make-min 님의 블로그

최근 다양한 AI 시스템이 Agent 기반 아키텍처로 발전하고 있는 가운데, 대표적인 예시로 LangChain의 @tool 구조와 MCP (Model Context Protocol) 기반 시스템이 자주 언급된다. 이 글에서는 이 두 구조의 차이, 특히 "Tool 라우팅" 관점에서의 핵심적인 차이와 작동 원리를 정리한다.1. 두 시스템의 기본 개념LangChain의 @tool내부 LLM이 사용할 수 있는 Python 함수를 등록@tool 데코레이터를 사용해 Tool을 선언LLM이 사용자의 자연어 입력을 기반으로 어떤 Tool을 사용할지 추론해 직접 호출@tooldef translate(text: str) -> str: """영어로 번역""" return translator(text)MCP의 @M..

개요MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델이 작업을 수행하는 데 필요한 컨텍스트에 액세스할 수 있게 해주는 프로토콜입니다. 주로 대규모 언어 모델(LLM)인 OpenAI, Gemini, Anthropic의 Claude와 같은 모델에 유용하지만, 모든 종류의 모델에 사용할 수 있습니다.MCP의 핵심 기능MCP는 AI 모델이 작업을 수행하는 데 필요한 컨텍스트에 액세스할 수 있는 방법을 제공합니다. 예를 들어, 데이터베이스에 액세스할 수 있는 MCP 서버 하나와 클라우드에서 프레젠테이션 파일에 액세스할 수 있는 다른 MCP 서버를 통해 모델이 단일 작업을 수행할 수 있습니다.MCP가 제공하는 컨텍스트 유형MCP 서버가 AI 모델에 제공할 수 있는 기본 컨텍스트 유형은 네 가지입니다:T..

🔥 왜 지금 MCP가 주목받고 있는가?기업과 개발자들이 LLM을 도입하는 과정에서 마주치는 가장 큰 문제는 무엇일까요? 바로 최신 데이터 반영의 어려움과 전문 도메인 지식 구현의 한계입니다. 이 문제를 해결해주는 게임체인저가 바로 Model Context Protocol(MCP)입니다."MCP는 AI 세계의 HTTP 프로토콜과 같습니다. 인터넷이 HTTP로 통일되어 혁명을 일으켰듯이, MCP는 AI 애플리케이션의 표준화된 혁명을 가져올 것입니다."💡 MCP: LLM의 한계를 극복하는 솔루션MCP가 해결하는 3가지 핵심 문제지식의 시간적 한계 타파GPT-4의 지식은 2023년 4월에 종료, Claude는 2024년 10월 기준MCP로 실시간 데이터 접근 → 항상 최신 정보 제공 가능기업 전용 도메인 지..