현하고 있습니다1.

개발 플랫폼인 Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph 등도 워크플로우에 MCP를 통합하고 있어 그 영향력이 계속 확대되고 있습니다1. MCP를 통해 AI 시스템의 기능을 확장하고, 더 안전하고 효율적인 AI 에이전트를 구현할 수 있을 것입니다.

자세한 내용은 모델컨텍스트프로토콜.io에서 확인할 수 있으며, 개발자 여러분의 적극적인 참여를 통해 MCP 생태계가 더욱 풍성해지길 기대합니다.

Essential Protocol for AI Agent Era: Complete Guide to MCP (Model Context Protocol)

As AI technology rapidly advances, AI agents are becoming core elements of our digital lives. For these AI agents to effectively communicate with the external world, a standardized protocol is necessary, and at the center of this is the MCP (Model Context Protocol). In this article, we'll explore the importance and structure of MCP, as well as methods for actual implementation.

🤖 Importance and Structure of the MCP Protocol

What is MCP?

MCP (Model Context Protocol) is a protocol that provides a universal standard for connecting LLMs (Large Language Models) with external systems1. Developed by Anthropic, this protocol provides standardized specifications that allow AI systems to efficiently communicate with external data, tools, APIs, and more2.

Why is MCP Necessary?

Traditional LLMs had clear limitations in that they could only access internally learned data. To access external data or tools, new communication methods and specifications had to be individually developed each time, which was a significant burden for developers.

With the emergence of MCP:

• Reusability and efficiency have greatly improved
• Standardized connections with various data sources have become possible
• Secure interactions between AI systems and data sources are ensured1

Structure of MCP

MCP consists of 4 main components:

1. Client: AI applications (chat apps, assistants, etc.)
2. Server: MCP-compatible servers providing data and functionality
3. Local Data Sources: Local storage accessed by the server
4. Remote Services: External APIs and services connected by the server

Through this structure, various AI applications can become clients and communicate with different servers in a standardized way.

🚀 Various Applications and Integration Methods of MCP Servers

Database Integration

Various databases can be integrated with MCP servers to implement powerful features:

• Databases such as Combacks, Neondee, PostgreSQL, Supabase
• Automation of table queries, data analysis, code generation tasks
• Real-time data access and processing

Development and Debugging Tools

Debugging-related services such as Agent Desk and Browser Tools are also built as MCP servers:

• Automatic error message checking and resolution
• Code debugging support
• Improved development productivity

Productivity Tool Integration

Productivity tools such as Notion, Slack, Obsidian are also built as MCP servers, making them easily accessible from chat applications like Claude. This enables:

• Document management automation
• Enhanced team communication
• Efficient knowledge management

MCP Marketplace

Through the MCP marketplace, you can download and install MCP servers and clients for free. Developers can:

• Easily find necessary MCP servers
• Deploy servers directly
• Implement various business models

🔗 How to Integrate GitHub MCP Server

Acquiring Access Tokens

To integrate a GitHub MCP server, an access token is needed:

1. Generate a token from your user account
2. Set access permissions for specific repositories
3. Adjust permissions in the details of each repository

Server Connection Process

1. Paste the acquired token into the cursor
2. Click the Save and Connect button
3. Receive MCP server installation commands
4. Adjust settings according to your environment

Practical Use Cases

Once connected to the MCP server:

• Automate tasks such as issue creation through agents
• Check results on GitHub after requests are completed
• Efficiently transition from manual tasks

🛠️ How to Build an MCP Server

Required Tools and Materials

To build your own MCP server, you'll need:

• Reference to modelcontextprotocol.io documentation
• Supported languages: Python, TypeScript, Java, Kotlin
• For Python: Install packages with the pip install MCP command

Simple Implementation Example

Implementing an MCP server with BMI calculator functionality:

• Basic functions implemented in just 18 lines of code
• API endpoint setup
• Request processing and response generation

AI-Assisted Server Development

MCP servers can be developed using AI without direct coding:

• Utilize relevant documents and LLMs
• Fast and accurate server construction
• Tutorials and guides provided

💻 MCP Server Development and Setup Process

Initial Project Setup

1. Reference MCP TypeScript SDK documents and MCP Docs
2. Create a project folder
3. Install necessary packages (TypeScript, Express, etc.)

Mock Data Generation Server Development

1. Utilize the Faker library
2. Return data in JSON format based on user input values
3. Update Express server to be MCP server-based

Server Validation and Testing

1. Run and check server operation
2. Request mock data generation from the agent
3. Validate JSON data return

🌟 Conclusion: The Future and Potential of MCP

MCP will play an increasingly important role as a core protocol in the AI agent era. Started as an initiative by Anthropic, hundreds of MCP servers have already been developed, and companies like Block and Apollo are implementing MCP in production1.

Development platforms such as Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph are also integrating MCP into their workflows, continuously expanding its influence1. Through MCP, we can extend the functionality of AI systems and implement safer and more efficient AI agents.

For more details, please visit modelcontextprotocol.io, and we hope the MCP ecosystem will become more enriched through your active participation as developers.

 

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Citations:

1. https://arxiv.org/pdf/2501.00539.pdf
2. https://arxiv.org/pdf/2501.09674.pdf
3. https://arxiv.org/html/2501.09674v1
4. https://arxiv.org/abs/1905.09808
5. https://arxiv.org/abs/2312.07850
6. https://arxiv.org/html/2410.18959v1
7. https://arxiv.org/html/2502.19009v1
8. https://arxiv.org/abs/2412.03700
9. https://openreview.net/pdf?id=dCYBAGQXLo
10. https://arxiv.org/html/2403.15371v3