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코스 개요

모델 컨텍스트 프로토콜의 기초 개념

  • MCP의 정의와 엔터프라이즈 AI 에이전트 통합에 있어서 그 역할과 중요성
  • 클라이언트, 서버, 툴, 리소스 및 프롬프트 등 핵심 개념들
  • 엔터프라이즈 환경에서의 활용 사례와 아키텍처 측면에서의 위치
  • 고유한 통합 방식이나 API 중심 접근법과 비교했을 때 MCP의 장점 및 차이점

엔터프라이즈용 MCP 아키텍처 설계 방법

  • 핵심 플랫폼 구성 요소, 상호작용 흐름 및 신뢰 경계선 정의하기
  • 중앙 집중식 모델과 분산형 통합 모델 비교 분석
  • 재사용성, 제어 가능성 및 역할 분담 측면에서 아키텍처 설계 전략
  • 기존 엔터프라이즈 아키텍처 표준 및 플랫폼과의 통합 방안 정의하기

시스템 및 도구 통합을 위한 설계 패턴

  • 에이전트를 비즈니스 애플리케이션, 데이터 서비스 및 내부 도구들과 연결하는 방법
  • 툴 노출, 리소스 접근 허용 및 요청 라우팅을 위한 다양한 패턴들
  • 레거시 시스템 처리, 서비스 경계 설정 및 통합 시 제약사항 고려하기
  • 안정적인 상호운용성을 위해 명확한 인터페이스와 규격 정의하기

보안, 접근 제어 및 거버넌스 전략

  • 인증, 권한 부여 및 최소 권한 원칙을 적용하는 방법
  • 데이터 보호, 정책 실행 및 감사 기록 구현 방안
  • 툴 사용 제한 및 민감 정보에 대한 접근 통제 대책 마련하기
  • 거버넌스 역할 분담, 승인 절차 및 규정 준수 고려사항 정의하기

운영 관리, 배포 계획 및 도입 전략

  • 플랫폼 사용 현황, 장애 발생 여부 및 안정성 모니터링 방법
  • 버전 관리, 라이프사이클 조율 및 변경 통제 절차 수립하기
  • 클라우드, 온프레미스 및 하이브리드 배포 환경 고려 사항 분석
  • 실질적인 도입 로드맵과 운영 모델 설계 전략 개발하기

아키텍처 실습 워크숍

  • 실제 기업 AI 통합 시나리오를 바탕으로 분석해 보기
  • 주요 위험 요소, 제어 대책 및 아키텍처 결정사항 도출하기
  • MCP 기반 안전한 에이전트 플랫폼을 위한 참조 아키텍처 초안 작성하기
  • 설계 방향에 대한 공유 및 향후 실행 단계 논의하기

요건

  • 기업 아키텍처 및 시스템 통합 관련 개념에 대한 이해가 필요합니다.
  • API, 클라우드 혹은 온프레미스 플랫폼과 기본적인 보안 제어 수단에 대한 지식이 필요합니다.
  • 기술 솔루션 설계 및 아키텍처 논의 경험이 도움이 됩니다.

수강 대상

  • 엔터프라이즈 아키텍트 및 솔루션 아키텍트
  • AI 플랫폼 설계자 및 기술 리더
  • 기업 AI 도입 과정에서 통합, 보안 및 거버넌스 관련 업무를 담당하는 이해관계자들
 7 시간

참가자 수


참가자별 가격

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