AI Agent, MCP로 서비스와 연결! 해커톤 후기 공개

MCP(Model Context Protocol) 서버 해커톤을 통해 LLM Agent와 서비스 연동을 시도함

Cursor IDE를 활용, B마트 상품 조회 기능을 구현하는 MCP Tool 개발

Elasticsearch 기반 상품 검색 API 연동으로 최저가 상품 탐색 기능 구현

MCP 서버 아키텍처: LLM Agent와 서비스 연결

MCP는 LLM Agent가 외부 서비스와 상호작용하기 위한 표준 프로토콜이다. MCP Client는 LLM을 실행하고, MCP Server는 API를 제공한다. 따라서, MCP 서버 개발은 LLM이 서비스를 활용하도록 API 설계에 초점을 맞춘다. 구체적으로, MCP는 USB-C 포트처럼 AI 애플리케이션을 위한 표준화된 인터페이스를 제공한다.

MCP Tool 개발: API 연동과 트래픽 관리

MCP Tool은 LLM이 호출할 수 있는 API와 같다. FastMCP 라이브러리를 사용하여 MCP 서버를 구현하고, @mcp.tool 데코레이터로 API를 등록한다. 반면, API 호출 실패 및 예측 불가능한 파라미터에 대한 예외 처리가 중요하다. 따라서, 입력 검증, 접근 제어, 호출 제한, 응답값 처리를 반드시 고려해야 한다.

MCP 서버 운영 팁: 확장성과 안정성 확보

해커톤에서는 로컬 stdio 방식으로 MCP 서버를 구현했지만, 상용 서비스는 원격 서버를 권장한다. 구체적으로, Streamable HTTP 방식을 통해 HTTP 통신을 구현하여 코드 관리 및 배포를 용이하게 한다. 따라서, API 설계 시 확장성을 고려하고, 모니터링 시스템을 구축하여 서비스 안정성을 확보해야 한다.