一、MCP 개념 소개
이전 인공지능 영역에서 전통적인 챗봇은 주로 일반적인 대화 모델에 의존하여 개성 있는 캐릭터 설정이 부족해 응답이 단조롭고 인간미가 부족했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 개발자들은 "인물 설정" 개념을 도입했으며, 이는 AI에 특정 역할, 성격, 어조를 부여하여 사용자의 기대에 더 가까운 응답을 하게 합니다. 그러나 AI가 풍부한 "인물 설정"을 갖추더라도 여전히 수동적인 응답자일 뿐, 능동적으로 작업을 수행하거나 복잡한 작업을 수행할 수 없었습니다. 따라서 오픈소스 프로젝트 Auto-GPT가 등장했습니다. Auto-GPT는 개발자가 AI에 일련의 도구와 함수를 정의하고 이를 시스템에 등록할 수 있게 합니다. 사용자가 요청할 때 Auto-GPT는 사전 설정된 규칙과 도구에 따라 해당 작업 명령을 생성하고 자동으로 작업을 실행하고 결과를 반환합니다. 이러한 방식으로 AI는 수동적인 대화 상대에서 능동적인 작업 AI로 변모합니다.
Auto-GPT가 어느 정도 AI의 자율 실행을 구현했지만, 여전히 도구 호출 형식의 비통일성, 크로스 플랫폼 호환성 저하 등의 문제에 직면해 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)가 등장했으며, 이는 AI 개발 과정에서 직면하는 주요 과제, 특히 외부 도구 통합의 복잡성을 해결하는 것을 목표로 합니다. MCP의 핵심 목표는 AI와 외부 도구 간의 상호작용 방식을 단순화하고, 통일된 통신 표준을 제공하여 AI가 다양한 외부 서비스를 쉽게 호출할 수 있게 하는 것입니다. 전통적으로 대규모 모델이 날씨 조회나 웹페이지 접속 같은 복잡한 작업을 수행하려면 개발자가 많은 코드와 도구 설명을 작성해야 했고, 이는 개발의 난이도와 시간 비용을 크게 높였습니다. 반면 MCP 프로토콜은 표준화된 인터페이스와 통신 규격을 정의함으로써 이 과정을 크게 간소화하고, AI 모델이 외부 도구와 더 빠르고 효과적으로 상호작용할 수 있게 합니다.
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