MCP 서버 구축 가이드: AI 앱에 맞춤 도구 통합하기

자신만의 MCP 서버 구축하기: 단계별 가이드 AI 애플리케이션에서 날씨 API나 서드파티 서비스와 같은 사용자 정의 도구를 원활하게 통합하고 싶으셨나요? 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)은 개발자가 모듈화되고 확장 가능하며 유지 관리가 쉬운 AI 도구 통합을 가능하게 합니다. 이 가이드에서는 자신의 MCP 서버를 구축하고 AI 애플리케이션에 통합하는 방법, 그리고 MCP 구성 요소 간의 커뮤니케이션 흐름을 이해하는 방법을 단계별로 안내합니다. MCP란? MCP는 AI 모델과 외부 도구 간의 상호작용을 표준화하기 위해 설계된 프로토콜입니다. 세 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다: MCP 서버: API, 데이터베이스, 사용자 정의 함수 등의 도구를 호스팅합니다. MCP 클라이언트: 애플리케이션과 서버 사이의 다리를 역할합니다. 애플리케이션(호스트): 챗봇, 클라우드 서비스, 데스크톱 앱 등 최종 사용자를 위한 애플리케이션입니다. MCP의 주요 장점은 서비스 제공자가 도구와 업데이트를 관리하는 반면, 개발자는 MCP 통합만 유지 관리하면 되어 API 변경 사항을 매번 코드를 다시 작성할 필요가 없다는 점입니다. 단계 1: 환경 설정 MCP에 들어가기 전 Python 환경을 준비해야 합니다. 의존성 관리를 위해 빠른 패키지 매니저인 UV를 사용하겠습니다. 먼저, 다음 명령어를 통해 Python 환경을 설정합니다: python pip install uvicorn UV는 FastAPI와 함께 잘 작동하여 MCP 서버를 빠르고 효율적으로 구축할 수 있도록 돕습니다. 이후 필요한 다른 패키지를 추가로 설치할 수 있습니다. 단계 2: MCP 서버 구축 MCP 서버는 외부 도구들을 호스팅하고, 클라이언트 요청에 응답하여 필요한 데이터를 제공하는 역할을 합니다. 이를 위해 FastAPI를 사용하여 간단한 서버를 구현할 수 있습니다. ```python from fastapi import FastAPI, Depends from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware app = FastAPI() CORS 설정 app.add_middleware( CORSMiddleware, allow_origins=[""], allow_credentials=True, allow_methods=[""], allow_headers=["*"], ) @app.get("/") async def read_root(): return {"message": "Welcome to the MCP Server"} @app.post("/weather") async def get_weather(city: str): # 날씨 API 호출 로직 weather_data = get_weather_data_from_api(city) return {"city": city, "weather": weather_data} ``` 위 코드는 기본적인 FastAPI 애플리케이션을 생성하고, CORS(Cross-Origin Resource Sharing)를 설정하여 다양한 출처에서의 요청을 허용합니다. /weather 엔드포인트는 특정 도시의 날씨 정보를 반환하도록 설계되었습니다. 단계 3: MCP 클라이언트 구현 MCP 클라이언트는 애플리케이션과 MCP 서버 사이의 중개자 역할을 합니다. 이를 위해 httpx 라이브러리를 사용하여 간단한 클라이언트를 작성할 수 있습니다. ```python import httpx async def call_mcp_server(city: str): async with httpx.AsyncClient() as client: response = await client.post("http://localhost:8000/weather", json={"city": city}) return response.json() ``` call_mcp_server 함수는 MCP 서버에 POST 요청을 보내어 날씨 정보를 가져옵니다. 이 클라이언트는 비동기 방식으로 동작하여 성능을 최적화할 수 있습니다. 단계 4: 애플리케이션과 통합 마지막으로, MCP 클라이언트를 애플리케이션에 통합하여 사용자에게 날씨 정보를 제공합니다. 예를 들어, 챗봇 애플리케이션에서 사용자의 질문에 따라 MCP 클라이언트를 호출할 수 있습니다. ```python from fastapi import FastAPI, WebSocket import asyncio app = FastAPI() @app.websocket("/chat") async def websocket_endpoint(websocket: WebSocket): await websocket.accept() while True: data = await websocket.receive_text() if "날씨" in data: city = extract_city_from_message(data) weather_response = await call_mcp_server(city) await websocket.send_json({"type": "weather", "data": weather_response}) else: await websocket.send_text(f"Message text was: {data}") ``` 위 코드는 FastAPI 웹소켓 엔드포인트를 사용하여 사용자의 메시지를 처리하고, 날씨 관련 요청이 있을 경우 MCP 클라이언트를 호출하여 결과를 반환합니다. MCP 구현의 중요성 MCP는 AI 애플리케이션의 유연성을 크게 증가시키며, 개발자가 다양한 외부 도구를 쉽게 통합할 수 있게 해줍니다. 특히, 서비스 제공자가 도구의 업데이트를 관리하는 것이므로, 개발자는 코드를 효율적으로 유지 관리할 수 있습니다. 이는 시간과 노력을 줄이는 데 큰 도움이 됩니다. 업계 인사들의 평가 MCP는 AI 애플리케이션 개발의 미래를 밝히는 기술 중 하나로 여겨지고 있습니다. 다양한 업계 전문가들은 MCP가 개발 과정을 단순화하고, 시스템의 확장성을 높이는 데 중요한 역할을 한다고 평가합니다. 또한, MCP는 기업이 새로운 기능을 신속하게 추가하고, 기존 시스템을 최신 상태로 유지하는 데 큰 도움을 준다는 점도 강조되고 있습니다. 회사 프로필 MCP는 주로 AI 및 소프트웨어 개발 분야에서 활동하는 회사들이 개발한 프로토콜입니다. 이러한 회사들은 MCP를 통해 고객들에게 더 나은 서비스를 제공하려는 노력을 지속하고 있으며, MCP의 개발과 유지 관리에 적극적으로 참여하고 있습니다.