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빠르게 발전하는 AI! MCP를 사용해보자

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    Yanguk
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Model context protocol의 약자로 MCP 라는게 거의 표준처럼 발전하고있다.
LSP서버가 생각이나는데, 이것도 마찬가지로 JSON-RPC로 통신한다.

MCP란?

AI모델을 다른 앱들과 통합하는데에 있어서 통신하는 규약이다.

MCP 이전에 AI 사용하는 방법에 있어서는 AI가 사용할수 있는 툴들을 정의를 해서 넘겨주면,
AI가 판단을 하고, 해당 툴을 사용해서 코드를 실행한다던지, 파일을 만들다던지 등의 행위를 할수가 있었다.

// openAi 예제
const file = await openai.files.create({
  file: fs.createReadStream("mydata.csv"),
  purpose: "assistants",
});

// Create an assistant using the file ID
const assistant = await openai.beta.assistants.create({
  instructions:
    "You are a personal math tutor. When asked a math question, write and run code to answer the question.",
  model: "gpt-4o",
  tools: [{ type: "code_interpreter" }],
  tool_resources: {
    code_interpreter: {
      file_ids: [file.id],
    },
  },
});

위코드는 openAi에서 제공되는 예제로써, tools에 어떤 기능을 사용할지 정의하고 등록할 수가 있다.

이러한 툴들을 다른 앱에서도 사용할수 있게 모듈화가 되었고, 툴과 앱이 소통하기 위해 MCP가 나온 것 이다.

MCP 사용법

MCP repo

MCP를 만드는건 나중에 해보기로하고 사용하는방법에 대해 이야기 해본다.
일단 개발자 기준으로 에디터에 통합하는방법에 대해서 이야기를 해볼거다.

{
  "mcpServers": {
    "Framelink Figma MCP": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "figma-developer-mcp",
        "--figma-api-key=YOUR-KEY",
        "--stdio"
      ]
    }
  }
}

현재 지원되는 에디터는 cursor, zed 정도로 알고있는데 해당 설정파일을 작성해주면 설정은 끝이다.
그러면 에디터가 mcp 서버를 실행시키고 설정된 파일에 따라 mcp서버와 소통을 할 것이다.

사용해보자.

셋업하기

필자는 neovim에디터와 avante.nvim라는 ai 통합 플러그인을 사용한다.
여기에 mcp를 관리하고 사용할수있게 도와주는 플러그인이 있다. mcphub.nvim

시간 관계상 이미지는 생략하고 글로 설명 하겠다.
해당 플러그인설치후 실행하고 나오는 ui에서 mcp목록들 조회가 가능한데, 바로 설치할 수가 있다.

사용하기

Sequential Thinking mcp로 예를 들겠다. 설치후 서버가 활성화 되었다면 ai에게 명령한다.

user: Sequential Thinking툴을 이용해서 ***해줘

그러면 고민을 심각하게 오래하고 답변을 해준다.

마무리

이미 개발된 mcp 서버들을 모아논 레포가 있다.

나도 하나 만들어서 저 목록에 내께 있었으면 좋을텐데... 라는 생각을 해보며 마무리 한다.

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