AI 요약관련 정보

• AI 어시스턴트가 여러 서비스(GitHub, Slack, Jira)와 연동할 때, REST API는 각 서비스의 고유한 인증, 속도 제한, 오류 처리, 스키마 등으로 인해 복잡한 맞춤형 통합 코드를 요구하며, AI가 지능적인 역할보다 단순한 HTTP 클라이언트 역할에 머무르게 합니다. 🤯
• REST API는 단일 작업을 위해 여러 HTTP 요청을 보내야 하므로 각 요청이 잠재적인 실패 지점이 되어 복잡한 오류 처리를 유발하며, 실시간 스트리밍에는 부적합합니다. ⛓️
• WebSocket은 실시간 통신, 영구 연결(WSS), 양방향 스트리밍 기능을 제공하여 AI가 응답을 단어별로 생성하는 '생각하는' 경험을 사용자에게 제공하며, 라이브 채팅 인터페이스나 실시간 업데이트에 탁월합니다. ⚡
• WebSocket은 통신 계층의 문제를 해결하지만, 여전히 각 서비스(Slack, GitHub)마다 다른 메시지 형식과 프로토콜에 대한 맞춤형 통합 코드가 필요하여 API 통합 복잡성 자체를 해결하지는 못합니다. 🧩
• Anthropic이 2024년 11월에 도입하고 주요 기업들이 채택한 MCP(Model Context Protocol)는 속도보다는 AI 도구 통합의 '표준화'에 초점을 맞춰 게임 체인저 역할을 합니다. 🚀
• MCP 서버는 AI가 사용할 수 있는 도구 카탈로그 역할을 하며, AI는 고수준의 단일 도구 호출(예: "이슈 생성 및 팀 알림")만으로 복잡한 다중 API 연동, 인증, 오류 처리 등의 구현 세부 사항을 MCP 서버에 위임합니다. 🧠
• MCP의 가장 큰 이점은 '한 번 작성하고 모든 곳에서 사용' 원칙을 구현하여, 한 번 구축된 MCP 서버는 회사 내 모든 AI 프로젝트에서 재사용될 수 있어 통합 코드 중복을 없애고 개발 부담을 크게 줄입니다. ♻️
• MCP는 AI가 지능적인 기능에 집중하고, MCP 서버가 복잡한 API 연동을 처리하도록 함으로써 AI 에이전트가 코드 변경 없이 새로운 기능을 쉽게 발견하고 활용할 수 있게 합니다. 🤝
• MCP는 개별 네트워크 요청 속도를 높이거나 실시간 통신 지연 시간을 줄이지 않으며, 기본적인 CRUD 작업이나 상태 비저장 캐싱 작업에는 REST API의 단순성을 대체하지 않습니다. 오직 AI 도구 통합 시나리오에 특화되어 있습니다. 🚧
• 최적의 통합 전략은 REST, WebSocket, MCP 중 어느 하나가 보편적으로 우월한 것이 아니라, 각각 다른 문제를 해결하므로 AI 어시스턴트는 MCP로 도구를 실행하고, WebSocket으로 응답을 스트리밍하며, REST API로 표준 웹 작업을 처리하는 등 문제에 맞춰 적절히 조합하여 사용하는 것입니다. 🛠️