수많은 AI 에이전트들을 어떻게 연결, 제어, 확장할 수 있을까?
MCP의 구조와 철학을 간단하게!

해답은 MCP입니다

랭체인이나 오토젠 같은 프레임워크를 기반으로 여러 도구를 연결하고, 순차적으로 실행하면서 상호작용하는 구조를 설계하는 일은 쉽지 않습니다. 특히 여러 에이전트나 도구를 한 시스템 안에서 동작시키려면 각 도구 간의 통신 방식, 입출력 명세, 상태 관리 등 복잡한 요소에 신경 써야 합니다. MCP는 이런 문제를 해결하기 위한 새로운 접근으로, LLM 기반 에이전트와 도구들을 연결할 수 있도록 설계된 프로토콜입니다. 클로드 데스크톱, 커서 AI, 스미더리 같은 다양한 도구와 함께 사용할 수 있고, 서버-클라이언트 구조를 통해 모듈형 AI 시스템을 직접 구축할 수 있게 도와줍니다.

다음과 같은 분들을 위해서 만들었습니다

ㆍ MCP의 구조와 철학을 빠르게 살펴보고 싶은 분
ㆍ 클로드 데스크톱, 커서 AI, 스미더리 같은 도구에서 MCP 기반의 에이전트 구조를 이해하고 싶은 분
ㆍ 클로드 데스크톱, 커서 AI, 스미더리 등에서 MCP 서버-클라이언트 구조를 직접 구현해보고 싶은 개발자
ㆍ 기존의 Function Calling 방식의 한계를 느끼고, 모듈형 에이전트 시스템 설계를 고민하는 개발자
ㆍ 다양한 도구와 LLM을 단일한 통신 방식으로 통합하고 싶은 기획자 및 엔지니어

다음과 같은 내용을 직접 해봅니다

ㆍ 클로드 데스크톱, 커서 AI 설치 및 사용해보기
ㆍ 통신 방식(Stdio, SSE)에 따라 MCP 서버 생성 및 사용해보기
ㆍ 나만의 MCP 서버 생성 및 연결해보기
ㆍ 간단한 Math MCP 만들어보기 / RAG-Server 만들어보기
ㆍ explorer-server(윈도우 탐색기) 만들어보기 / web-search-server 만들어보기
ㆍ 공개 MCP 서버 연결해보기
ㆍ Sequential Thinking 연결해보기
ㆍ 윈도우 탐색기 연결해보기 / 웹 검색(Brave Search) 연결해보기
ㆍ 클로드 데스크톱에서 MCP 서버 만들고 연결해보기

[지은이의 말]

MCP의 등장은 단순한 기술적 진보를 넘어, LLM 활용 방식의 패러다임을 바꾸는 전환점이라고 할 수 있습니다. 이제 우리는 모델 중심의 단순한 응답 생성에서 벗어나, 시스템 중심의 복합적 문제 해결 구조로 나아가고 있습니다. 또한 다양한 AI 에이전트들이 각자의 역할을 분담하고 유기적으로 협력할 수 있는 환경이 마련되면서, 사용자 요청이 아무리 복잡하더라도 더욱 유연하고 지능적으로 대응할 수 있는 기반이 갖춰지고 있습니다. 따라서 앞으로는 다음과 같은 변화가 더욱 뚜렷해질 것입니다.

ㆍ 단일 모델에서 멀티 에이전트 구조로의 전환
ㆍ 도구를 사용자가 직접 호출하던 방식에서, AI가 사용자 요청을 해석해 적절한 도구를 자동으로 선택하고 실행하는 방식으로 전환
ㆍ 반복적으로 구현하던 도구를 재사용 가능한 구조로 개선
ㆍ LLM 중심의 설계에서 에이전트 중심의 아키텍처로 진화
결과적으로 AI 생태계는 MCP와 같은 표준화된 연결 프로토콜을 중심으로 한 멀티 에이전트 협업 체계로 진화할 것입니다.