최근 AI 에이전트 기술이 빠르게 발전하면서, 다양한 외부 데이터 및 도구와 실시간으로 연결되는 LLM의 역할이 커지고 있습니다. 이런 흐름 속에서 중요한 역할을 하는 것이 바로 MCP(Model Context Protocol)입니다. 이번 포스팅에서는 MCP의 핵심 개념부터 서버 구축, 깃허브 연동까지 개발자들이 꼭 알아야 할 실전 정보들을 자세히 알려드릴게요.
🤖 MCP 프로토콜의 중요성과 구조
MCP는 AI 에이전트 시대에 꼭 필요한 표준 프로토콜입니다. 기존의 LLM은 학습된 내부 데이터에만 접근 가능했지만, MCP 덕분에 외부 데이터, 도구, API 등과 표준화된 방식으로 연결할 수 있게 되었죠.
주요 특징
- 표준화된 통신 규격 제공
- 다양한 도구와 LLM 간의 연동성 향상
- 클라이언트-서버-데이터 소스 구조
- 컨텍스트 유지로 안정적인 작동 보장
- 다양한 AI 앱에서도 재사용 가능
🚀 MCP 서버의 다양한 활용과 연동 방법
MCP는 단순한 연결 도구를 넘어 생산성 툴, 디버깅 툴, 데이터베이스 시스템과의 통합도 지원합니다.
활용 예시
- 데이터베이스 연동: Supabase, PostgresQL 등과 연동하여 코드 생성, 테이블 조회 가능
- 디버깅: 에이전트 데스크 & 브라우저 툴스를 통한 에러 해결
- 생산성 앱 연동: Notion, Slack, Obsidian 등에서 AI 기능 확장
- MCP 마켓플레이스: 서버 및 클라이언트를 무료로 다운로드 가능
🧩 깃허브 MCP 서버 연동 방법
깃허브와 MCP 서버를 연동하면 LLM 기반의 자동화가 가능해집니다. 예를 들어, 이슈 생성, PR 요청 등 깃허브에서의 작업을 에이전트가 대신 수행할 수 있죠.
연동 방법 요약
1. 깃허브에서 액세스 토큰 발급
2. MCP 서버 커서에 토큰 붙여넣고 Connect
3. 설치 명령어 확인 및 실행
4. MCP를 통해 GitHub 이슈 생성 등 자동화
🌐 MCP 서버 직접 구축하는 방법
직접 MCP 서버를 구축하고 싶은 분들을 위해 다양한 언어로 된 튜토리얼이 제공됩니다.
지원 언어
Python, TypeScript, Java, Kotlin
예시 (Python)
$ pip install MCP
18줄의 간단한 코드만으로 BMI 계산기 기능을 가진 서버 구현이 가능합니다.
코딩 경험이 적어도 LLM을 활용해 쉽게 구축할 수 있어요.
🛠️ MCP 서버 개발 및 설정 팁
실제 MCP 서버를 개발하려면 타입스크립트 SDK 문서와 MCP DOC를 잘 참고해야 합니다. 특히, 목 데이터를 생성할 때는 faker 라이브러리를 활용해 유동적인 JSON 반환도 가능합니다.
MCP 서버 설정 체크리스트
- 프로젝트 초기화
- express, typescript 등 패키지 설치
- 기존 express 서버에서 MCP 기반 구조로 업데이트
- 에이전트를 통해 동작 확인 및 JSON 데이터 수신
MCP는 AI와 외부 세계의 연결을 표준화하는 핵심 프로토콜입니다. 에이전트 개발자라면 MCP의 개념을 이해하고, 직접 서버를 구축해보며 실전에서 활용할 수 있어야 합니다. 앞으로 더 많은 분야에서 MCP가 사용될 것으로 보이며, 관련 지식은 경쟁력을 높이는 데 큰 도움이 될 것입니다.
