LangChain과 함께하는 MCP: 서버 및 클라이언트 구축 가이드

LangChain과 함께하는 MCP: 서버 및 클라이언트 구축 가이드

Evren Ozkip의 글 MCP with LangChain에서는 LangChain MCP 어댑터를 활용하여 Model Context Protocol(MCP) 기반의 서버와 클라이언트를 구축하는 방법을 소개합니다. 이 글은 대규모 언어 모델(LLM)과 다양한 도구 및 데이터 소스를 연결하여 복잡한 워크플로우를 구성하는 데 중점을 둡니다.

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🔍 MCP란 무엇인가?

MCP는 LLM과 외부 도구 및 데이터 소스를 연결하는 표준화된 프로토콜입니다이를 통해 에이전트와 도구 간의 통신을 간소화하고, 복잡한 워크플로우를 효율적으로 구성할 수 있습니다

✅ MCP의 주요 기능

• 에이전트와 도구의 연결:MCP는 LLM과 다양한 도구를 연결하는 중간 계층 역할을 합니다
• 복잡한 워크플로우 구성:MCP를 활용하여 LLM 기반의 복잡한 작업 흐름을 설계할 수 있습니다
• 재사용 가능한 구성 요소:MCP 어댑터를 통해 기존 도구와의 통합을 용이하게 합니다

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🛠 LangChain MCP 어댑터를 활용한 서버 및 클라이언트 구축

LangChain은 LLM 기반 애플리케이션 개발을 위한 프레임워크로, MCP 어댑터를 통해 다양한 도구와의 통합을 지원합니.

1. 서버 구축

• MCP 서버 설정 LangChain의 MCP 어댑터를 활용하여 서버를 구성합니.
• 도구 통합 서버에 다양한 도구를 연결하여 LLM의 기능을 확장합니.

2. 클라이언트 구축

• 클라이언트 개발 MCP 서버와 통신할 수 있는 클라이언트를 개발합니.
• 통신 프로토콜 구현 클라이언트와 서버 간의 원활한 통신을 위한 프로토콜을 구현합니.

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💡 활용 예시

• *자동화된 데이터 분석: MCP를 활용하여 LLM과 데이터 분석 도구를 연결, 자동화된 분석 리포트를 생성할 수 있습다.
• *지식 기반 챗봇 개발: LLM과 외부 지식 베이스를 연결하여 보다 정확한 응답을 제공하는 챗봇을 개발할 수 있습다.
• *업무 프로세스 자동화: MCP를 통해 다양한 도구와의 통합을 통해 반복적인 업무를 자동화할 수 있습다.

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🧠 론

MCP와 LangChain의 결합은 LLM의 활용 범위를 크게 확장시켜 니.표준화된 프로토콜을 통해 다양한 도구와의 통합이 용이해지며, 이를 통해 복잡한 워크플로우를 효율적으로 구성할 수 있니.개발자는 MCP와 LangChain을 활용하여 보다 강력하고 유연한 LLM 기반 애플리케이션을 구축할 수 있니다.

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출처: MCP with LangChain