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코스 개요

프로토콜의 기본 구조

  • 복잡한 에이전트 생태계에서 단순 함수 호출만으로는 한계가 있는 이유
  • MCP의 핵심 요소: 도구, 리소스, 프롬프트 및 각각의 JSON 스키마 정의
  • MCP 세션의 생명주기: 초기화부터 도구 목록 확인, 호출 실행, 결과 반환 및 종료 과정
  • 에이전트에게 기능을 제공하는 수단으로서 MCP와 OpenAPI·GraphQL 간의 비교 분석

Stdio 기반 MCP 서버 구축하기

  • 공식 SDK를 활용하여 TypeScript 기반 MCP 서버 프로젝트 생성하기
  • Zod 라이브러리를 이용해 도구 스키마 정의 및 런타임 검증 구현하기
  • 내부 REST API 또는 데이터베이스와 연동되는 도구 처리 로직 작성하기
  • 오류 발생 상황, 부분적인 결과 전달, 장시간 실행되는 작업의 관리 방법

HTTP 기반 MCP 서버 구축하기

  • 원격 배포 및 로드 밸런싱을 위해 stdio에서 HTTP 방식으로 전환하는 절차
  • Bearer 토큰 및 mTLS를 활용한 인증 기능 구현하기
  • 세션 중간에 HTTP 연결이 끊어져도 시스템이 정상적으로 동작하도록 복원 설계하기
  • Kong 또는 nginx와 같은 프록시 서버 뒤에서 속도 제한 설정을 적용하며 MCP 서버 배포하기

클라이언트 통합 패턴

  • 설정 파일을 활용해 Claude Code에 MCP 서버 등록하는 방법
  • OpenClaude에서 여러 MCP 엔드포인트를 동시에 연결하는 기법
  • MCP Python SDK를 이용한 맞춤형 에이전트 클라이언트 개발하기
  • 런타임 시 도구 가용성이 변경되어도 안정적으로 대응하는 기술>

리소스 및 프롬프트 노출 방법

  • 에이전트의 맥락 보강을 위한 읽기 전용 리소스 제공하기
  • AI 에이전트가 추론할 때 참고할 수 있도록 매개변수화된 프롬프트 템플릿 설계하기
  • 기반 데이터 변경에 대응하여 리소스를 실시간으로 업데이트하기
  • 보안 관점에서 가변적 성격의 도구와 불변적인 리소스를 명확히 구분하기>

내부 도구 레지스트리 및 탐색 체계

  • 기업 전체에서 활용 가능한 메타데이터와 소유권 정보를 포함하는 MCP 레지스트리 구축하기
  • DNS-SD 또는 well-known 엔드포인트 파일을 통해 도구 자동 탐색 시스템 마련하기
  • 기존 클라이언트에 영향을 주지 않으면서 버전 관리 및 오래된 엔드포인트의 지원 중단 기법>
  • 에이전트 검색 용이성을 위해 자연어 설명과 함께 도구 정보 등록하기

기업 환경에서의 보안 구현 전략

  • 도구 처리 단계에서 에이전트 식별 정보를 기반으로 권한 확인 수행하기
  • 위험도가 높은 도구에 대해서는 일반적인 에이전트 접근과 분리된 네트워크 환경 구성하기>
  • seccomp 및 gVisor 컨테이너를 활용해 도구 실행 과정을 안전하게 격리하기
  • 규정 준수 및 사후 분석을 위해 모든 도구 호출 기록 로그 생성하기>

성능 및 신뢰성 확보 방안

  • 데이터베이스, 컴퓨팅 작업, 외부 API 등 각 도구 유형에 맞는 타임아웃 정책 설정하기>
  • 의존하는 하위 서비스 상태가 비정상일 때 회로 차단기 기능 적용하기
  • 같은 계산을 반복 수행하지 않도록 도구 결과를 캐싱하여 처리 효율 개선하기>
  • MCP 서버 운영 시 사이드카 모드와 독립형 마이크로서비스 방식 간의 차이점 분석하기>

다양한 에이전트 플랫폼과의 상호운용성 확보

  • Claude Code 및 Continue.dev 클라이언트에서 MCP 서버가 올바르게 작동하는지 테스트하기>
  • 플랫폼별로 전송 방식 협상 과정에 차이가 있을 경우 이를 처리하는 기법>
  • MCP 규격을 따르지 않는 에이전트 프레임워크와 연동하기 위한 어댑터 개발 방법>
  • 기업 내부적으로 다종 다수의 플랫폼에서 활용 가능한 도구 마켓플레이스 구축하기>

MCP 생태계를 조직 차원에서 발전시켜나가는 방안

  • 개발자들이 실제 사용하며 느낀 도구의 유용성 및 정확도 피드백 수집하기>
  • 분기별로 도구 현황을 점검하고 더 이상 필요하지 않은 통합 기능을 정리하기>
  • 신규 팀들이 쉽게 활용할 수 있도록 맞춤형 MCP 서버 템플릿 제공 및 온보딩 지원하기>
  • MCP 사양 개선에 기여하고자 오픈소스 커뮤니티와의 협력도 진행하기>

요건

  • TypeScript 또는 Python 프로그래밍 경험 보유
  • LLM 기반 도구 호출 및 함수 호출 패턴에 대한 이해가 있는 분
  • HTTP, WebSockets, JSON-RPC 등 기본적인 네트워크 지식 소지자

대상 수강생

  • AI 에이전트용 맞춤형 도구를 개발하는 백엔드 개발자
  • 기업 시스템에 접근하는 AI 에이전트의 방식을 표준화하려는 플랫폼 엔지니어
  • 기업 전반에서 활용될 AI 도구 생태계를 설계하고자 하는 솔루션 아키텍트
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

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