2025년, LLM은 단순한 대화형 AI를 넘어 실제 작업을 수행하는 능동형 시스템으로 급속히 진화하고 있습니다. 이제 우리는 LLM에게 단순히 질문을 던지는 것을 넘어, 복잡한 업무를 맡기고 실행 결과를 받는 수준까지 도달했습니다. 이러한 변화의 핵심에는 에이전트(Agent)와 MCP(Model Context Protocol)라는 두 가지 개념이 있습니다.이 글에서는 LLM 기반 Agent와 MCP의 정의와 구조, 활용 가능한 기술 스택, 실무 적용 사례, 그리고 개인과 조직이 이 기술을 어떻게 전략적으로 활용할 수 있는지에 대해 종합적으로 정리해보겠습니다.LLM Agent란 무엇인가?LLM Agent는 단순한 챗봇이 아니라 목표를 이해하고, 계획을 수립하며, 필요한 도구를 활용해 실제 업무를 수행하는..
이번 글에서는 MCP(Model Context Protocol)를 운영 환경에 적용할 때 반드시 고려해야 할 보안 및 인증 요소들을 심층적으로 정리합니다. MCP는 AI가 외부 데이터에 안전하게 접근할 수 있도록 돕는 핵심 인터페이스이지만, 보안 설계가 미비하면 시스템 전체가 위협에 노출될 수 있습니다. 따라서 MCP를 실무에 도입하거나 운영 중이라면 반드시 체계적인 보안 원칙과 인증 체계를 수립하고 적용해야 합니다.🔐 왜 MCP 보안이 중요한가?MCP는 파일 시스템, 데이터베이스, 외부 API, 클라우드 저장소 등 다양한 리소스에 접근하는 강력한 기능을 제공합니다. 이러한 기능은 업무 효율성을 높이는 동시에, 아래와 같은 보안 위협에 노출될 수 있습니다:민감한 데이터 노출: 고객 정보, 내부 설계 문..
이번 글에서는 Windows 환경에서 Python 기반으로 MCP(Model Context Protocol) 서버를 개발하고 운영할 때 알아두면 유용한 실전 팁과 노하우를 정리합니다. 특히 로컬 환경이나 사내 인프라 중심으로 MCP를 도입하려는 개인 개발자 또는 소규모 팀에게 실질적인 가이드를 제공하는 데 목적이 있습니다.MCP는 AI 모델이 외부 리소스(데이터베이스, 파일 시스템, API 등)에 안전하고 표준화된 방식으로 접근할 수 있도록 도와주는 프로토콜입니다. 하지만 Windows 환경은 리눅스 기반의 MCP 예시보다 설정과 운영에 차이가 있는 경우가 많기 때문에, 이에 맞는 대응 전략이 필요합니다.🧩 환경 구성 체크리스트MCP 서버를 Windows에서 문제없이 실행하고 운영하기 위해 아래 환경 ..
이번 글에서는 MCP(Model Context Protocol)를 활용하여 문서 기반 코드 생성과 리팩토링을 자동화하는 방법을 심도 있게 소개합니다. 기획 문서, 요구사항 정의서, 설계 문서, README 파일, 회의록 등 다양한 형태의 문서를 AI가 직접 읽고 이해한 후, 코드 작성을 도와주거나 기존 코드를 개선할 수 있도록 하는 실전 활용법을 다룹니다.문서 기반 개발은 협업 과정에서의 의사소통 오류를 줄이고, 코드와 문서 간의 일관성을 유지하며, 생산성과 품질을 동시에 향상시킬 수 있습니다. 이를 위해 MCP의 Filesystem 서버를 활용하는 방법을 중심으로 단계별로 설명하겠습니다.📌 문서 기반 자동화의 가치문서는 단순한 참조 자료를 넘어, 개발 과정에서의 중요한 기준점 역할을 합니다. 특히 다..
이번 편에서는 MCP(Model Context Protocol)를 이용하여 외부 API 호출을 자동화하는 방법을 보다 상세히 살펴보겠습니다. MCP를 활용하면 AI 모델이 직접 외부 데이터를 호출하고 결과를 실시간으로 받아올 수 있으며, 이를 통해 업무 프로세스를 효율적으로 자동화할 수 있습니다.📌 MCP를 통한 API 호출 자동화의 장점MCP를 통해 외부 API 호출을 자동화하면 다음과 같은 다양한 이점을 얻을 수 있습니다:실시간으로 외부 데이터를 접근하여 활용 가능반복적이고 번거로운 API 호출 작업을 효율적으로 자동화데이터의 정확성 및 신뢰성 향상개발 및 운영 프로세스의 효율성 증대API 데이터 활용도를 높여 업무의 유연성 향상⚙️ 1단계: API 호출을 위한 MCP 서버 설정하기외부 API를 M..
📌 MCP를 통한 데이터베이스 자동화의 이점MCP를 활용한 데이터베이스 쿼리 자동화는 다음과 같은 다양한 장점을 제공합니다:반복적이고 지루한 데이터 조회 작업 감소실시간으로 최신 데이터를 조회하여 정확성 및 신뢰성 향상데이터 접근 및 활용의 효율성 증가데이터 분석 속도와 업무 생산성 증대인간의 실수 가능성 최소화 🔧 1단계: AI 모델을 활용한 데이터베이스 쿼리 자동화이제 MCP 서버를 통해 AI 모델이 실제 데이터베이스 쿼리를 실행하는 과정을 살펴보겠습니다.간단한 쿼리 예시Cursor IDE의 AI 챗 패널을 열어 자연어로 질문을 입력해 봅니다:예시 질문: "users 테이블에서 2024년 이후 가입한 사용자 수를 알려주세요."AI는 다음과 같은 SQL 쿼리를 자동으로 수행합니다:SELECT COU..
이번 글에서는 외부 MCP(Model Context Protocol) 서버를 설정하고 이를 Cursor IDE와 연동하는 방법을 단계별로 자세히 알아봅니다. MCP 서버는 데이터베이스, 외부 API, 파일 시스템 등 다양한 리소스를 표준화된 방식으로 제공하여, AI 모델이 효과적으로 활용할 수 있게 지원합니다.📌 MCP 서버란 무엇인가?MCP 서버는 데이터베이스, 외부 API, 로컬 파일 시스템과 같은 다양한 외부 리소스를 AI 모델이 쉽게 접근할 수 있도록 표준화된 인터페이스를 제공합니다. MCP를 통해 AI는 외부 데이터를 조회하거나 특정 작업을 직접 수행할 수 있어, 반복적이고 수동적인 업무를 크게 줄이고 생산성을 높일 수 있습니다.MCP 서버는 표준 JSON 인터페이스를 통해 AI 모델과 통신하..
🚀 MCP(Model Context Protocol)란 무엇인가?MCP(Model Context Protocol)는 Anthropic이 주도하여 개발한 개방형 표준 프로토콜로, 다양한 외부 리소스(데이터베이스, 파일 시스템, 외부 API 등)를 Claude와 같은 대형 언어 모델(LLM)과 연결해주는 통합된 규격입니다. 기존에는 개별 시스템 간의 통합이 복잡하고 시간이 오래 걸렸지만, MCP는 표준화된 프로토콜을 통해 쉽고 빠르게 다양한 도구와 데이터를 연동할 수 있도록 돕습니다.MCP의 강점은 표준화된 인터페이스 덕분에 다양한 애플리케이션과 AI 시스템 간의 원활한 소통을 지원한다는 점입니다. 각기 다른 시스템이 서로 상이한 데이터 처리 방식과 도구를 사용하더라도 MCP를 활용하면 통합의 비용과 복잡..
