저자: 모하메드 엘세이디
편집: 테크플로우(TechFlow)
도입부
어제, 솔라나(Solana)의 AI 관련 토큰 $Dark가 바이낸스(Binance) 알파에 상장되었으며, 현재까지 시총은 약 4,000만 달러에 이르고 있습니다.
최신 암호화폐 AI 서사에서 $Dark는 "MCP"(모델 컨텍스트 프로토콜)와 밀접하게 연관되어 있으며, 이는 최근 구글 등 웹2 기술 기업들이 주목하고 탐구하고 있는 영역입니다.
하지만 현재 MCP의 개념과 서사 영향을 명확하게 설명하는 문서는 많지 않습니다.
다음은 Alliance DAO 연구원 모하메드 엘세이디의 MCP 프로토콜에 대한 심층적인 글로, 매우 쉬운 언어로 MCP의 원리와 위치를 설명하고 있어 최신 서사를 빠르게 이해하는 데 도움이 될 것입니다.
테크플로우(TechFlow)가 전체 글을 번역했습니다.
[이하 생략]MCP의 배경
HTTP가 네트워크를 통해 외부 데이터 소스와 정보에 접근하는 방식을 표준화한 것과 유사하게, MCP는 AI 프레임워크에서 이를 실현하여 서로 다른 AI 시스템이 원활하게 통신할 수 있는 공용 언어를 만들었습니다. 그 방법을 살펴보겠습니다.
MCP 아키텍처와 프로세스
주요 아키텍처는 클라이언트-서버 모델을 따르며, 4개의 핵심 구성 요소가 협력하여 작동합니다:
MCP 호스트: Claude 또는 ChatGPT와 같은 데스크톱 AI 애플리케이션, cursorAI 또는 VSCode와 같은 IDE, 또는 외부 데이터 및 기능에 접근해야 하는 기타 AI 도구를 포함합니다.
MCP 클라이언트: 호스트에 내장된 프로토콜 처리기로, MCP 서버와의 일대일 연결을 유지합니다.
MCP 서버: 표준화된 프로토콜을 통해 특정 기능을 노출하는 경량 프로그램입니다.
데이터 소스: 파일, 데이터베이스, API 및 서비스를 포함하며, MCP 서버가 안전하게 접근할 수 있습니다.
이제 이러한 구성 요소를 논의했으니, 일반적인 워크플로우에서의 상호작용을 살펴보겠습니다:
사용자 상호작용: 사용자가 MCP 호스트(예: Claude 데스크톱)에서 질문하거나 요청을 보냅니다.
LLM 분석: LLM이 요청을 분석하고 완전한 응답을 제공하기 위해 외부 정보나 도구가 필요한지 결정합니다.
도구 검색: MCP 클라이언트가 연결된 MCP 서버에 사용 가능한 도구를 쿼리합니다.
도구 선택: LLM이 요청과 사용 가능한 기능에 따라 사용할 도구를 결정합니다.
권한 요청: 호스트가 투명성과 보안을 보장하기 위해 선택된 도구 실행에 대한 사용자 권한을 요청합니다.
도구 실행: 승인 후, MCP 클라이언트가 적절한 MCP 서버로 요청을 보내고, 서버는 데이터 소스에 대한 전문 접근을 활용하여 작업을 수행합니다.
결과 처리: 서버가 결과를 클라이언트에 반환하고, 클라이언트는 LLM이 사용할 수 있도록 형식을 지정합니다.
응답 생성: LLM이 외부 정보를 종합하여 포괄적인 응답을 생성합니다.
사용자 표시: 최종적으로 응답이 최종 사용자에게 제시됩니다.
이 아키텍처의 강점은 각 MCP 서버가 특정 영역에 집중하면서도 표준화된 통신 프로토콜을 사용한다는 점입니다. 이를 통해 개발자는 모든 플랫폼에 대해 통합을 다시 구축할 필요 없이 한 번만 도구를 개발하면 전체 AI 생태계에 서비스를 제공할 수 있습니다.
첫 번째 MCP 서버 구축 방법
이제 MCP SDK를 사용하여 몇 줄의 코드로 간단한 MCP 서버를 구현하는 방법을 살펴보겠습니다.
이 간단한 예제에서는 Claude 데스크톱의 기능을 확장하여 "센트럴 파크 근처에 어떤 카페가 있나요?"와 같은 질문에 답할 수 있도록 하고, 정보는 구글 지도에서 가져옵니다. 리뷰나 평점을 얻도록 이 기능을 쉽게 확장할 수 있지만, 지금은 Claude가 구글 지도에서 직접 정보를 가져와 대화 방식으로 결과를 제시할 수 있게 해주는 find_nearby_places MCP 도구에 집중하겠습니다.
보시다시피 코드는 매우 간단합니다. 먼저 쿼리를 구글 지도 API 검색으로 변환한 다음, 상위 결과를 구조화된 형식으로 반환합니다. 이렇게 하면 정보가 LLM으로 다시 전달되어 추가 결정을 내릴 수 있습니다.
이제 Claude 데스크톱에 이 도구를 알려야 하므로 다음과 같이 구성 파일에 등록합니다:
macOS 경로:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows 경로:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
이것으로 끝입니다! 이제 Claude의 기능을 성공적으로 확장하여 구글 지도에서 실시간으로 위치를 찾을 수 있게 되었습니다.
