개요
**MCP(Model Context Protocol)**는 AI 시스템이 외부 데이터, 도구, 서비스와 안전하게 상호작용할 수 있도록 설계된 개방형 표준 프로토콜입니다.
즉, GPT 기반의 AI가 특정 기능을 수행하기 위해 외부 애플리케이션 또는 데이터를 활용할 수 있도록 **“앱처럼 연결”**하는 기술입니다.
MCP 앱 개발은 “AI에게 새로운 능력을 부여하는 도구”를 만드는 과정입니다.
API와 데이터를 연결하면, GPT가 영화 추천도 하고, 보고서도 자동 생성합니다.
목차
- MCP란 무엇인가?
- MCP 앱(App)의 개념
- MCP 앱 개발 프로세스
- API 서버 구성 방법
- 보안과 인증 처리
- GPT 연동을 위한 MCP 응답 포맷
- 예제: 영화 추천 MCP 앱 만들기
- 실전 적용 팁
- 결론
1. MCP란 무엇인가?
**MCP(Model Context Protocol)**는 GPT 같은 대형 언어 모델이 외부 세계와 연결될 수 있도록 해주는 프로토콜입니다.
OpenAI에서 제안한 이 개념은 미래의 GPT 에이전트들이 단순한 대화 수준을 넘어, API 호출·데이터 조작·도구 사용까지 가능하게 합니다.
주요 목적:
- AI가 외부 API와 안전하게 연동
- 문맥(Context)에 맞는 동적 도구 사용
- GPT가 실제로 “일”을 하게 만드는 기반
2. MCP 앱(App)의 개념
MCP 앱이란 AI가 사용할 수 있도록 설계된 API 서버 또는 기능 단위 도구입니다.
구성 요소 | 설명 |
---|---|
manifest.json | MCP 앱의 정의서 (이름, 설명, 경로 등 메타 정보 포함) |
REST API 서버 | 실제 기능 수행 (데이터 반환, 작업 처리 등) |
GPT 연동 | 사용자가 GPT에 요청하면 해당 앱을 호출하여 결과 전달 |
예:
GPT에게 “SF 영화 추천해줘” → MCP 앱이
/recommend?genre=sci-fi
호출 → 영화 목록 응답 → GPT가 사용자에게 전달
3. MCP 앱 개발 프로세스
1. 기획
- 어떤 기능을 AI에게 맡길지 정의
- 예: 날씨 확인, 문서 생성, 이력서 분석, 영화 추천 등
2. API 설계
- 요청/응답 형식 정의 (RESTful 추천)
- GET/POST/PUT 등 HTTP 방식 선택
3. manifest.json 작성
json{
"schema_version": "v1",
"name": "Movie Recommender",
"description": "사용자 취향에 따라 영화 추천",
"auth": { "type": "none" },
"api": {
"type": "openapi",
"url": "https://yourdomain.com/openapi.yaml"
}
}
4. OpenAPI 문서 작성 (openapi.yaml
)
- API 명세 자동화
- GPT가 요청을 정확히 구성하도록 도와줌
5. GPT 연동 테스트
- GPT에서 “나만의 도구” / “plugins” 메뉴에 앱 등록
- 자연어로 테스트 실행
4. API 서버 구성 방법
Node.js / Express 예제
javascriptconst express = require('express');
const app = express();
app.get('/recommend', (req, res) => {
const genre = req.query.genre || "all";
const movies = {
"sci-fi": ["Interstellar", "The Matrix", "Arrival"],
"romance": ["La La Land", "The Notebook", "Her"]
};
res.json({ recommendations: movies[genre] || movies["sci-fi"] });
});
app.listen(3000, () => console.log("MCP App on port 3000"));
Python / Flask 예제
pythonfrom flask import Flask, request, jsonify
app = Flask(__name__)
@app.route("/recommend")
def recommend():
genre = request.args.get("genre", "sci-fi")
data = {
"sci-fi": ["Dune", "Blade Runner 2049"],
"action": ["Mad Max", "John Wick"]
}
return jsonify({"recommendations": data.get(genre, [])})
app.run(port=3000)
5. 보안과 인증 처리
보안 요소 | 설명 |
---|---|
CORS 설정 | AI 클라이언트가 접근 가능하도록 허용 필요 |
API 인증 | Bearer Token, API Key 등 적용 가능 (선택) |
Rate Limiting | 악성 요청 차단을 위한 속도 제한 |
OpenAI의 GPT Plugins처럼 사용할 경우 OAuth 인증을 필수로 요구할 수 있습니다.
6. GPT 연동을 위한 응답 포맷
GPT는 JSON 기반의 명확한 응답 형식을 기대합니다.
json{
"recommendations": [
"Inception",
"The Prestige",
"Interstellar"
]
}
- 가능한 한 명확하고 단순한 구조 유지
- 필드명은 영어 소문자 + 스네이크 케이스 권장
7. 예제: 영화 추천 MCP 앱 만들기
① 기능 정의
사용자에게 장르별 영화 추천
② manifest.json
json{
"name": "MovieBot",
"description": "영화 추천 MCP 도구",
"auth": { "type": "none" },
"api": {
"type": "openapi",
"url": "https://moviebot.dev/openapi.yaml"
}
}
③ GPT에서 시연
사용자가 입력: “액션 영화 추천해줘”
→ GPT가/recommend?genre=action
호출
→ JSON 결과 반환
→ GPT가 자연어로 정리해 응답
8. 실전 적용 팁
간단한 기능부터 시작하라
REST API + JSON만으로도 훌륭한 결과 가능
manifest + openapi 명세 꼼꼼히 작성하라
GPT가 정확히 API를 호출할 수 있도록 도와줌
로깅과 모니터링 필수
어떤 요청이 오고 어떤 결과가 갔는지 추적해야 개선 가능
확장성과 보안 고려
향후 사용자 수가 늘어날 경우를 대비한 구조 필요
9. 결론
MCP 앱 개발은 GPT 기반 AI에게 외부 기능을 부여하는 핵심 기술입니다.
이제 GPT는 단순히 답을 말하는 것에서 벗어나, 직접 데이터를 가져오고, 시스템을 조작하며, 실무 업무를 지원하는 AI로 진화하고 있습니다.
지금 당신의 API를 AI가 활용할 수 있도록 MCP 앱으로 만들어 보세요.
AI가 진짜 ‘일’하게 하려면, 바로 여러분이 MCP 앱을 만들어야 합니다.