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Model Context Protocol (MCP) Knowledge Base

이 폴더는 Model Context Protocol에 대한 종합적인 분석과 실용적인 가이드를 포함합니다.

파일 구조​

📋 comprehensive-analysis.md​

MCP에 대한 완전한 기술적 분석

  • 핵심 아키텍처와 설계 원칙
  • 구현 패턴과 모범 사례
  • 성능 고려사항과 보안 모델
  • 알려진 제한사항과 생태계 격차
  • 실제 구현 예제와 통합 패턴

⚡ quick-reference.md​

빠른 참조 가이드

  • 핵심 개념 요약
  • 코드 템플릿과 예제
  • 일반적인 패턴과 디버깅 팁
  • 성능 최적화 가이드라인
  • 의사결정 트리

주요 통찰​

MCP의 핵심 가치: AI 애플리케이션을 위한 "USB-C 포트" 역할을 하여 LLM과 외부 시스템 간의 표준화된 인터페이스 제공

세 가지 핵심 원시 타입:

  • Tools: AI가 호출할 수 있는 함수
  • Resources: AI가 읽을 수 있는 데이터 소스
  • Prompts: 재사용 가능한 대화 템플릿

지원 언어: Python (FastMCP), TypeScript (공식 SDK) 전송 방식: stdio, HTTP/SSE, WebSocket, Streamable HTTP

실용적 적용​

즉시 시작 가능한 용도​

  1. 기존 API를 MCP 도구로 래핑
  2. 데이터베이스를 MCP 리소스로 노출
  3. Claude Desktop과 로컬 도구 통합
  4. 웹 서비스용 HTTP 기반 서버 구축

학습 경로​

  1. 기초: quick-reference.md로 시작
  2. 심화: comprehensive-analysis.md 전체 검토
  3. 실습: 간단한 MCP 서버 구현 (2-3개 도구/리소스)
  4. 운영: 인증과 성능 최적화 적용

대안 고려사항​

MCP 선택 시기:

  • 멀티 벤더 통합이 필요한 경우
  • 세션 기반 상태 유지가 중요한 경우
  • 표준화된 AI 도구 생태계 구축 시

대안 고려 시기:

  • 단순한 일회성 API 통합
  • 극한 성능이 중요한 경우
  • 기존 API 생태계 내에서 작업 시

지식 베이스 생성일: 2025-07-26 출처: MCP 공식 문서, Python/TypeScript SDK 분석