Gaurab Chhetri Shriyank Somvanshi Md Monzurul Islam Shamyo Brotee Mahmuda Sultana Mimi Dipti Koirala Biplov Pandey Subasish Das

초록

상호 연결된 장치, 자율 시스템, 그리고 인공지능(AI) 응용의 급속한 확장은 다양한 프로토콜과 맥락 정보 원천이 고립된 상태로 유지되는 적응형 운송 시스템 내에서 심각한 분산화 현상을 초래하고 있다. 본 조사에서는 이러한 문제를 통합하는 패러다임으로서 모델 맥락 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)에 대한 최초의 체계적인 탐구를 제공하며, 프로토콜 수준의 적응과 맥락 인식 기반 의사결정을 연결할 수 있는 MCP의 능력을 강조한다. 기존 문헌을 분석한 결과, 기존의 연구 노력들이 간접적으로 MCP 유사 아키텍처로 수렴하고 있음을 확인하였으며, 이는 분산된 솔루션에서 표준화된 통합 프레임워크로의 자연스러운 진화를 시사한다. 본 연구에서는 적응 메커니즘, 맥락 인식 프레임워크, 통합 모델, 통합 전략, 그리고 MCP 기반 아키텍처를 포함하는 다섯 가지 범주로 구성된 분류 체계를 제안한다. 연구 결과를 통해 세 가지 핵심 통찰을 도출하였다. 첫째, 전통적인 운송 프로토콜은 고립된 적응의 한계에 도달하였으며, 둘째, MCP의 클라이언트-서버 구조와 JSON-RPC 기반 설계는 의미론적 상호운용성을 가능하게 한다. 셋째, AI 기반 운송 수요는 MCP에 특화된 통합 패러다임을 필요로 한다. 마지막으로, MCP를 차세대 적응형, 맥락 인식형, 지능형 운송 인프라의 기반으로 위치짓는 연구 로드맵을 제시한다.