🚀 Gradio와 Hugging Face Spaces를 활용한 MCP 서버 구축 및 무료 호스팅 가이드

 

🚀 Gradio와 Hugging Face Spaces를 활용한 MCP 서버 구축 및 무료 호스팅 가이드

최근 AI 에이전트와의 통합을 위한 **Model Context Protocol (MCP)**의 활용이 증가하고 있습니다.
이 글에서는 Gradio와 Hugging Face Spaces를 활용하여 Python 함수를 MCP 서버로 변환하고,
이를 무료로 호스팅하는 방법을 소개합니다.

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🧩 MCP 서버란?

**MCP (Model Context Protocol)**는 AI 모델과 외부 도구 간의 상호작용을 표준화하는 프로토콜입니다.
이를 통해 AI 에이전트는 외부 API, 데이터베이스, 계산 함수 등과 원활하게 통신할 수 있습니다.

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🛠️ Gradio를 활용한 MCP 서버 구축

Gradio는 Python 함수를 웹 인터페이스로 쉽게 변환할 수 있는 라이브러리입니다.
이를 활용하여 MCP 서버를 구축할 수 있습니다.

📄 예시 코드

import gradio as gr

def greet(name):
    return f"안녕하세요, {name}님!"

iface = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text")
iface.launch()

💡 코드 설명

1. Gradio 설치:
   pip install gradio를 통해 설치할 수 있습니다.
2. 간단한 함수 정의:
   사용자의 이름을 받아 인사말을 반환하는 간단한 함수입니다.
3. Gradio 인터페이스 생성:
   gr.Interface를 사용하여 웹 인터페이스를 만들고 실행합니다.
4. 서버 실행:
   iface.launch()로 서버를 실행하여 웹 브라우저에서 접근할 수 있습니다.

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☁️ Hugging Face Spaces를 통한 무료 호스팅

Hugging Face Spaces는 Gradio 앱을 무료로 호스팅할 수 있는 플랫폼입니다.

🚀 배포 방법

반응형

1. Hugging Face 계정 생성 및 로그인
2. 새로운 Space 생성
   • 템플릿으로 "Gradio" 선택
3. 파일 업로드
   • 위의 Gradio 코드를 app.py로 저장하여 업로드
   • requirements.txt 파일 작성:
   • gradio
4. 배포 실행
   • 업로드 완료 후 자동으로 애플리케이션이 실행됩니다.
5. 접근 확인
   • Hugging Face에서 제공하는 URL로 접속하여 MCP 서버 확인

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💡 저의 생각

Gradio와 Hugging Face Spaces를 활용하면 복잡한 서버 설정 없이도
손쉽게 MCP 서버를 구축하고 배포할 수 있습니다.
이는 AI 에이전트와의 통합을 위한 진입 장벽을 크게 낮춰,
더 많은 개발자들이 자신만의 도구를 만들고 공유할 수 있는 환경을 제공합니다.

특히, AI와 외부 애플리케이션을 연결하는 프로젝트를 진행할 때
개발 속도와 배포 편의성을 동시에 확보할 수 있어 매우 유용하다고 생각합니다.
빠르게 프로토타입을 만들어 검증하고 싶은 경우에도 적합한 접근법입니다.

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