1장: MCP 소개와 핵심 개념
Model Context Protocol이 무엇이고, 왜 AI 생태계의 표준으로 자리 잡았는지, 그리고 이 시리즈에서 다룰 내용의 전체 지도를 살펴봅니다.
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Model Context Protocol이 무엇이고, 왜 AI 생태계의 표준으로 자리 잡았는지, 그리고 이 시리즈에서 다룰 내용의 전체 지도를 살펴봅니다.
MCP의 JSON-RPC 2.0 기반 메시지 형식, 연결 생명주기, 능력 협상 메커니즘을 상세히 분석합니다.
MCP의 두 가지 핵심 전송 방식인 stdio와 Streamable HTTP의 동작 원리, 장단점, 선택 기준을 상세히 다룹니다.
MCP 서버가 제공하는 세 가지 핵심 프리미티브의 스키마 정의, 구현 패턴, 실전 활용 사례를 상세히 다룹니다.
TypeScript SDK를 사용하여 프로젝트 설정부터 도구, 리소스, 프롬프트 구현, 테스트까지 MCP 서버를 구축하는 전 과정을 다룹니다.
Python의 FastMCP 프레임워크를 사용하여 데코레이터 기반의 간결하고 직관적인 MCP 서버를 구축하는 방법을 다룹니다.
MCP 클라이언트를 직접 구현하여 서버에 연결하고, LLM과 통합하여 도구 호출 파이프라인을 완성하는 방법을 다룹니다.
데이터베이스, REST API, 레거시 시스템을 MCP 서버로 래핑하여 AI 모델이 접근할 수 있도록 만드는 실전 패턴을 다룹니다.
MCP 서버의 OAuth 2.1 인증, 입력 유효성 검사, 명령 주입 방지, 데이터 유출 방지 등 프로덕션 보안 모범 사례를 다룹니다.
여러 MCP 서버를 조합하고 클라이언트 애플리케이션을 구축하여, 프로덕션 수준의 풀스택 MCP 시스템을 완성하는 실전 프로젝트입니다.