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Model Context Protocol

Anthropic, Model Context Protocol 오픈소스로 공개.

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MCP 서버 구현 유형

AI 모델이 로컬 및 원격 자원과 안전하게 상호작용할 수 있도록 지원하는 MCP 서버 목록

  • 지원 클라이언트 - Claude Desktop, Zed Editor, Sourcegraph Cody, Continue, Cursor, Enconvo, ...
  • 파일 시스템 - 로컬 파일 읽기, 쓰기, 관리 지원
  • 버전 관리 - GitHub, GitLab 등과 연동하여 코드 분석 및 PR 관리 지원
  • 클라우드 스토리지 - Google Drive 등과 통합하여 파일 액세스 지원
  • 데이터베이스 - PostgreSQL, MySQL, MongoDB 등 다양한 DB와 연결 가능
  • 커뮤니케이션 - Slack, Linear와 연동하여 메시지 및 이슈 관리 가능
  • 모니터링 - Sentry, Raygun 등을 통해 오류 추적 및 성능 모니터링 지원
  • 웹 검색 및 스크래핑 - Brave Search, Google News, Puppeteer 등과 연동하여 웹 정보 검색 가능
  • 위치 서비스 - Google Maps API 지원
  • 마케팅 - Open Strategy Partners 등의 마케팅 도구 통합
  • 메모 및 노트 - Obsidian, Notion, Apple Notes 등과 연동
  • 클라우드 플랫폼 - Kubernetes, Cloudflare, Tinybird 등과 연결
  • 자동화 - Windows CLI, Apple Shortcuts, Shell 등의 시스템 제어 지원
  • 소셜 미디어 - Bluesky, YouTube, Spotify 등과 통합하여 콘텐츠 관리 가능
  • 금융 - CoinMarket, Stripe 등의 금융 데이터 액세스 지원
  • 연구 및 데이터 - ArXiv 논문 검색, Ancestry 유전자 데이터 분석 지원
  • AI 서비스 - OpenAI, Perplexity, HuggingFace Spaces 등 AI 모델과 직접 연결
  • 가상화 - Docker, E2B 등과 연동하여 안전한 코드 실행 가능
  • 개발 도구 - Postman, OpenRPC 등과 연동하여 개발 지원
  • 데이터 시각화 - VegaLite를 이용한 데이터 시각화 가능
  • ID 관리 - Keycloak을 통한 사용자 인증 및 권한 관리

MCP 서버 관리 도구

  • mcp-get - MCP 서버 설치 및 관리를 위한 CLI 도구
  • Remote MCP - 원격 MCP 서버 통합 및 관리 지원

기타 추천

  • Firecrwal MCP 시각화
  • Ableton MCP
  • Youtube MCP
  • Perplexity MCP
  • Tripo MCP
  • Unity MCP
  • Magic MCP:
  • 이미지 생성 MCP
  • 동영상 편집 MCP
  • FileSystem MCP - 사용 컴퓨터의 로컬 파일을 읽고 편집
  • Sequential thinking - 현재 추론을 바탕으로 다음 step을 계획
  • Magic MCP - 자연어로 된 설명만으로 UI 컴포넌트를 생성해줍니다.
  • Unity MCP
  • Tripo MCP
  • Suparbase MCP
  • Blender MCP

About

  • MCP(Model Context Protocol)는 AI 어시스턴트를 콘텐츠 저장소, 비즈니스 도구, 개발 환경과 같은 데이터 시스템에 연결하기 위한 새로운 표준으로, 보다 나은 응답 생성을 목표로 함
  • AI 어시스턴트가 주류로 자리 잡으면서, 업계는 모델 기능에 많은 투자를 하여 추론과 품질에서 빠른 발전을 이룸. 그러나 데이터와의 고립으로 인해 가장 정교한 모델조차도 정보 사일로와 레거시 시스템에 갇혀 있음. 새로운 데이터 소스마다 맞춤 구현이 필요하여 연결된 시스템을 확장하기 어려움
  • MCP는 이 문제를 해결함. MCP는 데이터 소스와 AI 시스템을 통합하는 단일 프로토콜로, 파편화된 통합 과정을 간소화하고 더 신뢰성 있는 연결성을 제공함

모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)

  • MCP는 데이터 소스와 AI 도구 간의 안전한 양방향 연결을 구축할 수 있도록 지원하는 개방형 표준
  • 아키텍처는 간단하며, 개발자는 MCP 서버를 통해 데이터를 노출하거나 MCP 클라이언트를 구축하여 이러한 서버에 연결할 수 있음
  • 주요 구성 요소
    • MCP 명세 및 SDK
    • Claude 데스크톱 앱에서 로컬 MCP 서버 지원
    • 오픈소스 MCP 서버 저장소: Google Drive, Slack, GitHub, Postgres 등의 데이터 소스를 지원하는 MCP 서버 제공
    • Claude 3.5 Sonnet은 MCP 서버 구현을 빠르게 구축할 수 있도록 지원하며, 기업 및 개인이 데이터셋을 AI 도구와 빠르게 연결 가능하도록 도움
    • Block, Apollo, Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph 등 다양한 기업이 MCP를 도입하여 AI 에이전트의 정보 검색 및 기능 확장 지원
  • 장점
    • 개발자는 각 데이터 소스에 대한 개별 커넥터를 유지할 필요 없이 표준 프로토콜을 사용 가능
    • AI 시스템이 여러 도구와 데이터셋 간에 컨텍스트를 유지할 수 있어 더 지속 가능한 아키텍처 구축 가능

시작하기

  • 개발자들은 오늘부터 MCP 커넥터 구축 및 테스트 가능
  • Claude for Work 고객은 MCP 서버를 로컬에서 테스트하여 내부 시스템 및 데이터셋과 연결 가능
  • 곧 원격 프로덕션 MCP 서버 배포를 위한 개발자 도구를 제공할 예정

Hacker News 의견

  • Model Context Protocol | Hacker News
  • Twitter, Reddit, 문서를 통해 정보를 수집한 후, 전체적인 그림을 이해하게 되었음. 초보자를 위한 빠른 시작 가이드를 제공함
  • @jspahrsummers와 함께 Anthropic에서 몇 달 동안 작업해왔으며, 질문에 답변할 준비가 되어 있음
  • "Protocol Handshake" 섹션에서 자연어를 데이터베이스 쿼리로 변환하는 과정에 대한 자세한 정보가 필요함. 비효율적이거나 잘못된 쿼리가 데이터베이스에 영향을 미칠 경우, 이를 사용자 정의할 수 있는지 궁금함. 민감한 데이터가 쿼리에서 반환되지 않도록 보장하는 방법이 필요함
  • 표준화를 추진하는 것이 기쁘며, 많은 사람들이 자체 통합을 작성하고 있어 단편화와 반복이 매우 높음. 터미널 코딩 에이전트를 구축 중이며, 외부 서비스와의 연결을 계획하고 있음. Anthropic의 mcp 통합을 감사히 여김
  • 표준화가 이루어진다면 산업에 큰 도움이 될 것임
  • Matt Pocock의 2분짜리 비디오 개요가 유익함
  • 모든 LLM에 대한 통합 인터페이스 제공 아이디어가 마음에 들지만, 왜 로컬 전용인지 이해하기 어려움. 웹 앱에서 github에 연결하여 Claude가 코드 저장소에 접근할 수 있다면 더 흥미로울 것임. 현재 로컬 파일 시스템에서 가능할 것 같음. LLM 기반 앱을 구축할 때, RAG를 사용하여 데이터를 프롬프트에 주입하는 방식 대신 사용할 수 있을지 궁금함. 특정 데이터와의 사용 사례가 현재로서는 매우 제한적이라고 생각함
  • LLM 전용 API가 있을지 궁금하며, 일반적인 웹사이트 간 API 통합에도 유용할지 의문임
  • 프롬프트와 샘플링 인터페이스의 비대칭성에 대해 궁금함. 클라이언트가 서버에서 프롬프트를 가져와서 실행하는 방식과 샘플링 인터페이스에서 서버가 클라이언트에 완료 요청을 제시하는 방식의 차이점이 이해되지 않음. MCP의 기능 클래스가 발전할 가능성이 있음
  • 주요 플레이어가 아닌 오픈 소스 솔루션을 신뢰하지 않음. 다른 주요 플레이어와 함께 출판되지 않으면 왜곡된 인센티브가 너무 큼

A2A vs MCP

Agent2Agent#A2A vs MCP 항목 참조.

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