[250519] Model Context Protocol

 

Model Context Protocol (MCP)이란?

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1. 개요

 

Model Context Protocol (MCP)는 AI 모델이 다양한 입력(Context)을 받아들이고 처리하는 방식에 대한 표준화된 규격 또는 메커니즘을 의미한다.

이는 특히 LLM 기반 시스템에서 문맥 정보(예: 사용자 설정, 이전 대화, 작업 환경 등)를 어떻게 정리·주입하고, 일관성 있게 다루는지를

정의하는데 초점이 맞춰져 있다.

 

MCP는 OpenAI, Anthropic 등 최신 LLM 제공자들이 멀티모달 대화에서 일관성과 맥락 유지 능력을 향상시키기 위해 사용하는
핵심 기술 구성 요소 중 하나다.

 

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2. 왜 필요한가?

 

1. 긴 맥락 유지: LLM은 기본적으로 문맥 길이에 제한이 있음. MCP는 이를 구조적으로 관리.
2. 역할 기반 행동 유도: 사용자의 의도나 환경을 명확하게 모델에 전달하여 더 적절한 응답 유도.
3. 상태 지속성 유지: 과거 대화, 시스템 세팅, 유저 프로필 등을 기억하고 지속할 수 있도록 함.
4. 멀티 유저/세션 처리: 여러 사용자, 여러 세션 간 문맥 충돌 방지.

 

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3. 주요 구성요소

요소	설명
Instructions	사용자 요구사항 및 시스템 프롬프트 등을 포함한 고정 지시사항
Tools Context	현재 대화에서 사용할 수 있는 도구 및 기능 리스트 (예: 웹 검색, 코드 실행)
User-Defined Context	사용자 설정, 성향, 선호도 등 개인화 정보
Conversation History	직전 대화 또는 최근 중요 대화 내용을 요약하거나 전체 포함
Memory Context	장기적으로 저장된 정보 (예: 사용자 이름, 과거 대화에서 저장한 항목 등)
Environment Metadata	위치, 장치 정보, 타임존 등 시스템적인 메타데이터

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4. 적용 예시 (OpenAI 기준)

• System Message 내부에 MCP 요소가 함께 구성되어 모델의 초기 인식과 응답 경로를 형성
• 예시: #JSON

{
  "system_message": {
    "instructions": "You are a backend assistant specialized in Django.",
    "user_defined_context": {
      "role": "backend engineer",
      "current_task": "working on JWT auth"
    },
    "memory": {
      "projects": ["travel planner", "chatbot with vector search"]
    }
  }
}

 

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5. 관련 기술/컨셉

기술	설명
Function Calling / Tool Use	MCP는 어떤 function/tool을 사용할지 미리 정의하고 이 문맥에 따라 모델이 선택적으로 실행
LangChain의 Memory, ContextualRetriever	MCP의 개념과 유사하게 작동.
Vector Store Memory (e.g., FAISS, Chroma)	장기 메모리를 임베딩 기반으로 저장하고 검색하는 구조
Session/Thread Management	대화를 스레드 단위로 나누고 해당 스레드별 문맥을 관리 (예: OpenAI Thread API)

 

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6. 정리

포인트	설명
정의	모델이 문맥(Context)을 받아 처리하는 방식 및 포맷에 대한 규약
목적	대화 지속성, 개인화, 툴 연동성 향상
주요 구성	instructions, memory, user context, toolset 등
중요성	장기적 AI와의 상호작용을 위한 핵심 인프라

 

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7. 참고자료

• OpenAI Dev Docs: https://platform.openai.com/docs/
• LangChain Memory: https://docs.langchain.com/docs/modules/memory
• Anthropic’s Constitutional AI 구조
• Microsoft Guidance 프레임워크