MCP는 도구 및 데이터와 AI 연결을 표준화합니다. 새로운 프로토콜이 나타납니다.
2025년 4월 26일
ThomasMiller
4
인공 지능의 세계로 뛰어 들고 있다면 아마도 다른 AI 모델, 데이터 소스 및 도구를 잘 수행하는 것이 얼마나 중요한지 알았을 것입니다. MCP (Model Context Protocol)가 등장하여 AI 연결을 표준화하는 게임 체인저 역할을합니다. 이 프로토콜은 AI 모델, 데이터 시스템 및 도구를 원활하게 통신하여 AI 중심 워크 플로를 향상시킬 수 있도록합니다. MCP가 무엇인지, 작동 방식, 이점 및 AI 연결의 미래를 형성 할 수있는 잠재력을 살펴 보겠습니다.
AI 연결에서 표준화가 필요합니다
AI는 의료, 금융, 제조 및 소매와 같은 산업에서 호황을 누리고 있습니다. 결과적으로 회사는 그 어느 때보 다 더 많은 AI 모델과 데이터 소스를 저글링하고 있습니다. 문제? 각 AI 모델은 특정 컨텍스트를 위해 설계된 경향이 있으므로 특히 다른 데이터 형식, 프로토콜 또는 도구를 다룰 때 서로 채팅하기가 까다로워집니다. 이 단편화는 AI 배포의 비 효율성, 오류 및 지연으로 이어집니다.
이러한 시스템이 서로 대화 할 수있는 표준화 된 방법이 없다면 비즈니스는 AI 모델을 통합하거나 AI 프로젝트를 효과적으로 확장하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 상호 운용성이 부족하면 종종 함께 작동하지 않는 고립 된 시스템이 발생하여 AI의 잠재력을 최대한 발휘합니다. 여기에서 MCP가 발걸음을 내딛는 곳으로 전체 시스템에서 원활한 통합 및 작동을 보장하는 표준화 된 프로토콜을 제공합니다.
모델 컨텍스트 프로토콜 이해 (MCP)
2024 년 11 월에 Anthropic이 소개 한 Claude의 대형 언어 모델 뒤에있는 회사 인 MCP는 게임 체인저였습니다. Chatgpt의 뇌와 Anthropic의 경쟁자 인 Openai 조차도이 프로토콜을 채택하여 AI 모델을 외부 데이터 소스와 연결했습니다. 목표? LLMS (Largin Language Model)와 같은 고급 AI 모델을 돕기 위해 외부 시스템에서 실시간으로 구조화 된 컨텍스트를 제공하여보다 관련성 있고 정확한 응답을 생성합니다. MCP 전에 AI 모델을 다양한 데이터 소스와 통합하는 것은 지저분한 일이었으며 각 연결에 맞춤 솔루션이 필요했습니다. MCP는 단일 표준화 된 프로토콜 로이 프로세스를 간소화합니다.
MCP를 "AI 애플리케이션을위한 USB-C 포트"로 생각하십시오. USB-C와 마찬가지로 장치 연결을 단순화하는 것과 마찬가지로 MCP는 AI 애플리케이션이 콘텐츠 관리 시스템, 비즈니스 도구 및 개발 환경과 같은 다양한 데이터 리포지토리와 상호 작용하는 방법을 표준화합니다. 이는 AI를 여러 데이터 소스와 통합하는 복잡성을 줄이며 단편화 된 사용자 정의 제작 솔루션을 단일 프로토콜로 대체합니다. 그것의 중요성은 AI를보다 실용적이고 반응이 좋게 만드는 능력에있어 개발자와 비즈니스가보다 효과적인 AI 중심 워크 플로를 구축 할 수있게합니다.
MCP는 어떻게 작동합니까?
MCP는 세 가지 주요 구성 요소로 클라이언트-서버 아키텍처에서 작동합니다.
- MCP 호스트 : AI 기반 통합 개발 환경 (IDE), 채팅 인터페이스 또는 비즈니스 도구와 같은 MCP를 통해 데이터가 필요한 응용 프로그램 또는 도구입니다.
- MCP 클라이언트 : 호스트와 서버 간의 통신을 관리하고 호스트에서 해당 MCP 서버로의 요청을 라우팅합니다.
- MCP 서버 : 이들은 Google Drive, Slack 또는 GitHub와 같은 특정 데이터 소스 또는 도구에 연결하고 MCP 표준을 통해 AI 모델에 필요한 컨텍스트를 제공하는 경량 프로그램입니다.
AI 모델에 외부 데이터가 필요한 경우 MCP 클라이언트를 통해 해당 MCP 서버로 요청을 보냅니다. 서버는 데이터 소스에서 요청 된 정보를 검색하여 클라이언트로 반환 한 다음 AI 모델로 전달합니다. 이를 통해 AI 모델은 항상 가장 관련성이 높고 최신 컨텍스트에 액세스 할 수 있습니다.
MCP에는 AI 모델과 외부 시스템 간의 상호 작용을 지원하는 도구, 리소스 및 프롬프트와 같은 기능도 포함되어 있습니다. 도구는 AI 모델이 다른 시스템과 상호 작용할 수있는 미리 정의 된 기능이며, 리소스는 MCP 서버를 통해 액세스 할 수있는 데이터 소스를 나타냅니다. 프롬프트는 AI 모델이 데이터와 상호 작용하는 방법을 안내하는 구조화 된 입력입니다. Roots 및 Sampling과 같은 고급 기능을 통해 개발자는 선호하는 모델 또는 데이터 소스를 지정하고 비용 및 성능과 같은 요소에 따라 모델 선택을 관리 할 수 있습니다. 이 아키텍처는 유연성, 보안 및 확장 성을 제공하므로 AI 중심 애플리케이션을보다 쉽게 구축하고 유지할 수 있습니다.
MCP 사용의 주요 이점
MCP를 채택하는 것은 AI를 워크 플로에 통합하는 개발자와 조직에 몇 가지 장점이 있습니다.
- 표준화 : MCP는 공통 프로토콜을 제공하여 각 데이터 소스와 맞춤 통합이 필요하지 않습니다. 이를 통해 개발 시간과 복잡성이 줄어들어 개발자는 혁신적인 AI 응용 프로그램 구축에 집중할 수 있습니다.
- 확장 성 : 새로운 데이터 소스 또는 도구 추가는 MCP에서 간단합니다. Core AI 애플리케이션을 수정하지 않고도 새로운 MCP 서버를 통합 할 수 있으므로 AI 시스템을보다 쉽게 확장 할 수 있습니다.
- 개선 된 AI 성능 : 실시간, 관련 데이터에 대한 액세스를 제공함으로써 MCP는 AI 모델이보다 정확하고 상황에 맞는 응답을 생성 할 수 있도록합니다. 이는 고객 지원 챗봇 또는 개발 비서와 같은 최신 정보가 필요한 응용 프로그램에 특히 유용합니다.
- 보안 및 개인 정보 보호 : MCP는 안전하고 제어 된 데이터 액세스를 보장합니다. 각 MCP 서버는 기본 데이터 소스에 대한 권한 및 액세스 권한을 관리하여 무단 액세스의 위험을 줄입니다.
- 모듈 식 : 프로토콜의 설계를 통해 유연성이있어 개발자가 상당한 재 작업없이 다른 AI 모델 제공 업체 나 공급 업체간에 전환 할 수 있습니다. 이 모듈성은 AI 개발의 혁신과 적응성을 장려합니다.
이러한 이점은 AI 응용 프로그램의 성능, 보안 및 확장 성을 향상시키면서 AI 연결을 단순화하기위한 강력한 도구가됩니다.
사용 사례 및 예제
MCP는 다양한 영역에서 응용 프로그램을 찾아서 실제 예제가 잠재력을 보여줍니다.
- 개발 환경 : ZED, Replit 및 Codeium과 같은 도구는 MCP를 통합하여 AI 어시스턴트가 코드 리포지토리, 문서 및 기타 개발 리소스에 직접 액세스 할 수 있도록합니다. 예를 들어, AI 어시스턴트는 Github MCP 서버를 쿼리하여 특정 코드 스 니펫을 가져와 개발자에게 즉각적인 컨텍스트 인식 지원을 제공 할 수 있습니다.
- 비즈니스 응용 프로그램 : 회사는 MCP를 사용하여 AI 어시스턴트를 내부 데이터베이스, CRM 시스템 또는 기타 비즈니스 도구에 연결할 수 있습니다. 이를 통해 보고서 생성 또는 고객 데이터 분석과 같은보다 정보에 근거한 의사 결정 및 자동화 된 워크 플로가 가능합니다.
- 컨텐츠 관리 : Google Drive 및 Slack과 같은 플랫폼 용 MCP 서버를 사용하면 AI 모델이 문서, 메시지 및 기타 컨텐츠를 검색하고 분석 할 수 있습니다. AI 보조원은 팀의 슬랙 대화를 요약하거나 회사 문서에서 주요 통찰력을 추출 할 수 있습니다.
Blender-MCP 프로젝트는 AI가 전문 도구와 상호 작용할 수있는 MCP의 또 다른 예입니다. 이를 통해 Anthropic의 Claude 모델은 3D 모델링 작업을위한 Blender와 협력하여 MCP가 AI를 창의적 또는 기술 응용 프로그램과 연결하는 방법을 보여줍니다.
또한 Anthropic은 Google Drive, Slack, Github 및 PostgreSQL과 같은 서비스 용 미리 건축 MCP 서버를 출시하여 MCP 통합의 증가하는 생태계를 강조합니다.
미래의 의미
모델 컨텍스트 프로토콜은 AI 연결을 표준화하는 데 중요한 단계를 나타냅니다. MCP는 AI 모델을 외부 데이터 및 도구와 통합하기위한 보편적 인 표준을 제공함으로써보다 강력하고 유연하며 효율적인 AI 애플리케이션을위한 길을 열고 있습니다. 오픈 소스 특성과 커뮤니티 중심의 생태계가 커지면 MCP가 AI 산업에서 견인력을 얻고 있음을 시사합니다.
AI가 계속 발전함에 따라 모델과 데이터 간의 쉬운 연결이 필요하면 증가 할 것입니다. MCP는 LSP (Language Server Protocol)가 개발 도구의 표준이 된 것처럼 AI 통합의 표준이 될 수 있습니다. 통합의 복잡성을 줄임으로써 MCP는 AI 시스템을보다 확장 가능하고 관리하기 쉽게 만듭니다.
MCP의 미래는 광범위한 채택에 달려 있습니다. 초기 징후는 유망하지만 장기적인 영향은 개발자와 조직의 지속적인 지역 사회 지원, 기부금 및 통합에 달려 있습니다.
결론
MCP는 AI 모델을 성공하는 데 필요한 데이터와 연결하기위한 표준화되고 안전하며 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. MCP는 통합을 단순화하고 AI 성능을 향상시켜 AI 중심 시스템에서 다음 혁신을 주도하고 있습니다. AI를 활용하려는 조직은 MCP와 증가하는 도구 및 통합 생태계를 탐색해야합니다.
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2025년 4월 26일
ThomasMiller
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인공 지능의 세계로 뛰어 들고 있다면 아마도 다른 AI 모델, 데이터 소스 및 도구를 잘 수행하는 것이 얼마나 중요한지 알았을 것입니다. MCP (Model Context Protocol)가 등장하여 AI 연결을 표준화하는 게임 체인저 역할을합니다. 이 프로토콜은 AI 모델, 데이터 시스템 및 도구를 원활하게 통신하여 AI 중심 워크 플로를 향상시킬 수 있도록합니다. MCP가 무엇인지, 작동 방식, 이점 및 AI 연결의 미래를 형성 할 수있는 잠재력을 살펴 보겠습니다.
AI 연결에서 표준화가 필요합니다
AI는 의료, 금융, 제조 및 소매와 같은 산업에서 호황을 누리고 있습니다. 결과적으로 회사는 그 어느 때보 다 더 많은 AI 모델과 데이터 소스를 저글링하고 있습니다. 문제? 각 AI 모델은 특정 컨텍스트를 위해 설계된 경향이 있으므로 특히 다른 데이터 형식, 프로토콜 또는 도구를 다룰 때 서로 채팅하기가 까다로워집니다. 이 단편화는 AI 배포의 비 효율성, 오류 및 지연으로 이어집니다.
이러한 시스템이 서로 대화 할 수있는 표준화 된 방법이 없다면 비즈니스는 AI 모델을 통합하거나 AI 프로젝트를 효과적으로 확장하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 상호 운용성이 부족하면 종종 함께 작동하지 않는 고립 된 시스템이 발생하여 AI의 잠재력을 최대한 발휘합니다. 여기에서 MCP가 발걸음을 내딛는 곳으로 전체 시스템에서 원활한 통합 및 작동을 보장하는 표준화 된 프로토콜을 제공합니다.
모델 컨텍스트 프로토콜 이해 (MCP)
2024 년 11 월에 Anthropic이 소개 한 Claude의 대형 언어 모델 뒤에있는 회사 인 MCP는 게임 체인저였습니다. Chatgpt의 뇌와 Anthropic의 경쟁자 인 Openai 조차도이 프로토콜을 채택하여 AI 모델을 외부 데이터 소스와 연결했습니다. 목표? LLMS (Largin Language Model)와 같은 고급 AI 모델을 돕기 위해 외부 시스템에서 실시간으로 구조화 된 컨텍스트를 제공하여보다 관련성 있고 정확한 응답을 생성합니다. MCP 전에 AI 모델을 다양한 데이터 소스와 통합하는 것은 지저분한 일이었으며 각 연결에 맞춤 솔루션이 필요했습니다. MCP는 단일 표준화 된 프로토콜 로이 프로세스를 간소화합니다.
MCP를 "AI 애플리케이션을위한 USB-C 포트"로 생각하십시오. USB-C와 마찬가지로 장치 연결을 단순화하는 것과 마찬가지로 MCP는 AI 애플리케이션이 콘텐츠 관리 시스템, 비즈니스 도구 및 개발 환경과 같은 다양한 데이터 리포지토리와 상호 작용하는 방법을 표준화합니다. 이는 AI를 여러 데이터 소스와 통합하는 복잡성을 줄이며 단편화 된 사용자 정의 제작 솔루션을 단일 프로토콜로 대체합니다. 그것의 중요성은 AI를보다 실용적이고 반응이 좋게 만드는 능력에있어 개발자와 비즈니스가보다 효과적인 AI 중심 워크 플로를 구축 할 수있게합니다.
MCP는 어떻게 작동합니까?
MCP는 세 가지 주요 구성 요소로 클라이언트-서버 아키텍처에서 작동합니다.
- MCP 호스트 : AI 기반 통합 개발 환경 (IDE), 채팅 인터페이스 또는 비즈니스 도구와 같은 MCP를 통해 데이터가 필요한 응용 프로그램 또는 도구입니다.
- MCP 클라이언트 : 호스트와 서버 간의 통신을 관리하고 호스트에서 해당 MCP 서버로의 요청을 라우팅합니다.
- MCP 서버 : 이들은 Google Drive, Slack 또는 GitHub와 같은 특정 데이터 소스 또는 도구에 연결하고 MCP 표준을 통해 AI 모델에 필요한 컨텍스트를 제공하는 경량 프로그램입니다.
AI 모델에 외부 데이터가 필요한 경우 MCP 클라이언트를 통해 해당 MCP 서버로 요청을 보냅니다. 서버는 데이터 소스에서 요청 된 정보를 검색하여 클라이언트로 반환 한 다음 AI 모델로 전달합니다. 이를 통해 AI 모델은 항상 가장 관련성이 높고 최신 컨텍스트에 액세스 할 수 있습니다.
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- 개선 된 AI 성능 : 실시간, 관련 데이터에 대한 액세스를 제공함으로써 MCP는 AI 모델이보다 정확하고 상황에 맞는 응답을 생성 할 수 있도록합니다. 이는 고객 지원 챗봇 또는 개발 비서와 같은 최신 정보가 필요한 응용 프로그램에 특히 유용합니다.
- 보안 및 개인 정보 보호 : MCP는 안전하고 제어 된 데이터 액세스를 보장합니다. 각 MCP 서버는 기본 데이터 소스에 대한 권한 및 액세스 권한을 관리하여 무단 액세스의 위험을 줄입니다.
- 모듈 식 : 프로토콜의 설계를 통해 유연성이있어 개발자가 상당한 재 작업없이 다른 AI 모델 제공 업체 나 공급 업체간에 전환 할 수 있습니다. 이 모듈성은 AI 개발의 혁신과 적응성을 장려합니다.
이러한 이점은 AI 응용 프로그램의 성능, 보안 및 확장 성을 향상시키면서 AI 연결을 단순화하기위한 강력한 도구가됩니다.
사용 사례 및 예제
MCP는 다양한 영역에서 응용 프로그램을 찾아서 실제 예제가 잠재력을 보여줍니다.
- 개발 환경 : ZED, Replit 및 Codeium과 같은 도구는 MCP를 통합하여 AI 어시스턴트가 코드 리포지토리, 문서 및 기타 개발 리소스에 직접 액세스 할 수 있도록합니다. 예를 들어, AI 어시스턴트는 Github MCP 서버를 쿼리하여 특정 코드 스 니펫을 가져와 개발자에게 즉각적인 컨텍스트 인식 지원을 제공 할 수 있습니다.
- 비즈니스 응용 프로그램 : 회사는 MCP를 사용하여 AI 어시스턴트를 내부 데이터베이스, CRM 시스템 또는 기타 비즈니스 도구에 연결할 수 있습니다. 이를 통해 보고서 생성 또는 고객 데이터 분석과 같은보다 정보에 근거한 의사 결정 및 자동화 된 워크 플로가 가능합니다.
- 컨텐츠 관리 : Google Drive 및 Slack과 같은 플랫폼 용 MCP 서버를 사용하면 AI 모델이 문서, 메시지 및 기타 컨텐츠를 검색하고 분석 할 수 있습니다. AI 보조원은 팀의 슬랙 대화를 요약하거나 회사 문서에서 주요 통찰력을 추출 할 수 있습니다.
Blender-MCP 프로젝트는 AI가 전문 도구와 상호 작용할 수있는 MCP의 또 다른 예입니다. 이를 통해 Anthropic의 Claude 모델은 3D 모델링 작업을위한 Blender와 협력하여 MCP가 AI를 창의적 또는 기술 응용 프로그램과 연결하는 방법을 보여줍니다.
또한 Anthropic은 Google Drive, Slack, Github 및 PostgreSQL과 같은 서비스 용 미리 건축 MCP 서버를 출시하여 MCP 통합의 증가하는 생태계를 강조합니다.
미래의 의미
모델 컨텍스트 프로토콜은 AI 연결을 표준화하는 데 중요한 단계를 나타냅니다. MCP는 AI 모델을 외부 데이터 및 도구와 통합하기위한 보편적 인 표준을 제공함으로써보다 강력하고 유연하며 효율적인 AI 애플리케이션을위한 길을 열고 있습니다. 오픈 소스 특성과 커뮤니티 중심의 생태계가 커지면 MCP가 AI 산업에서 견인력을 얻고 있음을 시사합니다.
AI가 계속 발전함에 따라 모델과 데이터 간의 쉬운 연결이 필요하면 증가 할 것입니다. MCP는 LSP (Language Server Protocol)가 개발 도구의 표준이 된 것처럼 AI 통합의 표준이 될 수 있습니다. 통합의 복잡성을 줄임으로써 MCP는 AI 시스템을보다 확장 가능하고 관리하기 쉽게 만듭니다.
MCP의 미래는 광범위한 채택에 달려 있습니다. 초기 징후는 유망하지만 장기적인 영향은 개발자와 조직의 지속적인 지역 사회 지원, 기부금 및 통합에 달려 있습니다.
결론
MCP는 AI 모델을 성공하는 데 필요한 데이터와 연결하기위한 표준화되고 안전하며 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. MCP는 통합을 단순화하고 AI 성능을 향상시켜 AI 중심 시스템에서 다음 혁신을 주도하고 있습니다. AI를 활용하려는 조직은 MCP와 증가하는 도구 및 통합 생태계를 탐색해야합니다.
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AIモデルのようなAIモデルは、子育てのヒントから職場の紛争まで、複雑な人間の価値観でユーザーとますます関与しているため、彼らの反応は本質的に一連の指針を反映しています。しかし、何百万人ものユーザーと対話するときに、AIが表現する価値をどのように把握できますか？アリ
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