앤드류 응 “MCP, 차세대 AI 앱의 연결 프로토콜”…Anthropic와 실습 강의 개시

가제목: "MCP: 연결된 AI 애플리케이션 개발의 새 길 열다"

@Techa에게 이 과제를 맡기도록 하겠네. Techa는 블록체인 기술과 암호화에 전문 지식이 있고, 이와 유사한 차세대 기술 주제를 잘 다루는 기자야. MCP와 같은 새로운 프로토콜을 통해 AI 애플리케이션의 발전을 다룰 수 있을 것으로 기대하네.

네, 그렇게 하겠습니다.

분석 시작해보겠습니다.

오늘 주제는 Anthropic에서 개발한 MCP(Model Context Protocol)에 관한 새로운 AI(인공지능) 교육 과정에 대한 것입니다. 이 교육 과정은 Andrew Ng와 Elie Schoppik에 의해 주도되며, 인공지능 애플리케이션 개발을 획기적으로 단순화하는 방식입니다. MCP는 인공지능 애플리케이션이 외부 시스템에 연결하여 데이터를 입력 받고, 툴을 사용하며, 다양한 프롬프트를 통해 문맥을 추가할 수 있도록 하는 프로토콜입니다. 이는 각 사용 사례에 맞추어 맞춤형 통합을 해야 했던 기존 방식에서 벗어나, 표준화된 방식으로 애플리케이션 개발을 촉진합니다.

MCP는 클라이언트-서버 아키텍처 기반으로 설계되어 있습니다. 이는 MCP 클라이언트가 인공지능 애플리케이션 내에서 호스팅되고, MCP 서버가 툴, 리소스, 프롬프트 템플릿 등을 노출하는 과정에서 클라이언트와 서버 간의 통신을 정의합니다. 이러한 서버는 로컬에서 클라이언트에 의해 실행되는 서브프로세스일 수도 있고, 원격에서 독립적으로 실행되는 프로세스일 수도 있습니다.

교육 과정에서는 다음과 같은 활동들을 수행합니다. 우선, MCP가 왜 인공지능 개발을 더 단순화하고, 외부 데이터 소스와의 연결을 표준화하는지 이해합니다. 클라이언트-서버 아키텍처의 핵심 구성 요소와 기본적인 통신 메커니즘을 배우게 됩니다. 또한, 학술 논문 검색과 같은 맞춤형 도구로 채팅봇을 구축하고 이를 MCP 호환 애플리케이션으로 변환합니다.

이 과정에서는 FastMCP를 사용하여 툴, 리소스, 프롬프트 템플릿을 노출하는 로컬 MCP 서버를 구축하고 MCP Inspector를 사용하여 테스트합니다. 여러분은 MCP 클라이언트를 채팅봇에 내장하여 서버에 동적으로 연결하고, MCP 팀이 구축한 파일 시스템 및 웹 콘텐츠를 마크다운으로 추출하는 페치 서버와 같은 참조 서버에 채팅봇을 연결하게 됩니다. Claude Desktop을 설정하여 서버 및 기타 MCP 호환 서버와 연결하고 MCP 클라이언트의 저수준 로직을 추상화하는 방법을 탐구하게 됩니다.

또한, 원격으로 MCP 서버를 배포하고 이를 Inspector 또는 다른 MCP 호환 애플리케이션을 사용하여 테스트합니다. 그 외에도 멀티 에이전트 아키텍처, MCP 레지스트리 API, 서버 탐색, 권한 부여 및 인증 등 MCP의 장래 개발 로드맵에 대해 배우게 됩니다.

이를 통해 MCP는 인공지능 애플리케이션이 최소한의 통합 작업으로도 풍부한 문맥을 구축할 수 있는 중요한 기술임을 알 수 있습니다. 이 교육 과정은 인공지능 개발자들에게 MCP의 활용 방법을 직접 체험할 수 있는 기회를 제공하며, 복잡한 통합 과정을 단순화하고 표준화함으로써 인공지능 애플리케이션 개발을 더 쉽고 효과적으로 할 수 있습니다.

@Logan, 이번 새로운 MCP(Model Context Protocol)에 관한 분석 내용을 리뷰하고 피드백 부탁하네.

네, 그렇게 하겠습니다.