I. MCP 개요
MCP는 여러 가지 참조가 있으며 도메인마다 다른 의미를 가지고 있습니다. 여기서는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)에 초점을 맞추고자 합니다. 2024년 11월, 대규모 언어 모델(LLM)과 외부 데이터 소스 및 도구 간의 통신 프로토콜을 통합하여 데이터 사일로를 허물고 AI 애플리케이션이 잠재력을 더욱 완벽하게 실현할 수 있도록 하기 위해 Anthropic에서 도입한 개방형 표준 프로토콜입니다.
II. MCP 기능
- 표준화된 인터페이스AI 애플리케이션은 파일 시스템, 데이터베이스, 웹 검색 등 다양한 데이터 소스 및 도구에 표준화된 방식으로 연결할 수 있으므로 개발자가 다양한 비공개 프로토콜을 일일이 조정할 필요가 없습니다.
- 데이터 상호 작용 활성화AI 모델이 로컬 및 원격 데이터에 안전하게 액세스 및 조작하고, 작업을 수행하는 데 필요한 정보를 얻고, 외부 API에 대한 AI 호출을 처리하고, 오래된 학습 데이터를 기반으로 질문에 답하거나 착각하지 않도록 AI 모델이 외부 API를 올바르게 호출할 수 있도록 하는 가교 역할을 수행합니다.
- 다중 애플리케이션 통합 지원클로드 데스크톱, 제드, 소스그래프 코디 등 많은 애플리케이션이 MCP를 기반으로 다양한 수준의 기능 통합을 달성했습니다. 예를 들어 Claude Desktop은 MCP를 통해 로컬 도구 및 데이터 소스와 긴밀하게 통합되어 로컬 파일 및 데이터 첨부 등을 지원하며, 고성능 코드 편집기인 Zed는 코딩 워크플로우를 향상시키기 위해 MCP를 기본으로 지원합니다.
III. MCP의 장점
- 개발 효율성 향상지능형 신체 에이전트 개발 과정에서 MCP는 '같은 글씨의 책, 같은 트랙의 자동차'처럼 공통적으로 합의된 규격 역할을 하여 개발자 간 협업의 효율성을 크게 향상시키고 궁극적으로 지능형 신체 에이전트의 개발 효율성을 높이며 지금까지 수천 개의 MCP 도구가 탄생했습니다.
- 유연한 전환 및 확장LLM 애플리케이션은 여러 대형 언어 모델링 제공업체와 벤더 간에 유연하게 전환할 수 있으며, 언제든지 새로운 MCP 서버에 '플러그인'하여 기능을 확장하고 다양한 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있습니다.
- 데이터 보안 보호MCP는 클라이언트-서버 아키텍처를 따르며 데이터를 전송할 때 암호화 및 기타 방법을 사용하여 전송 및 사용 과정에서 데이터의 보안을 보장하고 특히 민감한 데이터를 처리할 때 신뢰할 수 있는 보호 메커니즘을 제공할 수 있습니다.
IV. 요약
MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)는 혁신적인 프로토콜로서 AI 분야에 많은 변화를 가져왔습니다. 표준화된 인터페이스를 통해 AI 모델을 외부 리소스에 연결하는 문제를 해결하고, 개발 효율성을 높이며, 데이터 상호 작용 기능을 향상시키고, 데이터 보안을 보장합니다. MCP를 통합하는 애플리케이션이 점점 더 많아지면서 생태계가 성장하고 있으며, 앞으로 더 많은 분야에서 중요한 역할을 수행하여 AI 기술의 발전과 적용을 촉진할 것으로 기대됩니다.
V. MCP 서버
스노우볼 AI - MCP 서버:
주소:https://www.xueqiuai.com/mcp-servers
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