⚛ MCP 설명: AI 🤖 에이전트를 위한 간단한 가이드 📜

Source: Dev.to

AI 🤖 에이전트란?

AI 에이전트는 다음을 할 수 있습니다:

• 작업에 대해 추론하기
• 도구나 API에 접근하기
• 데이터를 읽거나 쓰기
• 자율적으로 행동하기

개념적으로, 에이전트는 다음과 같은 루프를 따릅니다:

while task_not_done:
    think()
    choose_tool()
    act()
    observe_result()

AI 🤖 에이전트의 실제 문제점

표준화된 접근 방식이 없으면 도구 사용이 보통 다음과 같이 보입니다:

Prompt:
"You can call the GitHub API by sending a GET request to
https://api.github.com/users/{username}/repos
and then parse the JSON response..."

문제점:

• 도구에 대한 지시가 프롬프트 안에 존재함
• 에이전트가 도구 작동 방식을 “기억”해야 함
• API가 변경되면 에이전트가 깨질 수 있음
• 매우 취약하고 확장하기 어려움

⚛ MCP⁉️란?

⚛ MCP (Model Context Protocol) 은 에이전트가 프롬프트에 도구 로직을 삽입하지 않고도 도구를 발견하고 사용할 수 있게 하는 구조화된 방식을 정의합니다. 자연어로 도구를 설명하는 대신, MCP는 도구를 명시적으로 노출합니다.

전(자연어):

"To read a file, do XYZ..."

후(구조화):

{
  "tool": "read_file",
  "input": {
    "path": "notes.txt"
  }
}

명확하고, 예측 가능하며, 신뢰할 수 있습니다.

⚛ MCP 작동 방식 (고수준)

⚛ MCP는 세 가지 역할을 도입합니다:

• Agent (Client) – 무엇을 할지 결정
• ⚛ MCP Server – 도구 제공
• Protocol – 구조화된 통신

도구 발견 예시

{
  "type": "list_tools"
}

응답:

{
  "tools": [
    {
      "name": "search_docs",
      "description": "Search internal documentation"
    },
    {
      "name": "read_file",
      "description": "Read a local file"
    }
  ]
}

이제 에이전트는 정확히 어떤 작업을 할 수 있는지 알게 됩니다.

⚛ MCP로 도구 호출하기

도구를 발견하면 호출은 매우 간단합니다:

{
  "type": "call_tool",
  "tool": "search_docs",
  "input": {
    "query": "Model Context Protocol"
  }
}

결과:

{
  "results": [
    {
      "title": "MCP Overview",
      "summary": "MCP standardizes how agents use tools."
    }
  ]
}

자유 형식 텍스트를 파싱할 필요가 없고, 추측도 필요 없습니다.

⚛ MCP vs 전통적인 에이전트 설계

전통적인 접근

prompt = """
If the user asks about files:
1. Read the file from disk
2. Summarize the content
"""

이 방식은 다음을 혼합합니다:

• 지시사항
• 도구 로직
• 의사결정

MCP 기반 접근

if needs_file:
    result = mcp.call("read_file", {"path": "report.txt"})
    summarize(result)

관심사의 분리가 더 깔끔합니다.

⚛ MCP가 중요한 이유

• 플러그‑인‑플레이 도구
• 에이전트와 도구 사이의 명확한 계약
• 구현 교체가 쉬움
• 디버깅 및 추적성 향상

실제로 ⚛ MCP는 에이전트 개발을 프롬프트 엔지니어링에서 시스템 설계로 전환시킵니다.

⚛ MCP가 필요할까요?

⚛ MCP를 사용해야 할 경우:

• 에이전트가 여러 도구를 사용함
• 예측 가능한 동작을 원함
• 시스템을 확장할 계획이 있음

⚛ MCP를 건너뛰어도 되는 경우:

• 간단한 채팅 응답만 필요함
• 외부 도구가 전혀 사용되지 않음

에이전트가 데모 수준을 넘어설 때 ⚛ MCP가 빛을 발합니다.

더 큰 그림 💡

AI 에이전트는 점점 더 자율적으로 변하고 있습니다. ⚛ MCP 와 같은 표준은 에이전트가 다음을 유지하도록 돕습니다:

• 이해하기 쉬움
• 유지보수 용이
• 신뢰성 확보

⚛ MCP는 에이전트를 더 똑똑하게 만들지는 않지만, 올바르게 구축하기 쉽게 만들어 줍니다.

마무리 생각 💡

AI는 프롬프트에서 프로토콜로 전환하고 있습니다.
Model Context Protocol은 신뢰할 수 있는 AI 에이전트를 구축하기 위한 중요한 단계이며, 프롬프트 마법에 의존하지 않습니다.