모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 구조

모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)의 구조를 쉽게 이해할 수 있도록 그림을 생성해 드릴게요. 이 구조는 AI 에이전트가 정보를 수집, 통합, 추론하여 최종 행동을 결정하는 과정을 보여줍니다.

MCP 구조의 핵심 흐름 설명

MCP 구조는 AI Agent의 두뇌 역할을 하며, 사용자 요청을 받아 광범위한 컨텍스트를 활용하여 논리적인 행동을 만들어내는 일련의 과정을 개념적으로 보여줍니다.

1. Input (입력)

AI Agent의 작업 시작점이 되는 정보입니다.

• User Prompt (사용자 요청): 사용자가 AI에게 달성하라고 지시하는 현재의 목표나 질문입니다.
• Current Dialogue History (현재 대화 기록): 현재 진행 중인 대화 세션의 기록으로, 단기 기억에 해당합니다.

2. Context Management (컨텍스트 관리 및 통합)

입력된 정보를 해석하고, 행동을 결정하는 데 필요한 모든 배경 지식과 도구를 통합하는 단계입니다. MCP의 핵심 기능이 발휘되는 부분입니다.

• Long-Term Memory (장기 메모리): 이전 대화 세션의 정보, 사용자의 선호도, 과거의 작업 결과 등 지속적으로 저장된 컨텍스트입니다.
• Knowledge Base (지식 기반): 기업 데이터, 특정 도메인의 사실, 규칙, 데이터베이스 등 구조화되거나 비구조화된 외부 지식입니다.
• Available Tools / APIs (사용 가능한 도구): AI Agent가 호출하여 사용할 수 있는 외부 기능(예: 검색 엔진, 캘린더, 지도 등)의 목록과 사용법을 담고 있습니다.

3. Reasoning Engine (추론 엔진)

통합된 컨텍스트를 바탕으로 목표 달성을 위한 최적의 계획을 수립하고 의사 결정을 내리는 AI 모델(LLM)의 핵심 작동 영역입니다.

• LLM (Large Language Model): MCP가 제공하는 모든 정보를 기반으로 **Plan (계획)**을 세우고, Execute (실행) 단계를 결정하며, 결과를 **Reflect (반성)**하는 에이전트 루프를 실행합니다.

4. Output / Action (출력 및 행동)

추론 엔진의 결정에 따라 AI Agent가 실행하는 최종 결과물입니다.

• Final Answer (최종 응답): 사용자에게 제공되는 텍스트 기반의 답변입니다.
• Tool Call (도구 호출): 외부 도구(APIs)를 사용하기 위해 생성되는 명령어 및 매개변수입니다.
• Memory Update (메모리 업데이트): 이번 작업 과정에서 얻은 새로운 정보나 실행 결과를 장기 메모리에 저장하여 다음 작업을 위해 컨텍스트를 풍부하게 합니다.

이 순환 구조를 통해 AI Agent는 자율성, 일관성, 정확도를 갖추고 복잡한 작업을 수행할 수 있게 됩니다.