영상 핵심 정리 — MCP로 AI 활용 레벨업

이 영상은 AI 에이전트가 외부 도구·데이터에 접근하는 방식을 표준화한 **Model Context Protocol(MCP)**의 핵심 개념을 소개한다. MCP를 이해하면 제조 현장의 SCADA·MES·ERP 시스템에 AI 에이전트를 붙이는 설계가 단순해진다.

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1. MCP 3계층 아키텍처

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  HOST (Claude, GPT, Gemini 등 LLM 앱)               │
│   ↕  MCP Client (요청 생성 · 응답 수신)              │
├──────────────┬──────────────┬───────────────────────┤
│  MCP Server  │  MCP Server  │  MCP Server           │
│  (SCADA 커넥터)│  (MES 커넥터) │  (ERP 커넥터)         │
└──────────────┴──────────────┴───────────────────────┘

계층	역할	예시
Host	LLM이 탑재된 AI 애플리케이션	Claude, Cursor, 사내 챗봇
Client	요청 포맷팅 · 서버 라우팅	MCP SDK (Python/TS)
Server	실제 시스템 연동 · 인증 처리	SCADA-MCP, MES-MCP

2. MCP가 해결하는 문제

기존 방식에서는 SCADA API, MES API, ERP API를 에이전트마다 개별 구현했다. 신규 시스템이 추가되면 매번 커스텀 커넥터를 새로 만들어야 했다.

MCP 방식에서는 각 시스템이 MCP Server 하나를 노출하면 된다. 에이전트는 동일한 MCP 인터페이스로 모든 시스템에 접근한다.

# 기존: API마다 다른 코드
scada_data = requests.get('http://scada/api/sensor/CNC-01')
mes_data   = requests.get('http://mes/api/work-order/WO-2025')

# MCP: 동일한 인터페이스
result = mcp_client.call_tool('get_sensor', {'machine': 'CNC-01'})
result = mcp_client.call_tool('get_work_order', {'id': 'WO-2025'})

3. 제조 현장 적용 시나리오

시나리오: CNC 설비 이상 자동 감지 에이전트

1. SCADA-MCP Server가 진동·온도 센서 데이터를 실시간 노출
2. AI 에이전트가 get_sensor_stream 툴 호출로 데이터 수신
3. 이상 감지 시 MES-MCP의 create_maintenance_ticket 툴 호출
4. 담당자 알림까지 자동화 — 사람 개입 없이 완결

함정 주의: MCP Server는 인증(Authentication)을 자체 처리한다. Host에서 직접 자격증명을 다루지 않아도 되지만, Server 단 보안 설정을 빠뜨리면 전체 시스템이 무방비 상태가 된다. OAuth 2.0 또는 API Key 검증은 Server 코드 내에 반드시 포함해야 한다.

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다음 task와의 연결

다음 reading 'MCP 아키텍처: Host-Client-Server'에서는 오늘 개념을 바탕으로 실제 MCP Server를 Python으로 구현하는 코드 패턴을 학습한다. @mcp.tool() 데코레이터로 툴을 노출하는 방법과 Server 테스트 절차가 핵심이다.

제조 설비 MES 시스템을 위한 MCP Server를 설계해줘. Host(LLM 앱)가 설비 상태·작업 지시·불량 이력을 구조화된 쿼리로 요청할 수 있도록 Resources와 Tools 명세를 JSON으로 작성하고, 인증 처리와 응답 정규화 방식도 포함해줘.