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공장의 바벨탑: 연결되지 않는 시스템들
Day 1: MCP (Model Context Protocol)
공장의 바벨탑: 연결되지 않는 시스템들
AI Agent 심화 > Day 1: MCP (Model Context Protocol)
학습 목표
- AI Agent가 외부 시스템과 연결되어야 하는 이유를 체감한다
- MCP가 해결하는 핵심 문제를 직관적으로 이해한다
공장의 바벨탑
"Agent한테 설비 상태 물어봤더니 모른다고 합니다."
월요일 아침, 제조팀 박 대리의 보고였다.
지난주에 도입한 AI Agent. "설비 문제 생기면 AI한테 물어보세요"라고 했다. 기대가 컸다.
현실은 이랬다
박 대리: "CNC-001 설비 온도가 비정상인 것 같은데?"
AI Agent: "CNC-001 설비에 대한 정보가 없습니다."
박 대리: "그럼 최근 고장 이력이라도 보여줘"
AI Agent: "저는 실시간 데이터에 접근할 수 없습니다."
박 대리: "유지보수 요청이라도 넣어줘"
AI Agent: "외부 시스템에 데이터를 쓸 수 없습니다."AI가 똑똒한데 아무것도 못한다. 왜? 공장 시스템과 연결이 안 되어 있으니까.
연결의 문제
공장에는 시스템이 많다.
| 시스템 | 역할 | 데이터 |
|---|---|---|
| MES | 생산 관리 | 생산량, 불량률, 작업 지시 |
| PLC/SCADA | 설비 제어 | 온도, 압력, 진동, 속도 |
| CMMS | 설비 보전 | 고장 이력, 예방 정비 일정 |
| QMS | 품질 관리 | 검사 성적서, SPC 데이터 |
| ERP | 자원 관리 | 재고, 발주, 원가 |
각 시스템마다 API가 다르다. 인증 방식이 다르다. 데이터 형식이 다르다.
AI Agent가 이걸 다 직접 연결하면?
# 지옥의 시작
if system == "MES":
result = requests.get(mes_url, headers=mes_auth)
elif system == "PLC":
result = opcua_client.read_node(plc_node)
elif system == "CMMS":
result = cmms_api.get(cmms_token, endpoint)
elif system == "QMS":
result = soap_client.call(qms_wsdl, method)
# ... 끝이 없다시스템 하나 추가될 때마다 Agent 코드를 고쳐야 한다. 유지보수 불가능. 확장 불가능.
해결책: MCP
하나의 표준 프로토콜로 모든 것을 연결하면?
AI Agent ──(MCP)──> MES Server
──(MCP)──> PLC Server
──(MCP)──> CMMS Server
──(MCP)──> QMS ServerAgent는 MCP만 알면 된다. 각 시스템은 MCP Server만 구현하면 된다. USB처럼 꽂으면 바로 작동한다.
이것이 MCP -- Model Context Protocol이다.
오늘 이걸 배운다.
AI로 학습하기 — 꿀팁
MCP 필요성 제조 사례로 심화AI 학습 팁
공장 시스템 단절 문제를 MCP 도입 전후로 비교하여 AI가 왜 표준 연결 레이어가 필요한지 구체화하세요.
자동차 부품 공장에서 MES, ERP, CMMS가 각각 독립적으로 운영될 때 AI Agent가 설비 고장을 진단하려면 어떤 문제가 생기는지 단계별로 설명하고, MCP 도입 전후를 비교하는 표를 만들어줘.
이 팁이 도움이 됐나요?