MCP 오픈 프로토콜이란 무엇인가요?

이것이 바로 우리가 하고 있는 일입니다. 인류학 LLM(대규모 언어 모델링) 애플리케이션의 핵심 과제인 데이터 연결을 해결하기 위해 개발된 개방형 표준입니다.

각 데이터 소스에 대해 사용자 지정 통합을 구축할 필요가 없으며, MCP는 모든 데이터 소스를 연결할 수 있는 하나의 프로토콜을 제공합니다:

다음은 가장 일반적인 사용 방법 목록입니다. Claude MCP를 구성한 데스크톱 애플리케이션의 빠른 데모입니다:

Claude가 GitHub에 직접 연결하여 간단한 방법으로 새 코드베이스(리포지토리)를 만드는 과정을 지켜보세요. MCP 통합하면 PR이 시작됩니다.

Claude 데스크톱 애플리케이션에서 MCP를 설정한 후 이 통합을 구축하는 데 1시간도 채 걸리지 않았습니다.

LLM이 외부 시스템과 상호 작용하도록 하는 것은 쉽지 않은 경우가 많습니다.

현재 모든 개발자는 LLM 애플리케이션을 데이터 소스에 연결하기 위해 사용자 지정 코드를 작성해야 합니다. 이는 지루하고 반복적인 작업입니다.

MCP는 리소스, 도구 및 팁을 공유하기 위한 표준 프로토콜을 통해 이 문제를 해결합니다.

MCP의 핵심은 여러 서비스가 호환되는 모든 클라이언트에 연결할 수 있는 클라이언트-서버 아키텍처를 따르는 것입니다.

클라이언트는 Claude 데스크톱 애플리케이션, IDE 또는 AI 도구와 유사한 애플리케이션입니다. 서버는 데이터 소스를 노출하는 역할을 하는 경량 어댑터입니다.

MCP의 강력한 기능 중 하나는 동일한 프로토콜을 통해 로컬 리소스(데이터베이스, 파일, 서비스)와 원격 리소스(Slack 또는 GitHub와 같은 API)를 모두 처리할 수 있다는 점입니다.

MCP 서버는 데이터만 공유하는 것이 아닙니다. 리소스(파일, 문서, 데이터)뿐만 아니라 리소스도 노출될 수 있습니다:

• 도구(API 통합, 운영)
• 힌트(템플릿화된 상호작용)

보안이 프로토콜에 통합되어 서버가 자체 리소스를 제어하고, LLM 제공업체와 API 키를 공유할 필요가 없으며, 시스템 경계가 명확합니다.

현재 MCP는 로컬 배포만 지원하므로 서버가 사용자 컴퓨터에서 실행 중이어야 합니다.

하지만 원격 서버를 지원하고 엔터프라이즈 수준의 인증을 제공하여 팀이 조직 전체에서 컨텍스트 소스를 안전하게 공유할 수 있는 기능을 개발 중입니다.

유니티는 AI가 하나의 우아한 프로토콜을 통해 모든 데이터 소스에 연결할 수 있는 세상을 만들고 있으며, MCP는 범용 번역기입니다.

MCP를 클라이언트에 한 번만 통합하면 언제든지 모든 데이터 소스에 연결할 수 있습니다.

5분 이내에 MCP를 시작하세요 - GitHub, Slack, SQL 데이터베이스, 로컬 파일, 검색 엔진 등을 위한 서버를 구축했습니다.

Claude 데스크톱 애플리케이션을 설치하고 단계별 가이드에 따라 첫 번째 서버를 연결하세요:

https://modelcontextprotocol.io/quickstart

앤트로픽의 오픈 소스 모델 컨텍스트 프로토콜: 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 어시스턴트가 저장된 데이터에 기본적으로 액세스할 수 있도록 합니다.

LSP가 IDE를 위해 그랬던 것처럼, 유니티는 MCP를 LLM 통합을 위한 개방형 표준으로 구축하고 있습니다.

나만의 서버를 구축하고 프로토콜에 기여하며 AI 통합의 미래를 함께 만들어가세요:

https://github.com/modelcontextprotocol