Model Context Protocol (MCP) 개발 방법

• MCP는 AI 시스템과 다양한 데이터 소스를 연결하는 범용 프로토콜로, AI 모델의 성능과 활용도를 높이는 것을 목표로 함
• MCP의 주요 특징
  • 개방형 표준: MCP는 모든 AI 시스템이 사용할 수 있는 오픈소스 프로토콜
  • 양방향 연결: AI 도구와 데이터 소스 간의 안전한 양방향 연결을 지원
  • 범용성: 콘텐츠 저장소, 비즈니스 도구, 개발 환경 등 다양한 데이터 시스템과 연결할 수 있음
  • 표준화: 각 데이터 소스마다 별도의 커넥터를 개발할 필요 없이 단일 프로토콜로 통합이 가능
• MCP의 구조 : 클라이언트-서버 아키텍처 기반
  • 호스트: LLM 애플리케이션으로, 연결을 시작
  • 클라이언트: 호스트 애플리케이션 내에서 서버와 1:1 연결을 유지
  • 서버: 클라이언트에 컨텍스트, 도구, 프롬프트를 제공
• MCP의 장점
  • 데이터 접근성 향상: AI 모델이 다양한 데이터 소스에 쉽게 접근할 수 있음
  • 개발 효율성: 개발자는 표준 프로토콜을 사용해 여러 데이터 소스와 연결할 수 있음
  • 확장성: AI 시스템이 여러 도구와 데이터셋 간에 컨텍스트를 유지할 수 있어 더 지속 가능한 아키텍처 구축이 가능
  • 보안: 프로토콜에 보안이 내장되어 있어 LLM 제공업체와 API 키를 공유할 필요가 없음

목차

1장 MCP 소개

1. 정의와목적
2. 기본아키텍처
3. 호스트 클라이언트 서버구조
4. 보안및신뢰모델

2장 MCP 핵심기능

1. Resources
2. Prompts
3. Tools
4. Sampling

3장 구현가이드

1. Quickstart 튜토리얼
2. 서버구현 Python
3. 서버구현 TypeScript
4. SQLite 데이터베이스연동
5. 파일시스템접근
6. MCP 서버 예제 구현

4장 MCP 클라이언트

1. Claude Desktop
2. Zed Editor
3. Sourcegraph Cody
4. Firebase Genkit
5. Continue

5장 개발자도구와디버깅

1. MCP Inspector
2. 디버깅테크닉
3. 로깅과모니터링
4. 문제해결가이드

부록

A. JSON-RPC 메시지포맷
B. 주요인터페이스정의
C. 설정예제