초보 개발자를 위한 MCP(Model Context Protocol) 가이드: Claude 플랫폼 활용 예제

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최근 생성형 AI 기술이 발전하면서, AI 모델이 실시간으로 외부 데이터와 효율적으로 상호작용하는 방법이 중요해졌습니다.

이런 환경에서 주목받는 것이 바로 MCP(Model Context Protocol)입니다.

이번 글에서는 MCP의 개념과 필요성을 쉽게 이해하고 Claude 플랫폼과 함께 실습해 볼 수 있도록 안내합니다.

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MCP(Model Context Protocol)란 무엇인가?

MCP는 간단히 말해 AI 모델과 외부 데이터 및 도구 간의 원활한 통신을 위한 개방형 표준 프로토콜입니다.

USB-C가 다양한 장치를 하나로 통합하는 것처럼, MCP는 AI가 여러 데이터 소스에 간편하게 접근할 수 있도록 표준화된 인터페이스를 제공합니다.

예컨대 회사 내부 데이터베이스나 웹 API 등을 AI 챗봇에 쉽게 연결하여 실시간 데이터를 제공하거나 AI의 기능을 더욱 확장​할 때 MCP를 활용할 수 있습니다.

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MCP가 필요한 이유

기존 방식에서는 AI 모델이 외부 데이터에 접근하려면 매번 개별적인 코드를 작성해야 했습니다.

이는 유지보수와 확장에 큰 부담이 되었습니다.

MCP를 도입하면 이 문제가 해결됩니다. 개발자는 데이터를 제공하는 MCP 서버만 한 번 구축하면, 다양한 AI 모델과 애플리케이션에서 손쉽게 이를 재사용할 수 있습니다.

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결과적으로 개발 생산성과 유지보수성이 크게 향상됩니다.

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MCP의 기본 작동 방식

MCP는 클라이언트(AI 애플리케이션)와 서버(외부 데이터를 제공하는 프로그램)로 구성되며, JSON-RPC 프로토콜을 이용해 요청과 응답을 교환합니다.

클라이언트가 특정 데이터를 요청하거나 작업 수행을 요청하면, MCP 서버가 이를 처리한 후 결과를 반환하는 형태로 동작합니다.

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MCP 실습 예제: Claude 플랫폼 활용하기

다음 예제는 MCP를 실제로 구현해보고 이해하는 데 도움을 줍니다.

클라이언트는 TypeScript, 서버는 Python을 사용해 간단히 구현합니다.

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Python 기반의 MCP 서버 구축

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

app = FastMCP("DemoServer")

@app.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

@app.resource("greeting://{name}")
def greet(name: str) -> str:
    return f"안녕하세요, {name}님!"

if __name__ == "__main__":
    app.run()

이 서버는 간단한 덧셈과 인사 메시지를 제공하는 두 가지 기능을 MCP 표준으로 노출합니다.

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TypeScript 기반의 MCP 클라이언트 구축

import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client";
import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio";

const client = new Client();
const transport = new StdioClientTransport({ command: "python3", args: ["server.py"] });

await client.connect(transport);

const result = await client.request({ method: "add", params: { a: 5, b: 3 } });
console.log("덧셈 결과:", result);

const greeting = await client.request({ method: "getResource", params: { uri: "greeting://민수" } });
console.log(greeting);

실행 결과:

덧셈 결과: 8
안녕하세요, 민수님!

이 과정을 통해 MCP가 AI 애플리케이션과 데이터 간의 소통을 얼마나 간단하게 만들어주는지 확인할 수 있습니다.

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Claude 플랫폼에서의 MCP 활용법

Claude 플랫폼에서 MCP를 활용하면 사용자의 자연스러운 질문에 따라 자동으로 관련 데이터를 가져와 응답할 수 있습니다.

예를 들어, Claude에게 "최근 분기 보고서를 보여줘"라고 요청하면, MCP 서버와 연동하여 최신 보고서를 즉시 제공받는 방식입니다.

Claude Desktop에서는 개발자가 구축한 MCP 서버를 등록하기만 하면, 사용자는 별도의 설정 없이 자연스럽게 MCP의 기능을 활용할 수 있습니다.

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마치며

MCP는 AI 개발의 효율성과 확장성을 획기적으로 향상시켜주는 중요한 프로토콜입니다.

앞으로의 AI 애플리케이션 개발에서 MCP 활용이 더욱 확대될 것으로 기대됩니다.

이 글을 통해 MCP에 대한 이해를 넓히고 직접 활용해보는 기회를 가지시길 바랍니다.