MCP를 통한 지식 그래프와 LLM 연동

LLM 한계를 넘는 기술 조합 : 지식 그래프 × MCP × 에이전트

대형 언어 모델(LLM)은 강력하지만, 최신 정보나 도메인 특화 지식에는 약합니다.
이를 보완하기 위해 검색 증강 생성(RAG), 에이전트, 그리고 최근 급부상하는 MCP(Model Context Protocol) 와 지식 그래프(Knowledge Graph) 가 주목받고 있습니다.

이 블로그에서는 LLM의 추론 능력을 강화하는 방향으로 지식 그래프를 MCP와 연계하는 방식을 다루며, 실제 시스템에서 어떻게 활용되는지를 설명합니다.

주요 내용 요약

• 지식 그래프란?

  • 개체/관계/속성 기반의 구조적 지식 표현 방식
  • 추천 시스템, 질의응답, 문서 검색 등에 활용

• MCP란?

  • LLM이 외부 시스템(도구, 리소스)과 통신하는 표준화된 인터페이스
  • 다양한 툴을 LLM 기반 AI 에이전트가 자동으로 호출 가능

• 지식 그래프 × MCP 연동 방식

  1. MCP 서버로 연동: 지식 그래프를 툴/리소스로 노출
  2. 에이전트 내부 기억장치로 활용: 여러 MCP 서버에서 받은 정보를 통합해 지식 그래프 형태로 저장, 추론 수행

• LLM 기반 추론 기법 예시: Think-on-Graph

  • LLM이 지식 그래프를 탐색하며 다단계 추론
  • 예: “캔버라가 있는 나라의 여당은?” → 지식 그래프 탐색 → 최종 답변 도출

실무 포인트

• 단순 문서 RAG를 넘는 관계 중심 추론
• 도메인 지식 내재화를 위한 지식 그래프 기반 에이전트 설계
• MCP 기반 연동으로 LLM을 확장 가능한 API 소비자로 활용

LLM + MCP + Knowledge Graph 조합은 앞으로 에이전트 기반 AI 시스템의 핵심 아키텍처가 될 것으로 보입니다.

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