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.

🔍 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

🛠 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.

💡 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.

🧠 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.

출처: MCP with LangChain