작성자 InvestGlass에 의해 22 3월 2025에 작성됨.

AI에서 MCP란 무엇인가요?

모델 컨텍스트 프로토콜에 대해 알아야 할 것은 LLM의 “바빌론 탑'을 쌓는 것입니다.

LLM은 그 자체로는 멍청합니다. 어떻게 하면 API를 스마트하게 연결할 수 있을까요? 확장할 수 있을까요?

MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)는 서비스와 도구 사이의 계층입니다. 대규모 언어 모델(LLM)이 다양한 데이터 소스에 액세스하는 방법을 간소화하는 표준입니다. Anthropic에서 개발한 MCP는 표준화된 통신을 통해 복잡한 통합 문제를 해결하여 AI 기반 도구를 활용하여 더 빠르고 원활하게 AI를 개발할 수 있도록 합니다. 또한 MCP는 차세대 AI 도구의 기능과 통합을 강화하도록 설계되어 프로그래밍 언어 기능과 개발자 도구 세트가 크게 발전했음을 나타냅니다. 이 글에서는 MCP의 정의와 이점, 구현 방법에 대해 살펴봅니다.

그림을 그리고, 사색하고, 이야기를 만드는 로봇이 있다고 상상해 보세요. API가 업그레이드되었습니다. 더 이상 그림을 그릴 수 없습니다. MCP는 통합 작업을 제거합니다. 여기에는 InvestGlass 현재 연구를 이끌고 있습니다.

InvestGlass는 은행, 금융 자문사 및 핀테크 기업을 위해 맞춤화된 스위스산 CRM 및 고객 포털을 제공하며, 온보딩, KYC, 포트폴리오 관리 및 커뮤니케이션을 위한 자동화 도구를 제공합니다. 온프레미스 및 클라우드 호스팅 옵션으로 데이터 프라이버시를 보장하면서 규정 준수 및 고객 참여를 간소화합니다.

주요 내용 - MCP는 LLMS용 API인 인공지능이며 InvestGlass의 미래입니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 대규모 언어 모델에 대한 컨텍스트 제공을 표준화하여 원활한 통합을 촉진하고 AI 애플리케이션의 개발 시간을 단축합니다.
MCP의 클라이언트-서버 아키텍처는 AI 애플리케이션과 데이터 소스 간의 통신을 강화하여 통합을 크게 간소화하고 상호 운용성을 높입니다.
MCP를 도입하면 맞춤형 통합이 필요 없고, 프로그래밍 환경에 유연성을 제공하며, 혁신에 집중할 수 있어 개발자의 워크플로 효율성이 향상됩니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 이해하기

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 시스템 개발의 혁신적인 벤치마크 역할을 하며 기존의 기술 표준 그 이상을 제공합니다. 앤트로픽이 구축한 MCP는 대규모 언어 모델에 컨텍스트를 제공하기 위한 일관성을 만들어 AI 시스템과 다양한 데이터 소스 간의 손쉬운 통합을 촉진합니다. 이 프로토콜은 다양한 클라이언트와 리소스에서 AI 모델을 직접 연결할 수 있도록 함으로써 상호 작용을 효과적으로 통합하고 개발 기간을 크게 단축합니다. MCP는 USB-C 포트와 같은 역할을 하며 다양한 데이터 소스 및 도구에 AI 모델을 연결하기 위한 표준화된 인터페이스 역할을 하여 상호 운용성과 효율성을 향상시킵니다. 개발자들은 개발 과정에서 직면하는 기존의 장애물을 제거하면서 AI의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있다는 점 때문에 MCP를 적극 수용하고 있습니다.

기본적으로 MCP는 메시지 교환 및 메시지 구조화를 위한 규제된 프레임워크를 통해 AI 애플리케이션과 다양한 데이터 소스 간의 원활한 커뮤니케이션을 조율하는 개방형 프로토콜로 존재합니다. 이러한 발전은 호환성을 촉진할 뿐만 아니라 통합 절차를 간소화하여 개발자가 단편적인 통합을 처리하지 않고 선구적인 도구를 만드는 데 전념할 수 있도록 해줍니다.

MCP를 도입하면 개발자는 향후 복잡성 관리를 위해 설계된 강력하고 확장 가능한 플랫폼을 다음과 같이 사용할 수 있습니다. 인공 지능 시스템 - 향후 기술 발전에 대비하여 시스템을 견고하게 고정합니다.

LLM은 더 많은 기능을 제공할 것입니다 - Antropic은 표준을 만들고 있으며 아직 고정된 표준이 아니므로 주의하는 것이 좋습니다.

MCP의 핵심 개념

MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)는 MCP 프레임워크 내의 서버와 클라이언트라는 두 가지 주요 요소로 구성됩니다. MCP 서버의 역할은 필요에 따라 다양한 외부 도구 또는 데이터 소스에 대한 액세스 권한을 부여하여 요청을 처리하는 것이며, MCP 클라이언트의 기능은 리소스를 요청하고 데이터 처리 작업을 처리하는 것입니다. 이러한 클라이언트-서버 아키텍처로의 구분은 AI 애플리케이션이 다양한 데이터 제공업체와 통신할 수 있는 표준화된 채널을 만들고, 간소화된 통합을 촉진하며, 맞춤형 솔루션에 대한 의존도를 최소화하는 데 중추적인 역할을 합니다.

MCP는 운영의 핵심에서 메시지 구조화 및 문의와 각각의 응답을 연결하는 등의 활동을 규제하는 프로토콜 계층을 활용합니다. 메시징 목적으로 JSON-RPC 2.0을 채택함으로써 정해진 형식을 준수하는 질서 정연한 커뮤니케이션을 보장합니다. 초기 협상 단계에서 클라이언트는 지원되는 프로토콜 버전을 서버에 전달해야 하며, 서버는 이에 따라 응답하여 해당 버전에 정의된 기능에 따라 맞춤형 상호 작용을 할 수 있습니다.

MCP는 다양한 프로그래밍 환경에서 호환되는 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 제공함으로써 다양한 개발 요구사항에 적합한 범용성을 강화합니다. 이러한 통일된 접근 방식을 통해 분산된 데이터 소스를 관리하는 방식을 간소화할 뿐만 아니라 복잡한 워크플로우의 구축 프로세스를 강화하여 AI 노력의 서비스 효율성을 개선하는 동시에 신뢰할 수 있는 리소스 제공업체로 자리매김하는 데 크게 기여하고 있습니다.

마니스 AI는 진짜인가, 아니면 과대 포장된 자동화일 뿐인가?

마니스 AI는 많은 시간이 소요되는 작업으로, MCP가 없으면 유지 관리가 매우 어렵습니다. MCP의 이점은 매우 간단합니다. 모든 MCP 서버를 하나로 모으는 것은 큰 진전이 될 것입니다.

MCP를 도입하면 서로 다른 AI 서비스 간에 별도의 통합이 필요하지 않다는 상당한 이점이 있습니다. MCP의 통신 프로토콜은 표준화되어 있어 상호 운용성이 향상되고 다양한 AI 플랫폼의 통합 프로세스를 더욱 신속하고 간소화할 수 있습니다. 이러한 상호 운용성의 향상은 시간 효율성과 리소스 활용을 극대화하는 것이 가장 중요한 최신 개발 환경에서 특히 유용합니다.

MCP는 개발자에게 상당한 유연성을 제공합니다. 개발자는 이 프로토콜을 구현하는 동안 선호하는 프로그래밍 언어와 기술 스택을 활용할 수 있으므로 현재 보유하고 있는 전문 지식과 도구를 효과적으로 적용할 수 있습니다.

누적적으로 이러한 이점은 원활한 운영과 생산성 향상을 촉진하여 개발 프로젝트와 관련된 워크플로우를 현저하게 개선합니다. MCP를 프로세스에 통합함으로써 개발자는 통합과 관련된 문제에 방해받지 않고 창의적인 혁신과 복잡한 문제 해결에 집중할 수 있게 됩니다.

MCP는 어떻게 작동하나요?

MCP는 애플리케이션이 실질적인 언어 모델(LLM)에 컨텍스트와 도구를 제공하는 방식을 간소화하는 클라이언트-서버 모델을 활용합니다. 이 프레임워크 내에서 MCP 클라이언트는 리소스를 요청하고 데이터를 처리하는 작업을 처리합니다. 다른 한편에서 MCP 서버는 이러한 요청을 감독하고 외부 도구 또는 데이터 소스에 대한 액세스 권한을 부여하는 촉진자 역할을 합니다. 이러한 구조는 통합 작업을 용이하게 하고 맞춤형 솔루션에 대한 의존도를 낮춰 개발자가 최첨단 AI 애플리케이션을 개발하는 데 집중할 수 있게 해줍니다.

MCP 내에서 데이터를 AI 도구와 통합하기 위해 개발자는 MCP 서버를 통해 데이터를 제공하거나 전용 MCP 클라이언트를 만들 수 있습니다. 이 방법론은 다양한 AI 서비스를 통합하는 데 수반되는 복잡성을 크게 완화하여 AI 시스템과 데이터베이스 간의 원활한 상호 작용을 보장합니다. MCP를 사용하면 특히 여러 지역에 분산되어 있는 팀이 AI 개발의 최신 요구 사항을 충족할 수 있는 일관되고 효과적인 AI 시스템을 구축하는 데 도움이 됩니다.

MCPww의 메시지 유형

MCP는 클라이언트와 서버 간의 통신을 원활하게 하기 위해 다양한 메시지 유형을 관리합니다. MCP의 주요 메시지 유형에는 요청, 결과, 오류 및 알림이 포함됩니다. 요청은 MCP 클라이언트에 의해 시작되며 성공적인 처리를 표시하기 위해 응답이 필요합니다. 결과는 요청에 대한 성공적인 응답을 나타내며, 요청된 작업이 완료되었음을 확인합니다.

반면 오류는 요청이 실패했음을 의미하며 작업을 완료할 수 없음을 나타냅니다. 알림은 응답이 필요하지 않은 단방향 커뮤니케이션으로 설계되어 응답을 기대하지 않고 상태 업데이트를 제공합니다.

메시지 유형을 명확하게 정의하고 메시지 구조화를 구현하면 AI 애플리케이션과 데이터 소스 간의 안정적이고 구조화된 통신을 보장하여 시스템 성능을 향상시킬 수 있습니다.

전송 메커니즘 프로토콜에 관한 모든 것

MCP는 다양한 개발 환경의 요구 사항을 충족하도록 맞춤화된 여러 전송 프로토콜을 통해 데이터 교환을 지원합니다. 로컬로 운영할 때 MCP는 복잡하지 않은 프로세스 간 통신을 위해 stdio를 활용합니다. 반대로 분산된 팀과 관련된 시나리오에서는 다양한 외부 시스템 간에 즉각적인 데이터 전송을 용이하게 하기 위해 HTTP와 SSE(서버 전송 이벤트)를 함께 사용하는 것을 권장합니다.

MCP 내의 모든 형태의 통신에서 JSON-RPC 2.0 메시지 형식은 수많은 프로그래밍 컨텍스트에 잘 부합하는 구조적이고 통일된 데이터 교환 방법을 보장하기 위해 사용됩니다. 이러한 다양한 전송 메커니즘을 채택함으로써 MCP는 개별 로컬 테스트부터 광범위한 분산 시스템 통합에 이르기까지 다양한 개발 환경에 효율적으로 적용하는 데 필요한 유연성을 갖추게 되었습니다.

MCP 서버 설정

모델 컨텍스트 프로토콜 서버를 설정하려면 환경 변수를 배열하여 구성을 지정하고 hype 명령을 사용하여 서버를 시작해야 합니다. 사용자 인터페이스를 통해 MCP 서버를 통합할 수도 있지만 이 방법은 복잡성을 유발할 수 있으므로 일반적으로 권장하지 않습니다. UI를 통해 서버를 추가하는 경우 사용 가능한 도구에 액세스하려면 반드시 새로고침을 수행해야 합니다.

자체 MCP 서버를 설정하기 시작하는 개발자를 위해 시작점으로 사용할 수 있는 수많은 샘플 서버가 제공됩니다. 원격 프로덕션 수준의 MCP 서버를 배포하기 위한 맞춤형 툴킷도 조만간 제공될 예정입니다.

구성 파일 형식

MCP의 설정 파일은 중첩된 개체와 배열의 사용을 지원하는 JSON 형식을 사용하여 복잡한 설정을 묘사할 수 있습니다. 이러한 체계적인 방법론은 사람이 구성을 읽고 해석할 수 있는 동시에 기계 구문 분석과도 호환되므로 개발자가 필요할 때 설정을 감독하고 조정하는 프로세스를 간소화할 수 있도록 보장합니다.

배포 위치

최상의 성능을 얻으려면 MCP 구성 파일을 서버가 쉽게 액세스할 수 있는 디렉터리에 위치시켜야 합니다. 이렇게 배치하면 서버가 이러한 구성을 효율적으로 사용할 수 있으므로 보다 안정적인 결과를 얻을 수 있습니다. 운영 및 향상된 성능.

특히 다양한 AI 도구를 각 데이터 소스와 통합할 때는 이러한 파일을 특정 시나리오에 맞는 디렉터리 내에 배치하여 제대로 활용할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.

MCP와 InvestGlass AI 통합

MCP를 다음에 통합 InvestGlass AI 시스템은 개발자에게 데이터 소스와 AI 도구 간에 보호된 양방향 링크를 구축할 수 있는 기능을 제공합니다. 레거시 시스템은 정교한 AI 모델을 정보 사일로 뒤에 가두고 중요한 데이터에 원활하게 액세스하지 못하게 함으로써 장벽을 만듭니다. 이를 통해 워크플로우를 간소화하고 데이터 저장소 간의 장벽을 제거하여 AI 솔루션 배포를 위한 통일된 환경을 조성합니다. 상호 작용 및 정보 교환을 위해 MCP가 설정한 표준은 통합 프로세스와 관련된 복잡성을 줄여 외부 데이터 포인트와 AI 기반 애플리케이션 간의 원활한 상호 작용을 촉진합니다.

MCP는 다용도 사용 여부에 관계없이 유용합니다. InvestGlass AI 도우미 또는 크로스 플랫폼 AI 소프트웨어 제작. 이는 통합 품질과 이질적인 정보 세트의 효과적인 활용도를 향상시킵니다. 결과적으로 운영 효율성을 높일 뿐만 아니라 인공지능을 창의적으로 적용할 수 있는 새로운 방법론의 길을 열어줍니다.

MCP와 함께 클로드 데스크톱 사용

MCP와 함께 Claude Desktop 사용을 시작하려면 먼저 데스크톱 애플리케이션을 확보하고 claude_desktop_config.json 파일을 조정해야 합니다. 설치 후 필수 단계는 특정 통합 요구 사항을 충족하도록 이 구성 파일을 사용자 지정하는 것입니다. 그 후 Claude Desktop은 액세스 권한을 획득하면 연결을 나타내는 노드와 에지로 그래픽 표현을 형성할 수 있습니다.

서버 상태를 파악하는 작업은 연결된 서버와 각각의 액세스 가능한 리소스를 모두 표시하는 Claude Desktop에서 제공하는 인터페이스를 활용하여 간단하게 수행할 수 있습니다. 이러한 설정은 개발자가 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 효율적으로 사용하여 AI 모델 간의 연결을 설정할 수 있도록 함으로써 개발자의 역량을 강화하여 AI 애플리케이션을 발전시키는 데 도움을 줍니다.

사용자 지정 통합 개발

MCP SDK는 Python 및 TypeScript를 지원하여 MCP 내에서 원활한 사용자 지정 통합을 만들 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 개발자는 자신이 선택한 개발 환경에서 MCP의 기능을 쉽게 활용하여 맞춤형 솔루션을 제작하는 프로세스를 간소화할 수 있습니다.

MCP의 보안 및 오류 처리

강력한 보안과 효과적인 오류 관리는 MCP의 원활한 작동을 위한 핵심 요소입니다. 보안을 강화하기 위해 리소스에 대한 액세스를 허용하기 전에 사용자 신원을 확인하는 인증 프로토콜이 마련되어 있습니다. 모든 연결의 출처를 확인하고 수신 메시지를 정리하여 잠재적인 취약점을 제거하는 것이 중요합니다. 엄격한 보안 관행과 포괄적인 오류 처리 방식을 채택하면 신뢰할 수 있는 운영을 보장하는 동시에 손상된 데이터 소스로부터 기밀 데이터를 보호할 수 있습니다.

MCP 내에서 오류가 발생하는 경우, 통신 흐름을 크게 방해하지 않으면서 적절한 해결을 돕는 특정 전파 프로세스가 있습니다. 일련의 표준 오류 코드가 존재하여 문제 발생 시 이를 인식하고 해결하기 위한 통일된 방법이 마련되어 있습니다. 이러한 표준화된 절차는 커뮤니케이션 프로세스의 충실성을 유지하면서 신속한 문제 해결 노력을 촉진합니다.

데이터 보안 보장

MCP는 전송 중인 데이터를 보호하기 위해 암호화 방법을 사용하여 기밀 정보가 안전하게 보호되도록 보장합니다. 원격 데이터와 관련된 통신의 경우 TLS 암호화는 강력한 보안 장벽을 제공합니다.

전송 중 세부 정보를 보호하는 것은 데이터 소스의 무결성을 유지하고 잠재적인 보안 침해를 막는 데 매우 중요합니다.

표준화된 오류 코드

프로토콜 MCP는 일관된 문제 해결과 오류 처리의 일관성 유지를 위해 사전 정의된 오류 코드 세트를 사용합니다. 또한 표준 오류 코드를 넘어서는 사용자 지정 오류 코드를 생성할 수 있어 애플리케이션에 특정한 오류를 관리할 수 있는 기능을 제공합니다. 오류 보고에 대한 이러한 표준화된 접근 방식은 시스템의 신뢰성과 성능을 보장합니다.

MCP의 실제 적용 사례

MCP는 흩어져 있는 데이터 링크와 고립된 사용자 지정 통합 포켓 등 AI 개발에 만연한 문제를 해결합니다. MCP를 도입함으로써 개발자는 더욱 지능적이고 확장 가능한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. Block과 Apollo와 같은 기업은 시스템 내에 MCP를 효과적으로 통합하여 운영 생산성을 향상시키는 동시에 이 프로토콜을 사용할 때의 실질적인 이점을 강조하고 있습니다.

앤트로픽, 외부 기관, 그리고 더 넓은 커뮤니티에서 MCP 서버를 실제로 적용한 사례는 MCP의 적응성과 잠재력을 잘 보여줍니다. 이러한 사례는 MCP를 활용하면 다양한 분야에서 AI 개발을 간소화하는 동시에 AI 애플리케이션 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 명확하게 보여줍니다.

AI 우선 애플리케이션

AI 어시스턴트 및 통합 개발 환경(IDE)을 포함하여 AI를 우선시하는 애플리케이션은 MCP를 활용하여 기능을 개선하고 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 범용 AI 애플리케이션 어시스턴트를 다양한 애플리케이션에 통합하면 컨텍스트 인식이 향상되고 사용자 경험이 향상됩니다. 물론 이러한 새로운 개념과 연결하기 위해 InvestGlass를 검토하고 있지만, 먼저 표준 승인을 받으려고 합니다.

MCP를 사용하는 크로스 플랫폼 애플리케이션은 AI 기능을 표준화하여 전반적인 기능을 향상시킬 수 있습니다.

확장 가능한 AI 서비스

MCP는 시스템 규모가 확장됨에 따라 AI 워크플로를 효과적으로 감독하는 데 중요한 고급 분산 처리를 용이하게 합니다. MCP의 아키텍처는 다양한 플랫폼에서 AI 서비스를 확장하는 데 필요한 유연성과 호환성을 제공합니다. 클릭 한 번으로 모든 핀테크를 연결하고 추가 비용 없이 소프트웨어 간의 관계를 유지할 수 있다고 상상해 보세요!

MCP가 활용하는 표준화된 방법론은 분산된 AI 프로세싱을 관리할 때 복잡한 모델을 간소화하여 배포하고 관리할 수 있도록 보장합니다.

MCP 서버 문제 해결 및 디버깅

다양한 문제 해결 계층을 위해 설계된 다양한 도구를 사용하면 MCP 서버의 문제를 더 쉽게 진단하고 해결할 수 있습니다. 예를 들어, MCP Inspector는 서버 성능에 대한 즉각적인 인사이트를 제공하여 신속한 문제 해결을 지원합니다.

이 도구의 서버 리소스 실시간 분석과 프롬프트 템플릿은 MCP 서버를 효과적으로 감독하는 능력을 크게 향상시킵니다.

로깅 및 진단

모델 컨텍스트 프로토콜은 로그, 진단 및 전반적인 시스템 무결성을 처리하는 표준화된 방식을 기반으로 구축되어 서버가 데이터 소스 및 도구와 안전하게 연결할 수 있도록 보장합니다. MCP 프레임워크가 문제를 신속하게 식별하고 수정하려면 모든 MCP 서버가 강력한 로깅 관행을 구현해야 합니다. 예를 들어, 로그를 표준 오류로 리디렉션하는 것은 프로토콜 작동에 대한 의도치 않은 간섭을 방지하여 모델 컨텍스트 프로토콜 서버의 전반적인 안정성을 유지하는 신뢰할 수 있는 방법입니다.

올바른 로그 구성을 채택하면 문제 해결 절차를 간소화하고 전체 컨텍스트 프로토콜의 신뢰성을 유지할 수 있습니다. 이렇게 하면 LLM 애플리케이션, 클라이언트 및 기타 도구가 원활한 통합을 유지할 수 있습니다. 결과적으로 이러한 관행은 데이터 소스 및 도구의 중단을 최소화하여 개발자와 비즈니스가 컨텍스트가 그대로 유지되고 보호된다는 확신을 가지고 솔루션 구축을 시작할 수 있도록 도와줍니다.

MCP 인스펙터를 사용하는 이유는 무엇인가요?

MCP 인스펙터는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버의 효율성을 면밀히 조사하고 검증하는 데 없어서는 안 될 도구입니다. 개방형 프로토콜 구성 요소로 작동하는 이 도구는 MCP가 광범위한 개발 참여를 장려하기 위해 설계된 표준화되고 투명한 시스템이라는 개념을 강화합니다. 관리자와 개발자는 MCP 인스펙터를 통해 서버 연결을 신속하게 모니터링하고 컨텍스트 일관성을 검증하며 프로세스에 관련된 모든 파일 또는 데이터 소스가 오류 없이 작동하는지 확인할 수 있습니다.

진단 기능의 원활한 통합으로 서버, 클라이언트, 데이터 소스 간의 협업 환경을 조성하여 기본 모델 컨텍스트를 유지합니다. MCP 인스펙터는 MCP의 내부 작업에 연결하고 분석하는 단순하면서도 강력한 수단을 제공함으로써 일반 검사부터 심층 진단까지 모든 작업을 간소화하여 사용자가 모든 LLM 애플리케이션 및 도구에서 최적의 성능을 유지할 수 있도록 지원합니다.

MCP에 기여하기

MCP, 즉 모델 컨텍스트 프로토콜에 대한 기여는 이 개방형 표준의 중요한 부분을 구성하며 프로토콜의 커뮤니티 중심 정신을 보여줍니다. MCP는 데이터 소스 및 도구와의 원활한 통합을 촉진하도록 설계되었기 때문에 커뮤니티의 피드백과 협업은 성장과 지속적인 관련성 유지에 매우 중요합니다.

개발자, 시스템 설계자, 애호가 모두 기존 문제를 해결하거나, 문서 개선 사항을 추가하거나, 서버, 클라이언트, 컨텍스트 간의 상호작용을 조율하는 표준화된 방법으로서 MCP의 사명을 발전시키는 새로운 기능을 제안함으로써 인사이트를 공유해 주시기 바랍니다. 프롬프트 개선, 로그 처리 방법 개선, 양방향 데이터 교환 프로세스에 대한 새로운 접근 방식 모색 등 모든 기여는 모델 컨텍스트 프로토콜을 발전시키는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 커뮤니티의 구성원들은 이 개방형 프로토콜을 발전시킬 뿐만 아니라 더욱 강력하고 사용자 친화적인 LLM 애플리케이션을 위한 길을 닦는 데에도 도움을 줍니다.

커뮤니티 기여

더 넓은 커뮤니티의 적극적인 참여는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 진화하는 요구사항을 충족하고 데이터 소스와 도구를 연결하는 표준화된 수단을 지속적으로 제공하기 위한 초석입니다. 커뮤니티 회원은 버그 수정, 추가 문서 또는 새로운 기능을 제공함으로써 MCP 서버의 작동 방식을 개선하고, 파일 데이터를 교환하고, 클라이언트 요구사항에 부합하도록 조정하는 데 도움을 줍니다.

GitHub 이슈, 커뮤니티 포럼, 고급 LLM 애플리케이션을 가장 잘 활용하는 방법에 대한 토론 등 다양한 배경의 피드백은 컨텍스트 프로토콜을 구축하고 지속적으로 개선하는 데 매우 중요합니다. 직접적인 경험, 코딩 전문 지식 또는 새로 발견한 기술을 공유함으로써 협업적 발전을 포용하는 개방형 프로토콜 프레임워크로서의 MCP의 입지를 더욱 공고히 할 수 있습니다. 이러한 포괄적인 접근 방식을 통해 MCP 프로젝트는 집단 지성의 이점을 활용하여 궁극적으로 보다 효율적인 진단, 강화된 로그 추적, 다양한 애플리케이션을 지원할 수 있는 정교한 도구를 제공합니다.

지원 및 피드백 채널

MCP에 대한 기여와 관련된 문의는 커뮤니티 포럼에서 해결할 수 있습니다. 이 플랫폼을 통해 개발자는 해당 분야의 동료 및 전문가로부터 도움을 받을 수 있습니다. 피드백을 제공하는 것은 프로토콜을 개선하는 데 도움이 되므로 개발 프로세스를 발전시키는 데 필수적인 역할을 합니다.

사용자는 공동 대화에 참여하고 공인된 경로를 활용하여 새로운 기능에 대한 제안과 아이디어를 제시하는 것이 좋습니다.

고도를 기다리시나요? 공개 표준을 기다리고 계신가요?

결론적으로, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 양방향 연결 시스템을 통해 콘텐츠 저장소 및 데이터베이스에서 호스트 애플리케이션 서버에 이르는 데이터 소스 및 도구에 LLM 애플리케이션을 연결하는 표준화된 방법을 제공합니다. 개방형 표준에 따라 MCP 서버와 클라이언트를 사용하면 파편화된 통합을 크게 줄일 수 있습니다. 이 컨텍스트 프로토콜은 정교한 모델이 표준 프로토콜에서 새로운 데이터 소스를 쿼리, 처리 및 상호 작용할 수 있도록 지원하여 비즈니스 도구가 AI 기반 도구를 활용하는 방식을 개선합니다.

*고도를 기다리며*, 사무엘 베케트 대본, 오토마르 크레카 연출. 아비뇽 페스티벌, 1978. 루퍼스(에스트라공)와 조지 윌슨(블라디미르) / 사진: 페르낭 미쇼.

MCP는 안전하고 원활한 클라이언트 연결의 필요성을 해결하기 때문에 개발자는 오픈소스 프로젝트 기여와 코드를 활용하여 이 보편적인 표준을 개선할 수 있습니다. MCP는 로그 관리, 프롬프트, 실시간 파일 액세스를 통해 도구가 걱정 없이 고급 솔루션을 구축할 수 있는 표준화된 환경을 조성합니다. 모델 컨텍스트 프로토콜 서버는 반복적이고 단편적인 통합을 제거함으로써 데이터 소스 요구 사항을 충족하는 동시에 TLS 암호화 및 비즈니스 도구 보안을 유지하는 방법을 간소화합니다.

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