Designing a Real MCP System (End-to-End, From Scratch)

개요

MCP(Model-Centric Programming) 시스템은 AI 모델이 사용자의 의도를 파악하고, 복수의 도구(Actions)를 조합하여 복잡한 워크플로우를 실행하는 end-to-end 시스템 설계를 설명합니다.

주요 내용

* 시스템 목표: AI 기반 전자상거래 보조 시스템 구축을 목표로 하며, 사용자는 주문 확인, 상품 검색, 주문 취소 등의 기능을 사용할 수 있습니다.
* 핵심 구성 요소:
* 도구(Tools/Actions): get_user_orders(user_id, limit), search_products(query), cancel_order(order_id)와 같이 단일하고 명확한 행동을 나타냅니다.
* 자원(Resources/Data): user_profile, product_catalog와 같이 시스템이 사용하는 데이터를 의미합니다.
* MCP 서버: 도구를 노출하고, 입력을 검증하며, 비즈니스 로직을 실행하고, 데이터베이스 및 백엔드 서비스와 연동하는 역할을 합니다.
* MCP 클라이언트: 사용자의 요청을 받아 모델에게 컨텍스트와 사용 가능한 도구를 전달하고, 모델의 출력을 해석하여 서버에 요청을 보내고 결과를 사용자에게 반환하는 상호작용 루프를 관리합니다.
* 모델: 사용자의 의도를 이해하고, 적절한 도구를 선택하며, 인자를 생성하고, 응답을 형식화하는 의사 결정 엔진 역할을 합니다.
* 전체 흐름: 사용자가 "마지막 주문을 취소해 줘"라고 요청하면, 클라이언트는 컨텍스트와 도구를 모델에 전달합니다. 모델은 get_user_orders를 호출하여 최신 주문을 파악하고, cancel_order를 호출하도록 결정합니다. 클라이언트는 이 시퀀스를 실행하기 위해 서버에 요청을 보내고 결과를 받아 사용자에게 "최신 주문이 취소되었습니다"라고 응답합니다.
* 안전 장치(Guardrails): 입력값 검증, 권한 확인, 위험한 작업에 대한 확인 요구 등을 통해 시스템의 안전성을 확보합니다.
* 아키텍처: 사용자 → MCP 클라이언트 → 모델(의사 결정) → MCP 클라이언트 → MCP 서버(실행) → 백엔드 시스템의 순서로 구성됩니다.
* 주요 함정(Common Pitfalls): 도구 과부하, 입력값 검증 누락, 너무 많은 도구 사용, 책임 혼합 등이 있습니다.

시사점

MCP는 모델이 의사 결정하고, 클라이언트가 조율하며, 서버가 실행하는 구조를 통해 하드코딩된 로직에서 벗어나 모델 기반 시스템으로 전환하는 소프트웨어 개발 방식의 근본적인 변화를 가능하게 합니다. 이를 통해 복잡한 지능형 워크플로우를 설계하고 프로덕션 수준의 AI 워크플로우를 구축할 수 있습니다.