AI 요약관련 정보

• MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)는 개발자 커뮤니티에서 뜨거운 감자🔥로 떠오르고 있으며, GPT와 같은 LLM의 프롬프트 구조를 명확하게 개선하는 데 기여해요.
• MCP는 시스템 프롬프트, 사용자 프롬프트, 컨텍스트 레이어, 펑션 콜 등 다양한 레이어를 구조화하여 관리하고, 각 레이어의 역할, 컨텍스트, 툴 정보를 명확히 구분하여 전달합니다. 🗂️
• 기존에는 자연어 텍스트 한 줄로 전달되던 프롬프트 정보를 MCP는 구조화된 JSON 또는 스키마 형태로 전달하여, 모델이 문맥을 오해하거나 사용자의 기대와 다른 출력을 생성하는 것을 방지합니다. 📝
• MCP는 에이전트 구조에서 역할 구분을 명확히 하고, 프롬프트 관리를 모듈화하며, 툴 호출을 명령어처럼 다룰 수 있게 하여 실용성이 높습니다. 🛠️
• 연속적인 명령 처리 시 MCP 구조는 이전 단계의 의도와 컨텍스트를 전달하여 문맥 유지를 가능하게 합니다. 🔗
• MCP 사용 시 과도한 추상화, 디버깅의 어려움, 모델별 해석 차이, 표준 부재 등의 문제점을 주의해야 합니다. ⚠️
• MCP는 프롬프트를 다루는 자세의 변화를 의미하며, 팀 단위 GPT 사용 및 프롬프트가 설계 언어가 되는 시대에 중요한 역할을 합니다. 🧑‍💻
• MCP를 실무에 효과적으로 적용하기 위한 꿀팁 공유를 장려하며, 새로운 인터페이스 개발 가능성을 제시합니다. 💡