슬기로운 개발자의 생활

AI 기술의 발전으로 ChatGPT, Claude와 같은 강력한 언어 모델이 개발 환경에 통합되고 있습니다. 그러나 이러한 모델들은 최신 정보나 특정 도메인(예: 네이버 검색 결과)에 대한 실시간 접근성에 제한이 있습니다. MCP(Model Context Protocol)는 이러한 한계를 극복하기 위한 표준화된 프로토콜로, AI 모델이 외부 도구 및 데이터 소스와 안전하고 효율적으로 상호작용할 수 있도록 지원합니다. 이 글을 통해 Python과 MCP를 활용하여 네이버 검색 기능을 AI 에이전트에 통합하는 실질적인 방법을 학습합니다.Github : https://github.com/jikime/py-mcp-naver-searchSmithery: https://smithery.ai/server/@jikim..

AI의 활용 범위가 넓어짐에 따라, 개발 도구도 단순한 편집기를 넘어서 다양한 외부 시스템과의 연결이 필요해졌습니다.Cursor AI는 이를 가능케 하기 위해 Model Context Protocol(MCP) 이라는 강력한 확장 기능을 제공합니다.이 글에서는 MCP의 개념과 구조, 그리고 Cursor에서 실제로 어떻게 MCP를 활용하는지에 대해 설명합니다.MCP란 무엇인가요?Model Context Protocol(MCP) 는 대형 언어 모델(LLM)이 외부 도구 및 데이터 소스와 상호작용할 수 있게 해주는 개방형 프로토콜입니다.Cursor에서는 이를 통해 개발자가 직접 도구를 연결하거나, 기존 시스템과 통합된 개발 경험을 만들 수 있습니다.MCP는 Anthropic에서 제안한 오픈 표준으로, JSON-..

Model Context Protocol (MCP)의 도구 요청 플로우는 MCP 호스트(예: Claude Desktop, Cursor)와 클라이언트가 MCP 서버와 상호작용하여 도구를 호출하는 과정을 포함합니다.아래는 전체 플로우를 단계별로 설명한 내용입니다. 이 설명은 MCP의 클라이언트-서버 아키텍처와 표준화된 통신 방식을 기반으로 하며, Anthropic의 MCP 문서와 관련 정보를 참조하여 작성되었습니다.MCP 도구 요청 플로우MCP는 호스트(사용자가 직접 상호작용하는 애플리케이션), 클라이언트(호스트 내에서 서버와 1:1 연결을 관리), 서버(도구, 리소스, 프롬프트를 제공)로 구성됩니다. 도구 요청 플로우는 다음과 같은 단계로 진행됩니다:초기화 (Initialization)호스트 시작: 사용자..