MCP (Model Context Protocol)

 

 

1. 배경

1.1. 2025 Agent의 비즈니스 도입 확장의 해

글로벌 시장에서는 AI Agent가 다양한 분야에서 폭넓게 도입되고 있음

AI Agent가 탄력받는 이유

• LLM 모델의 성능 고도화 (o-3mini, DeepSeek R1 등 추론 모델의 등장)
• 단순한 챗봇 기능을 넘어서는 복잡한 작업에 대한 수요 증가 (전문 보고서, 투자 결정, 시뮬레이션 등)
• 인간의 개입 최소화
• 상호작용

 

1.2. 도입 확장의 병목

하지만, 다양한 외부 서비스와의 연계를 위해서 각 서비스와의 연계 작업이 필요

 

 

2. MCP (Model Context Protocol) 란

• 앤트로픽 (Antrhopic) 에서 공개한 표준 프로토콜
• 프롬프트, 도구(Tool), 리소스 등의 표준을 정의하여 공개
  • 에이전트 동작의 핵심인 프롬프트, 리소스, 도구를 위한 생태계 조성 (App Market)

 

 

3. MCP 생태계

커지는 MCP 생태계

• 제2의 스마트폰 App Market으로 보고 있음
• OpenAI, Google 도 MCP에 참여함으로써 생태계 확장은 가속화 (사실상 1,2,3위 리더가 참여

 

 

4. o3, o4-mini 공개 (2025년 4월 17일)

• 이전 추론 모델에서는 하지 않았던 방식으로 도구를 사용하도록 훈련 (단순한 모델이 아니라 진정한 AI 시스템)
• 예를 들어, o3가 정말 어려운 작업을 해결하기 위해 600번 연속으로 도구를 호출하는 것을 보았음
• 성과 : AIME (미국 수학 경시대회) 99% (o4-mini, tool 사용)

 

 

5. OpenAI Codex

• https://openai.com/ko-KR/index/introducing-codex/
• Codex CLI(Command Line Interface)는 터미널을 사용하여 ChatGPT 수준의 추론과 함께 실제로 코드를 실행하고 파일을 조작하고 반복할 수 있는 기능을 원하는 개발자를 위해 만들어졌음
• 간단히 말해, 리포지토리(Repository)를 이해하고 실행하는 채팅 중심 개발

주요 특징

• OpenAI API 키만 설정하면 바로 작동
• 완전 자동 승인, 네트워크 비활성화 및 디렉터리 샌드박스(Sandbox)를 실행하여 안전 + 보안 유지
• 멀티모달(Multimodal) : 스크린샷이나 다이어그램(Diagram)을 전달하여 기능 구현

import openai

# OpenAI API 키 설정
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

# Codex 모델을 사용한 코드 생성 요청
response = openai.Completion.create(
  engine="code-davinci-002",  # 또는 최신 모델인 gpt-3.5-turbo-instruct 등 활용
  prompt="# Python function to filter even numbers from a list\ndef filter_even(numbers):",
  max_tokens=64,
  temperature=0,
  top_p=1.0,
  frequency_penalty=0.0,
  presence_penalty=0.0,
  stop=["\n"]
)

print(response.choices[0].text)