AI 요약관련 정보

• MCP(Model Context Protocol)는 REST나 GraphQL과 유사하게 클라이언트와 서버 간의 통신 방식을 정의하는 프로토콜로, AI 기반 애플리케이션의 상호작용을 가능하게 합니다. 💬
• 서버의 '도구(Tools)' 기능은 MCP 서버의 가장 중요한 구성 요소로, 클라이언트(주로 AI)가 서버의 특정 코드나 함수를 호출하여 실제 애플리케이션 기능을 실행하도록 합니다. ⚙️
• 서버의 '리소스(Resources)' 기능은 서버에서 접근 가능한 모든 형태의 데이터(데이터베이스, 파일, 이미지 등)를 의미하며, 클라이언트가 필요한 정보를 요청하고 활용할 수 있게 합니다. 💾
• 서버의 '프롬프트(Prompts)' 기능은 서버가 미리 정의된, 잘 구성된 프롬프트를 클라이언트에게 제공하여 사용자가 특정 작업을 효율적으로 수행하도록 돕습니다. 💡
• 서버의 '샘플링(Samplings)' 기능은 다른 기능들과 달리, 서버가 클라이언트(AI)에게 특정 프롬프트를 실행하고 그 결과를 다시 서버로 보내달라고 요청하는 역방향 통신 방식입니다. ↩️
• MCP는 TypeScript 등 다양한 언어를 위한 SDK를 제공하여 개발자가 프로토콜을 처음부터 구현할 필요 없이 서버와 클라이언트를 쉽게 구축할 수 있도록 지원합니다. 🧑‍💻
• MCP 통신은 로컬 환경을 위한 표준 입출력(Standard IO)과 원격 웹 애플리케이션을 위한 HTTP 스트리밍 두 가지 주요 전송 방식을 지원하여 다양한 배포 환경에 적합합니다. 📡
• MCP는 Postman과 유사한 'Inspector' 도구를 제공하여 개발자가 서버의 기능을 쉽게 검사하고 테스트하며 디버깅할 수 있도록 돕습니다. 🧪