인공지능 기술이 발전함에 따라 개발자들은 LLM(Large Language Model)을 활용한 애플리케이션 개발에 많은 관심을 보이고 있습니다. 그중에서도 Model Context Protocol(MCP)은 LLM과 애플리케이션 간의 상호작용을 표준화하는 중요한 프로토콜로 주목받고 있습니다. 오늘은 LLM을 활용하여 MCP 서버를 개발하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

MCP(Model Context Protocol)란 무엇인가?

MCP는 애플리케이션이 LLM에 컨텍스트를 제공하는 방식을 표준화한 오픈 프로토콜입니다. 이를 AI 애플리케이션을 위한 ‘USB-C 포트’에 비유할 수 있습니다. USB-C가 다양한 주변 기기와 액세서리에 연결하는 표준화된 방법을 제공하듯, MCP는 AI 모델을 다양한 데이터 소스와 도구에 연결하는 표준화된 방법을 제공합니다.

MCP는 다음과 같은 주요 요소로 구성됩니다:

1. 리소스(Resources): LLM에 데이터를 제공합니다. REST API의 GET 엔드포인트와 유사하게 작동합니다.
2. 도구(Tools): LLM이 특정 작업을 수행할 수 있게 해주는 기능을 제공합니다. POST 엔드포인트와 유사합니다.
3. 프롬프트(Prompts): 재사용 가능한 프롬프트 템플릿을 정의합니다.
4. 샘플링(Sampling): LLM에서 완성(completion)을 요청하는 기능입니다.

LLM을 활용한 MCP 서버 개발의 장점

Claude와 같은 최신 LLM을 활용하여 MCP 서버를 개발하면 다음과 같은 장점이 있습니다:

1. 개발 시간 단축: 복잡한 코드 작성을 LLM에 맡겨 개발 속도를 높일 수 있습니다.
2. 진입 장벽 낮춤: 프로토콜에 대한 깊은 이해 없이도 기능적인 서버를 구축할 수 있습니다.
3. 유연한 반복 작업: 요구사항 변경 시 LLM에게 코드 수정을 요청하여 빠르게 대응할 수 있습니다.
4. 학습 곡선 완화: LLM이 코드를 설명하고 개념을 명확히 해줌으로써 학습 과정을 돕습니다.

LLM을 활용한 MCP 서버 개발 과정

1. 문서 준비하기

개발을 시작하기 전에 Claude가 MCP를 이해할 수 있도록 필요한 문서를 수집해야 합니다:

• modelcontextprotocol.io/llms-full.txt에서 전체 문서 텍스트 복사
• MCP TypeScript SDK 또는 Python SDK 저장소의 README 및 관련 문서 복사
• 이 문서들을 Claude와의 대화에 붙여넣기

2. 서버 설계 설명하기

문서를 제공한 후, 구축하려는 서버에 대해 명확하게 설명합니다. 다음과 같은 사항을 구체적으로 명시해야 합니다:

• 서버가 노출할 리소스
• 제공할 도구
• 제공할 프롬프트
• 상호작용할 외부 시스템

예를 들어, 다음과 같이 작성할 수 있습니다:

다음 기능을 제공하는 파일 탐색기 MCP 서버를 만들고 싶습니다:
- 로컬 파일 시스템의 파일 및 디렉토리 탐색
- 텍스트 파일 내용 읽기
- 간단한 파일 검색 기능
- 파일 내용을 요약하는 도구

3. Claude와 협업하기

Claude와 MCP 서버 개발 시 효과적인 협업 방법은 다음과 같습니다:

1. 핵심 기능부터 시작하여 점진적으로 기능 추가
2. 이해하기 어려운 코드 부분에 대한 설명 요청
3. 필요에 따라 수정이나 개선 요청
4. 서버 테스트 및 엣지 케이스 처리에 Claude의 도움 활용

Claude는 다음과 같은 MCP의 주요 기능을 구현하는 데 도움을 줄 수 있습니다:

• 리소스 관리 및 노출
• 도구 정의 및 구현
• 프롬프트 템플릿 및 핸들러
• 오류 처리 및 로깅
• 연결 및 전송 설정

모범 사례: 효율적인 MCP 서버 개발 방법

Claude를 활용한 MCP 서버 개발 시 다음 모범 사례를 따르는 것이 좋습니다:

1. 복잡한 서버를 작은 단위로 분해: 기능별로 나누어 개발하면 관리가 용이합니다.
2. 각 구성 요소 철저히 테스트: 다음 단계로 넘어가기 전에 완전히 테스트합니다.
3. 보안 고려: 입력을 검증하고 적절하게 접근을 제한합니다.
4. 코드 문서화: 향후 유지 관리를 위해 코드를 잘 문서화합니다.
5. MCP 프로토콜 사양 준수: 표준을 철저히 따라 호환성을 유지합니다.

간단한 MCP 서버 예제

Python을 사용한 간단한 MCP 서버 예제를 살펴보겠습니다:

# server.py
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# MCP 서버 생성
mcp = FastMCP("계산기 서버")

# 덧셈 도구 추가
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """두 숫자를 더합니다"""
    return a + b

# 동적 인사 리소스 추가
@mcp.resource("greeting://{name}")
def get_greeting(name: str) -> str:
    """개인화된 인사말을 제공합니다"""
    return f"안녕하세요, {name}님!"

이 서버는 다음과 같이 설치하고 테스트할 수 있습니다:

# Claude Desktop에 설치
mcp install server.py

# 또는 MCP Inspector로 테스트
mcp dev server.py

다음 단계: 서버 개선 및 확장

Claude가 서버 개발을 도운 후에는 다음 단계를 수행하세요:

1. 생성된 코드 검토
2. MCP Inspector 도구로 서버 테스트
3. Claude.app 또는 다른 MCP 클라이언트에 연결
4. 실제 사용 및 피드백을 바탕으로 개선

기억하세요. Claude는 시간이 지나면서 요구 사항이 변경됨에 따라 서버를 수정하고 개선하는 데도 도움을 줄 수 있습니다.

결론: AI 시대의 효율적인 개발 방법

LLM을 활용한 MCP 서버 개발은 AI 시대의 효율적인 개발 방법을 보여주는 좋은 예입니다. Claude와 같은 LLM은 단순한 코드 생성 도구를 넘어 개발 과정 전반에 걸쳐 도움을 주는 협업 파트너로 기능할 수 있습니다.

MCP 프로토콜은 AI 애플리케이션 개발의 표준화를 촉진하고, LLM의 도움은 이러한 표준을 더 쉽게 채택할 수 있게 해줍니다. 이는 궁극적으로 더 나은 AI 제품과 서비스를 더 빠르게 개발할 수 있는 환경을 조성합니다.

MCP와 LLM을 활용한 개발 방법을 통해 개발자들은 복잡한 AI 통합 작업을 단순화하고, 더 많은 시간을 혁신적인 기능 개발에 집중할 수 있게 될 것입니다.

참고자료: Building MCP with LLMs – Model Context Protocol