MCP 서버, 함수 호출 및 에이전트 간의 시너지 효과와 차이점

인공 지능(AI), 특히 대규모 언어 모델링(LLM) 분야가 급성장함에 따라 이에 대한 이해는 MCP 서버, 함수 호출, 에이전트의 세 가지 핵심 개념은 매우 중요합니다. 이 세 가지 개념은 AI 시스템의 구성 요소이며, 각각 고유하고 상호 연관된 역할을 수행합니다. 이들 간의 관계와 차이점을 더 깊이 이해하면 AI 시스템을 더 효과적으로 설계하고 적용하여 빅 모델의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.

본 백서에서는 MCP 서버, 함수 호출 및 에이전트의 정의, 기능, 상호 작용 모드 및 적용 시나리오를 기술적 관점에서 분석하고 생생한 사례를 통해 실제 적용 사례에서 이 세 가지의 가치와 중요성에 대한 독자들의 이해를 돕고자 합니다.

포지셔닝 분석: 툴박스에서 지능형 어시스턴트까지

MCP 서버: 표준화된 데이터 및 기능 인터페이스

MCP 서버(모델 컨텍스트 프로토콜 서버), 즉 모델 컨텍스트 프로토콜 서버는 표준화된 프로토콜을 기반으로 하는 서버 측 애플리케이션입니다. 핵심 역할은 LLM(대규모 언어 모델)에 대한 외부 데이터 및 기능 지원을 제공하는 것입니다. 이는 표준화된 도구 인터페이스 . 예를 들어 Fetch MCP 서버는 웹 콘텐츠를 크롤링할 수 있고, Google 드라이브 MCP 서버는 클라우드에서 파일을 읽을 수 있습니다.

MCP 서버의 주요 기능은 다음과 같습니다. 수동성 . 조용히 지시를 기다렸다가 명시적인 호출 요청을 받은 후에야 적절한 조치를 취하고 의사 결정이나 추론 과정에 적극적으로 참여하지 않는 도구 상자와 같습니다.

다음 코드는 curl 명령은 웹 콘텐츠를 크롤링하기 위해 Firecrawl MCP 서버를 호출합니다:

**curl -X POST **[http://localhost:8080/crawl](https://www.google.com/url?sa=E&q=http%3A%2F%2Flocalhost%3A8080%2Fcrawl)
-H "Content-Type: application/json"
-d '{"url": "[https://example.com](https://www.google.com/url?sa=E&q=https%3A%2F%2Fexample.com)", "options": {"pageOptions": {"onlyMainContent": true}}}'

함수 호출: 모델에 내장된 경량 도구 세트

함수 호출 또는 함수 호출은 대규모 모델 자체에서 사용할 수 있는 기능입니다. 이를 통해 모델은 사전 정의된 함수를 직접 호출할 수 있으며, 함수에 필요한 매개변수를 생성하고 함수 실행 결과를 최종적으로 통합할 수 있습니다. 이 메커니즘은 대형 모델이 자체 기능을 직접 확장할 수 있는 기능을 제공합니다. 경량 도구 세트. 예를 들어 함수 호출을 사용하면 날씨 쿼리 및 간단한 수학 계산과 같은 함수를 쉽게 구현할 수 있습니다.

함수 호출의 본질은 다음과 같습니다. 코드 수준 도구 확장 함수 호출은 내장된 스위스 아미 나이프로, 일반적으로 모델에 가깝게 배치됩니다. 함수 호출은 내장된 스위스 아미 나이프에 비유할 수 있는데, 함수는 비교적 간단하지만 가볍고 빠르며 모델에 직접 임베드하여 가벼운 작업을 완료할 수 있다는 장점이 있습니다.

다음 코드 예제는 함수 호출을 사용하여 날씨 쿼리 함수를 구현하는 방법을 보여줍니다:

**functions = [**
{
"name": "get_current_weather",
"description": "获取指定城市的天气",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {"location": {"type": "string"}},
"required": ["location"]
}
}
]

에이전트: 자율적 의사 결정을 위한 지능형 어시스턴트

에이전트 또는 인텔리전트 바디는 좀 더 복잡한 AI 개체입니다. 단순히 수동적으로 명령을 실행하는 것이 아니라 다음과 같은 기능도 갖추고 있습니다. 자율적인 의사 결정 능력 에이전트는 주변 환경을 감지하고 사용자의 요구 사항을 이해할 수 있습니다. 에이전트는 주변 환경을 감지하고 사용자의 니즈를 파악하여 작업 실행 단계를 능동적으로 계획할 수 있습니다. 에이전트는 설정된 목표를 달성하기 위해 MCP 서버, 함수 호출 등 다양한 도구를 유연하게 호출할 수 있습니다. 예를 들어 에이전트가 'AI 트렌드 보고서 작성'이라는 과제를 받으면 관련 데이터를 수집하고 내용을 분석한 후 최종적으로 보고서를 생성하는 등 자율적으로 과제를 분석하고 단계를 계획할 수 있습니다.

에이전트의 역할은 지능형 어시스턴트 올바른 도구를 선택할 뿐만 아니라 작업의 특정 요구 사항에 따라 능숙하게 결합하여 복잡한 작업 프로세스에서 협업할 수 있습니다.

기능 비교: 데이터 프로비저닝부터 복잡한 작업 예약까지

MCP 서버: 데이터 및 기능 인터페이스 프로비저닝에 집중하세요.

MCP 서버의 기능은 비교적 집중되어 있으며, 핵심은 다음과 같은 기능을 제공하는 것입니다. 데이터 및 기능 인터페이스 . 웹 크롤링, 파일 읽기, API 호출 등과 같은 작업을 수행할 수 있지만, 자체적으로 추론할 수 없음 .

장점: MCP 서버는 독립적인 개발과 기능 확장이 용이한 모듈식 설계를 채택하고 있습니다. 다양한 데이터 소스와 기능을 독립적인 MCP 서버 모듈로 캡슐화하여 관리 및 유지보수가 용이합니다.

제한 사항: MCP 서버는 요청에 수동적으로 응답할 뿐 능동적으로 문제를 생각하고 해결할 수 없습니다. 기본적인 도구와 데이터 지원을 제공하는 역할에 더 가깝습니다.

함수 호출: 가볍고 지연 시간이 짧은 작업 처리

함수 호출은 다음을 처리하는 데 더 적합합니다. 간단하고 짧은 지연 시간 실시간 번역, 감정 분석 등과 같은 작업 시나리오를 지원합니다. 함수 호출은 모델 자체와 긴밀하게 통합되어 있으므로 추론 프로세스는 다음과 같습니다. 빠른 통화 매우 효율적입니다.

장점: 함수 호출은 효율적이고 편리합니다. 모델 내부에서 호출되므로 추가 통신 오버헤드를 피하고 응답 속도가 더 빠릅니다.

제한 사항: 함수 호출의 기능과 성능은 모델의 런타임 리소스에 의해 제한되며 계산 집약적이거나 시간이 많이 소요되는 작업을 수행하는 데 적합하지 않습니다.

에이전트: 복잡한 작업의 지능적인 오케스트레이션 및 실행

에이전트의 힘은 다음을 처리할 수 있는 능력에 있습니다. 복잡한 엔드투엔드 를 사용할 수 있습니다. 다음을 수행할 수 있습니다. 사용자 요구 사항을 감지하고 추론 및 계획하여 다단계 작업 실행을 유도합니다. 예를 들어, 에이전트는 여러 MCP 서버를 호출하여 플랫폼 간 데이터 통합을 완료하거나 함수 호출과 결합하여 동적 정책 조정을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 에이전트는 여러 MCP 서버를 호출하여 크로스 플랫폼 데이터 통합을 완료하거나 함수 호출과 결합하여 정책을 동적으로 조정할 수 있습니다.

장점: 에이전트는 높은 수준의 자율성을 가지고 있으며 복잡한 워크플로우와 작업 스케줄링을 지원할 수 있습니다. 약간의 지능을 갖춘 자동화된 워크플로우 엔진과 비슷합니다.

제한 사항: 에이전트의 개발 복잡도는 상대적으로 높기 때문에 추론 프레임워크, 작업 계획 모듈 및 상태 관리 메커니즘과 같은 구성 요소의 통합이 필요합니다.

상호 작용: 수동적 대응 대 능동적 협업

MCP 서버: 단방향 요청 및 응답 모델

MCP 서버 사용 패시브 서비스 모델 상호 작용은 단방향 요청 및 응답입니다. 클라이언트(예: LLM 또는 에이전트)로부터 요청을 받은 경우에만 MCP 서버는 해당 데이터 또는 실행 결과를 반환합니다. 예를 들어, 모델이 웹 페이지 콘텐츠를 캡처해야 하는 경우 HTTP/SSE 및 기타 프로토콜을 통해 MCP 서버에 요청을 보내면 MCP 서버는 데이터 캡처를 완료한 후 결과를 모델에 반환합니다.

함수 호출: 모델 런타임 시 내부 트리거

함수 호출의 실행은 다음과 같이 처리됩니다. 모델 런타임 환경 직접 트리거 . 개발자는 호출할 수 있는 함수를 미리 정의하고 이러한 함수를 모델 서비스와 함께 패키징 및 배포해야 합니다. 이러한 유형의 상호 작용은 응답성 요구 사항이 높고 작업 부하가 가벼운 애플리케이션 시나리오에 적합합니다.

에이전트: 양방향 커뮤니케이션 및 협업

에이전트는 더 높은 수준의 자율성을 가지며 다음을 수행할 수 있습니다. 사전 예방적 호출 도구 사용자와 소통할 수도 있습니다. 양방향 상호 작용 사용자의 요구를 더 잘 이해하고 충족시키기 위해서입니다. 예를 들어 사용자가 모호한 요구 사항을 제시하는 경우 상담원은 작업을 실행하기 전에 사용자의 의도를 완전히 이해하기 위해 사용자와 여러 차례 대화를 나누고 세부 사항을 파악할 수 있습니다.

애플리케이션 시나리오: 실시간 쿼리부터 자동화된 서비스까지

함수 호출: 실시간 요구 사항이 높은 간단한 작업

함수 호출은 다음을 처리하는 데 적합합니다. 높은 실시간 요구 사항과 비교적 간단한 작업 로직 를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 사용자가 "오늘 베이징 날씨가 어때요?"라고 물으면 라고 물으면 모델은 즉시 get_weather() 함수를 사용하여 날씨 정보를 빠르게 가져오고 반환할 수 있습니다.

MCP 서버: 플랫폼 간 데이터 통합 및 보안 통화

MCP 서버는 다음에 더 적합합니다. 여러 소스의 데이터를 통합해야 하며 특정 보안 요구 사항이 있어야 합니다. 예를 들어, 기업은 내부 CRM, ERP 및 기타 시스템을 MCP 서버로 캡슐화할 수 있습니다. 예를 들어, 기업은 내부 CRM, ERP 및 기타 시스템을 MCP 서버에 캡슐화하여 여러 에이전트가 기업 내 데이터의 상호 운용성을 안전하게 호출하고 실현할 수 있는 통합 데이터 액세스 인터페이스를 제공할 수 있습니다.

상담원: 엔드투엔드 자동화된 고객 서비스

반면 에이전트는 다음을 전문적으로 처리합니다. 엔드투엔드 복잡한 작업 흐름 예를 들어 고객 서비스 분야에서는 상담원이 자동으로 사용자 피드백을 모니터링하고 사용자 문제를 지능적으로 분석할 수 있으며, 사용자와 적극적으로 소통하여 문제를 해결할 수도 있습니다. 예를 들어 고객 서비스 분야에서는 상담원이 자동으로 사용자 피드백을 모니터링하고 사용자 문제를 지능적으로 분석하여 해당 솔루션을 자율적으로 생성하거나 사용자와 적극적으로 소통하여 문제를 해결할 수 있습니다.

선택 기준: 작업 복잡성 및 팀워크 패턴

작업 복잡성: 핵심 구성 요소의 선택 결정

• 지연 시간이 짧은 간단한 작업: 함수 호출은 가볍고 효율적이기 때문에 선호됩니다.
• 복잡한 데이터 통합 작업: MCP 서버는 여러 소스의 데이터를 처리하는 데 탁월하므로 더 적합합니다.
• 자율적 의사 결정 다단계 작업: 에이전트는 작업 계획 및 자율 실행을 위한 최고의 선택입니다.

배포 유연성: 다양한 규모의 프로젝트에 맞게 조정하기

• 소규모 프로젝트: 함수 호출은 모델 서비스와 함께 배포되므로 간단하고 편리합니다.
• 엔터프라이즈 애플리케이션: MCP 서버는 독립적으로 확장할 수 있어 관리 및 유지보수가 더 쉽습니다.
• 크고 복잡한 시스템: 에이전트는 다양한 모듈과 통합되어야 하며 완전한 기능을 갖춘 AI 시스템을 구축하는 데 적합합니다.

프로토콜 표준화: 팀 간 협업 효율성 향상

• 함수 호출: 이 프로토콜은 비교적 유연하며 구현은 플랫폼에 따라 다릅니다.
• MCP 서버: 팀 간 협업과 시스템 통합을 용이하게 하는 모델 컨텍스트 프로토콜 표준을 준수합니다.
• 에이전트: 기본 도구의 프로토콜 사양에 따라 종속성이 있으며 호환성을 고려해야 합니다.

협업 사례: 인텔리전스 + 툴킷의 강력한 조합

실제로 함수 호출, MCP 서버 및 에이전트는 분리되어 존재하지 않는 경우가 많습니다. 함께 작업하기 강력한 AI 시스템을 구축하기 위해 함께 작업합니다. 다음은 일반적인 협업 워크플로우의 예입니다:

1. 사용자 질문: "지식에서 AI에 대한 최신 인기 토론 주제를 요약해 주세요."
2. LLM 구문 분석 요구 사항: 빅 언어 모델은 사용자의 의도를 이해하고 Zhihu 플랫폼의 데이터를 가져와야 한다고 판단한 후 함수 호출을 호출하여 플랫폼 유형을 감지합니다.
3. 함수 호출은 플랫폼 정보를 반환합니다: 함수 호출은 플랫폼 감지 함수를 실행하고 결과를 "알음"으로 반환합니다.
4. LLM이 MCP 서버를 요청합니다: 빅 모델은 MCP 프로토콜을 통해 미리 구성된 크롤러 MCP 서버에 요청을 전송하여 Zhihu 관련 웹 페이지 데이터를 크롤링합니다.
5. MCP 서버가 데이터를 가져와서 반환합니다: 크롤러 MCP 서버는 웹 크롤링 작업을 수행하고 크롤링된 데이터를 LLM에 반환합니다.
6. LLM은 요약 보고서를 생성합니다: 빅 모델은 수집된 데이터를 분석 및 요약하고, 최종적으로 Zhihu AI 토론의 핫스팟에 대한 요약 보고서를 생성하여 사용자에게 제시합니다.

요약: 빅 모델의 잠재력을 발휘할 수 있는 올바른 AI 구성 요소 선택하기

MCP 서버, 함수 호출 및 에이전트는 AI 에코시스템에서 다음과 같은 중요한 역할을 합니다. 표준화된 도구 인터페이스, 경량 내장 도구 세트, 자율적인 의사 결정 기능을 갖춘 지능형 어시스턴트 이 세 가지 솔루션은 각각 장점과 한계가 있습니다. 세 가지 각각에는 고유한 장점과 한계가 있으며, 개발자는 특정 작업 복잡성, 팀 협업 모드, 보안 격리 요구 사항을 종합적으로 고려하여 가장 적합한 구성 요소 또는 솔루션 조합을 선택해야 합니다. 이 세 가지를 합리적으로 조합하고 사용해야만 효율적이고 유연하며 강력한 AI 시스템을 구축할 수 있으며, 궁극적으로 빅 언어 모델의 엄청난 잠재력을 발휘하여 모든 산업에 지능적인 변화를 가져올 수 있습니다.