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[영상] MCP로 AI 활용 레벨업

Day 1: MCP (Model Context Protocol)

학습 목표

MCP(Model Context Protocol)의 Host-Client-Server 3계층 아키텍처를 설명하고 각 역할을 구분할 수 있다 MCP가 AI 에이전트의 외부 도구 접근 방식을 어떻게 표준화하는지 설명할 수 있다 제조 환경에서 MCP 서버를 통해 SCADA/MES 데이터에 AI 에이전트를 연결하는 시나리오를 설계할 수 있다 MCP와 기존 REST API 직접 호출 방식의 차이점과 MCP의 장점을 비교 설명할 수 있다

플레이어 로딩 중...
핵심 포인트
  • • MCP는 'AI용 USB-C' — 수백 개의 엔터프라이즈 시스템을 단일 표준 인터페이스로 연결한다
  • • Host(LLM 앱)가 Client를 통해 Server(데이터소스 커넥터)에 구조화된 쿼리를 보내고, Server가 인증/포맷을 처리해 정규화된 응답을 반환한다
  • • 에이전트는 '무엇을 원하는지'만 선언하면 되고, '어떻게 가져오는지'는 MCP Server가 책임진다 — 관심사 분리 원칙
  • • 2026년 기준 MCP 생태계: 서버 10,000+, 등록 툴 177,000+, 월 SDK 다운로드 9,700만 건으로 사실상 업계 표준이 됐다
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