Spring AI로 쉽게 이해하는 Model Context Protocol (MCP)

Spring AI로 쉽게 이해하는 Model Context Protocol (MCP)

최근 AI 개발 환경이 빠르게 발전하면서 다양한 AI 모델을 손쉽게 통합할 수 있는 기술이 중요해지고 있습니다. 그 중에서도 **Model Context Protocol(MCP)**은 여러 AI 모델과 외부 도구 간의 일관된 소통을 위한 표준화된 프로토콜로 주목받고 있습니다.

📌 MCP란 무엇인가요?

MCP(Model Context Protocol)는 마치 USB-C 케이블이 다양한 기기를 하나의 표준으로 연결하듯, AI 모델과 외부 서비스 간의 연결을 단순화하고 표준화하는 프로토콜입니다. 이를 통해 AI가 더 쉽게 다른 서비스와 정보를 주고받으며, 다양한 애플리케이션에 통합될 수 있습니다.

🌱 Spring AI와 MCP의 만남

Spring AI는 Spring 생태계 내에서 AI 기능을 쉽게 구현할 수 있게 해주는 프레임워크입니다. MCP를 활용하면 Spring 애플리케이션에서 AI 모델을 더욱 간편하게 통합하여, 여러 외부 서비스와 소통할 수 있습니다.

💻 간단한 Spring AI + MCP 예제

다음은 Spring AI에서 MCP를 통해 AI 모델과 날씨 서비스를 연결하는 예제입니다.

1. 의존성 추가

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.8.1</version>
</dependency>

반응형

2. MCP를 활용한 간단한 서비스 예시

@RestController
public class WeatherController {

    private final AiClient aiClient;

    public WeatherController(AiClient aiClient) {
        this.aiClient = aiClient;
    }

    @GetMapping("/weather")
    public String getWeather(@RequestParam String city) {
        String prompt = String.format("현재 %s의 날씨가 어때?", city);

        AiResponse response = aiClient.generate(prompt);

        // MCP를 통해 자동으로 외부 날씨 API와 연동되어 결과 반환
        return response.getGeneration().getText();
    }
}

3. 결과 예시

브라우저에서 요청하면 다음과 같이 AI 모델이 외부 서비스와 연결되어 자동으로 정보를 제공해줍니다.

GET /weather?city=서울

Response: 서울의 현재 날씨는 맑으며, 기온은 22도입니다.

🚀 결론

Spring AI와 MCP의 결합은 개발자가 AI 통합을 위해 복잡한 설정 없이 표준화된 방법으로 빠르게 서비스를 개발할 수 있게 도와줍니다. 이를 통해 개발자는 AI 서비스 구축에만 집중할 수 있으며, 유지보수성 또한 높아집니다.

MCP와 Spring AI로 더 쉽고 강력한 AI 서비스를 만들어 보세요!