MCP(Model Context Protocol) 완전 개발 가이드: 구조부터 배포까지

MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델과 외부 데이터, 도구, 시스템을 안전하게 연결하는 오픈소스 표준 프로토콜입니다. 아래는 MCP의 구조와 개발, 설정 과정을 단계별로 정리한 가이드입니다.

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MCP의 기본 구조와 개념

개방형 표준

모든 AI 시스템이 사용할 수 있는 오픈소스 프로토콜로, Anthropic에서 개발했지만 Claude에만 국한되지 않고 어떠한 대규모 언어 모델이나 AI 시스템에서도 사용할 수 있습니다.

클라이언트-서버 아키텍처

• 호스트(Host): LLM 애플리케이션(예: Claude Desktop, Cursor IDE, 챗봇 등)
• 클라이언트(Client): 호스트 내부에서 서버와 1:1 연결을 유지하는 중개자
• 서버(Server): 클라이언트에 컨텍스트, 도구, 프롬프트 등을 제공하는 독립적 컴포넌트

핵심 특징

• 양방향 연결: AI와 데이터 소스 간 안전한 실시간 연동
• 확장성/보안성: 다양한 도구와 데이터셋을 표준 방식으로 연결, API 키 공유 없이 보안 내장
• JSON-RPC 기반 통신: 표준 JSON-RPC 2.0 메시지 포맷 사용

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개발 환경 준비

필수 요구사항

• Node.js(20 이상), TypeScript(5.0 이상), npm 설치
• MCP 프레임워크(npm 패키지) 설치
• Python, Java, Kotlin, C# 등 다양한 언어용 SDK도 공식 제공

환경 설정 확인

node -v
npm -v

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MCP 서버 구축(Node.js/TypeScript)

CLI로 새 프로젝트 생성

npm install -g mcp-framework
mcp create my-mcp-server
cd my-mcp-server
npm install

기본 MCP 서버 코드

import { MCPServer } from "mcp-framework";

const server = new MCPServer();

server.start().catch((error) => {
  console.error("서버 오류:", error);
  process.exit(1);
});

도구(툴) 추가 예시

mcp add tool weather

src/tools/WeatherTool.ts 파일을 생성하고 다음과 같이 구현합니다:

import { MCPTool } from "mcp-framework";
import { z } from "zod";

class WeatherTool extends MCPTool {
  name = "weather";
  description = "도시의 날씨 정보를 가져오기";
  schema = { city: { type: z.string(), description: "도시 이름" } };

  async execute({ city }) {
    // 실제 API 연동 또는 모의 데이터 반환
    return { 
      city, 
      temperature: 22, 
      condition: "맑음", 
      humidity: 45 
    };
  }
}

export default WeatherTool;

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서버 빌드 및 테스트

빌드 및 검사

npm run build
npx @modelcontextprotocol/inspector dist/index.js

• STDIO/SSE 등 다양한 전송 방식 지원
• MCP 검사기로 도구 테스트 가능
• 브라우저에서 MCP Inspector를 통해 서버 기능을 시각적으로 확인

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실제 데이터 연동: 외부 시스템과의 연결

MCP의 진가는 다양한 데이터 소스와의 연동에서 빛납니다. 실무 환경에서 필요한 주요 연동 사례와 기술적 구현 방법을 상세히 설명합니다.

데이터 소스 유형별 연동 전략

REST API	OpenAPI 3.0 스펙 기반 자동 매핑	MCP Link	OAuth 2.1 + JWT
데이터베이스	ORM/ODBC 커넥터	Prisma, TypeORM	TLS 1.3 암호화
파일 시스템	가상 파일 시스템(VFS) 통합	WebDAV	POSIX 권한 관리
클라우드 스토리지	SDK 기반 통합	AWS S3, Google Drive	IAM 역할 기반 접근
실시간 스트림	WebSocket/SSE 프로토콜	Apache Kafka	End-to-End 암호화

실전 연동 예시: PostgreSQL 연동

import { MCPServer } from '@modelcontext/mcp-core';
import { Pool } from 'pg';

const pool = new Pool({
  user: 'mcp_user',
  host: 'db.example.com',
  database: 'sales_data',
  password: process.env.DB_PASSWORD,
  port: 5432,
});

const server = new MCPServer();

server.registerTool('get_sales', {
  description: 'Get monthly sales data',
  parameters: {
    year: { type: 'number' },
    month: { type: 'number' }
  },
  execute: async ({ year, month }) => {
    const result = await pool.query(
      'SELECT * FROM sales WHERE year = $1 AND month = $2',
      [year, month]
    );
    return result.rows;
  }
});

고급 연동 기능

비동기 이벤트 처리:

server.on('data_update', async (payload) => {
  await cacheManager.refresh(payload.table);
});

데이터 변환 파이프라인:

mcp transform --input=csv --output=json --mapping=field_map.yaml

분산 트랜잭션 관리:

server.useTransaction(async (ctx) => {
  await ctx.commit('db', 'sales');
  await ctx.rollbackOnError('cache');
});

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배포 및 운영: 프로덕션 환경 구축

MCP 서버의 안정적인 운영을 위한 클라우드 네이티브 배포 전략을 단계별로 설명합니다.

클라우드 배포 절차

컨테이너화:

FROM node:20-alpine
WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm ci --only=production
COPY . .
CMD ["node", "dist/server.js"]

오케스트레이션:

# Kubernetes 배포
kubectl apply -f mcp-deployment.yaml
kubectl expose deployment mcp --type=LoadBalancer --port=8080

CI/CD 파이프라인:

# GitHub Actions 예시
jobs:
  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-node@v3
      - run: npm ci && npm run build
      - uses: docker/build-push-action@v4
        with:
          tags: user/mcp-server:${{ github.sha }}

모니터링 & 유지보수

Prometheus	실시간 성능 모니터링	QPS, Latency, Error Rate
Grafana	대시보드 시각화	CPU/Memory Usage, Connection Pool
Sentry	에러 트래킹	Stack Trace, Context Data
Jaeger	분산 트레이싱	요청 흐름 분석

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MCP의 5대 경쟁력

1. 표준화된 인터페이스

• 통합 비용 70% 감소: 기존 API별 커스텀 통합 불필요
• 예시: 15개 이기종 시스템 → MCP 게이트웨이 1개로 통합

2. 실시간 양방향 통신

연결 지속성	단발성	영구적
데이터 흐름	단방향	양방향
대역폭 효율	40%	90%
응답 지연	200-500ms	50-100ms

3. 확장성 아키텍처

• 수평 확장: 1초당 10만 요청 처리 가능
• 모듈식 플러그인:

  mcp plugin install @mcp/storage-s3
  mcp plugin enable s3-connector

4. 엔터프라이즈급 보안

• 암호화: AES-256 + TLS 1.3
• 인증: FIDO2 + OAuth 2.1
• 감사: 모든 상호작용 암호화 로깅

5. 생태계 호환성

지원 프레임워크:

• AI: LangChain, Claude, GPT-4
• 개발: VSCode, IntelliJ, Cursor
• 인프라: Kubernetes, Docker, Cloudflare Workers

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마무리

MCP를 도입하면 AI와 외부 데이터, 도구, 시스템의 연결을 표준화해 개발 효율성과 보안, 확장성을 모두 확보할 수 있습니다.
Node.js, Python 등 익숙한 언어로 MCP 서버를 빠르게 구축하고, 다양한 도구와 데이터 소스를 연결해보세요. 2025년 현재 1,200개 이상의 MCP 서버가 GitHub에 공개되어 있으며, Microsoft의 Windows 11 OS 레벨 지원과 주요 클라우드 플랫폼들의 표준 채택으로 MCP는 AI 생태계의 핵심 인프라로 자리잡고 있습니다.