MCP 1편 : MCP 개념과 준비할 것들

요즘에 핫한 MCP(Model Context Protocol)에 대해 간단히 기술해 보려고 합니다.

그럼 우선 MCP에 대해 알아야 하는데.. 이런 개념은 claude를 이용해 정리를 했습니다.

(밑에서는 존칭 및 경어체를 사용하지 않으니, 양해해 주시기 바랍니다.)

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MCP(Model Context Protocol)란?

MCP(Model Context Protocol)는 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키기 위한 방법론입니다. 주로 AI 모델이 주어진 컨텍스트를 더 효과적으로 이해하고 처리할 수 있도록 하는 프로토콜을 말합니다.

MCP의 핵심 개념

1. 모델(Model): 기본 AI 언어 모델을 의미합니다. GPT, BERT, Claude 등의 대규모 언어 모델이 여기에 해당합니다.
2. 컨텍스트(Context): 모델이 처리하는 입력 정보의 맥락을 의미합니다. 대화 기록, 참조 문서, 지시사항 등이 컨텍스트에 포함됩니다.
3. 프로토콜(Protocol): 모델이 컨텍스트를 처리하는 방식과 규칙을 정의합니다. 이는 모델이 주어진 정보를 어떻게 해석하고 응답할지 결정합니다.

 

MCP의 장점

1. 맥락 이해력 향상: 모델이 더 넓은 컨텍스트를 이해하고 유지할 수 있습니다.
2. 일관성 개선: 긴 대화나 복잡한 요청에서도 일관된 응답을 제공합니다.
3. 정확성 향상: 더 많은 관련 정보를 고려하여 더 정확한 응답을 생성합니다.
4. 맞춤형 응답: 사용자의 특정 요구사항이나 상황에 더 적합한 응답을 제공합니다.

 

MCP Architecture

MCP Architecture

MCP는 위 이미지처럼 클라이언트-서버 아키텍처로 되어 있으며, 이런 구조 속에서 하나의 호스트 애플리케이션이 여러 서버에 연결할 수 있게 되는 것입니다.

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 좀 더 쉽게 말하면 MCP는 AI 모델이 정보를 처리하는 방식을 개선하는 프로토콜(규칙)이라고 보면 될거 같다.

예를 하나 들면.. "오늘 날씨 어때?" 라고 질문을 하면..

AI : 단순히 현재 날씨 정보만 제공하거나 실시간 정보라서 제공할수 없다고 한다.

MCP AI : "서울은 오늘 맑고 기온은 22도입니다. 참고로 내일은 비 소식이 있어 우산을 준비하시는 게 좋겠습니다."

(이 예시는 단순화 시켜서 설명한 것으로 실제 이렇지는 않을 수 있다.)

 

MCP는 단순한 질문에도 사용자의 위치 정보, 일정, 과거 대화 등의 컨텍스트를 활용해 더 유용한 정보를 제공할수 있다.

또한 클라우드 기반 AI와 MCP 방식의 가장 큰 차이점은 데이터 처리 위치와 사용자 프라이버시 보호 방식으로, 클라우드 AI는 모든 데이터를 서버로 전송하여 처리하지만, MCP는 가능한 많은 처리를 로컬에서 수행하여 개인정보 보호를 강화 시킬 수도 있다.

 

이런식으로 이제 개인들도 편하게 AI를 커스텀하거나 자신에게 맞는 서버(프로그램)을 추가해서 사용할수 있다는 것이다.

그래서 요즘 많은 관심을 받고 있다.

 

보다 자세한 것은 공식 사이트를 참조하면 된다. https://modelcontextprotocol.io/introduction

Introduction - Model Context Protocol

 

 

얼마전에 GPTs의 붐이 일었던 적이 있었다.
GPTs의 Knowledge 기능은 사용자가 파일을 업로드하여 모델의 지식 베이스를 확장하는 것을 목표로 했지만, 한계점이 분명했다.
업로드된 문서는 대규모 사전학습 과정을 거치지 않고 벡터 임베딩 후 검색 기반으로 활용되기 때문에, 깊은 의미론적 통합이 이루어지지 않았고, 제한된 컨텍스트 내에서만 참조되므로 복잡한 문서의 전체 맥락을 파악하는 데 어려움이 있었다.

즉, 결과는 생각보다 별로였으며, 이상한 답변도 많이 이루어졌다.
일부 특화되어 제대로 결과값을 도출하는 것도 있지만, 대부분.. 구지 GPTs를 사용하나 그냥 클라우드 AI를 사용하나 그 차이를 느끼기는 힘들었다.

그에 비해 MCP는 더욱 더 발전된 커스터마이징이 가능한 기능이라고 할 수 있다.
이에 대한 것은 뒤의 글을 읽어보면 더 이해가 쉬울거라 생각한다.

 

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준비할 것들..

우선 MCP를 사용하려면 node.js가 설치되어 있어야 한다. (docker로도 사용이 가능하다) https://nodejs.org/ko/download 여기서 다운 받으면 되며, 설정이나 이런 것은 해당 사이트에서 참조하면 될거 같다. (Node.js는 원래 웹 브라우저에서만 사용되던 자바스크립트를 서버나 로컬에서도 사용할 수 있게 해주는 도구이다.) npx 명령어를 사용할수 있으면 된다.

> node --version
v22.14.0

> npx --version
11.1.0

정상적으로 설치가 되면 이처럼 node와 npx 사용이 가능해진다. (cmd나 파워셀에서 실행시)

 

이제 MCP client를 선택해야 한다.

MCP 사용이 가능한 client 툴들

보는 것처럼 여러가지 client툴들이 존재하고 있지만, 대부분이 code assistant나 editor(IDE)툴 들이 많다.

이중 기존 ai중 유명한 claude의 데스크탑을 이용할 것이다.. (무료버전에서는 기능 제약이 있는지 모르겠음)

claude desktop 은 https://claude.ai/download 에서 다운을 받으면 된다.

현재는 beta 버전으로 오류가 일부 있으니, 참조하자.

 

node.js와 claude desktop이 설치되어 있으면 준비는 끝났다.

다음편에 제대로 MCP에 대해 제대로 알아 보겠다.....