C# SDK, 에이전트 AI에 MCP 프로토콜 지원

모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 이해

Anthropic이 지난 11월에 소개한 에이전트 AI를 위한 획기적인 접근 방식인 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)은 빠르게 추진력을 얻고 있습니다. 이제 C# 소프트웨어 개발 키트 (SDK)를 사용할 수 있어 그 범위와 잠재력을 더욱 확장하고 있습니다.

MCP는 대규모 언어 모델 (LLM)을 외부 도구 및 다양한 데이터 소스와 원활하게 통합하기 위한 표준화된 프레임워크 역할을 합니다. 기본적으로 AI 에이전트가 자율적으로 작업을 수행하고 사용자 인터페이스와 상호 작용하여 항공편 예약 또는 일정 관리와 같은 작업을 실행할 수 있도록 지원합니다.

Anthropic은 MCP를 오픈 소스로 공개하기 위한 주도권을 잡았고 Microsoft는 Anthropic과 긴밀히 협력하여 ModelContextProtocol NuGet 패키지를 뒤따르고 있습니다. 초기 단계 (버전 0.1.0-preview.8)에 있음에도 불구하고 이 패키지는 이미 상당한 관심을 얻었으며 약 3주 전 초기 릴리스 이후 21,000회 이상 다운로드되었습니다.

Microsoft는 4월 2일에 “MCP는 AI 커뮤니티 내에서 빠르게 채택되었으며 이 파트너십은 AI 모델을 C# 애플리케이션에 통합하는 것을 강화하는 것을 목표로 합니다.”라고 발표했습니다.

MCP의 빠른 부상

“빠른 채택”이라는 문구는 MCP의 궤적을 설명할 때 과소 평가될 수 있습니다. 이 프로토콜은 업계 전반에서 빠르게 지원을 얻고 있으며 널리 구현되고 있습니다. MCP와 함께 작동하는 AI 모델 간의 통신을 용이하게 하는 Google의 새로운 A2A 프로토콜과 함께 에이전트 AI의 미래를 형성하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

OpenAI, Google DeepMind 등과 같은 업계 거물을 포함한 수많은 조직이 이 표준을 채택하고 각 플랫폼에 통합하고 있습니다.

GitHub Copilot 에이전트 모드에서 MCP의 역할

MCP는 최신 Visual Studio Code v1.99에서 GitHub Copilot 에이전트 모드를 활성화하는 데에도 중요한 역할을 합니다. 개발 팀은 VS Code에서 에이전트 모드를 사용하여 채팅 프롬프트를 입력하면 모델이 파일 작업, 데이터베이스 액세스 및 웹 데이터 검색과 같은 작업을 수행하기 위해 다양한 도구를 활용할 수 있다고 설명했습니다. 이 통합을 통해 보다 동적이고 상황을 인식하는 코딩 지원이 가능합니다.

Microsoft는 또한 Semantic Kernel과 같은 제품에서 이 프로토콜을 활용합니다.

MCP 서버로 기능 확장

Microsoft는 또한 많은 제품이 기능에 액세스하기 위해 MCP 서버를 만들고 있다고 강조했습니다. 브라우저 자동화를 위한 GitHub MCP 서버 및 Playwright MCP가 주요 예이며 현재 개발 중인 다른 많은 서버가 있습니다. MCP 서버는 MCP 인터페이스를 통해 LLM에 데이터 또는 기능을 노출하는 경량의 표준화된 프로그램 역할을 합니다.

SDK를 도입하면 C#을 사용하여 MCP 서버를 만들고 다른 관련 작업을 수행하는 프로세스가 간소화됩니다.

C# SDK의 이점

Microsoft는 C#이 특히 엔터프라이즈 환경에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어라고 강조합니다. MCP용 공식 C# SDK를 제공함으로써 Microsoft는 AI 모델을 C# 애플리케이션에 통합하고 C#을 사용하여 MCP 서버를 만드는 것을 용이하게 하는 것을 목표로 합니다. C# SDK는 또한 최신 .NET에 내재된 상당한 성능 향상을 활용하여 AI 애플리케이션의 속도와 효율성을 향상시킵니다. 또한 .NET의 최적화된 런타임과 컨테이너화 지원은 로컬 개발 시나리오에서 최적의 서비스 성능을 보장합니다. Visual Studio, 대부분의 Azure 서비스, Microsoft Teams 및 XBOX를 구동하는 서비스 등 Microsoft의 핵심 제품 중 다수는 C#으로 작성되었습니다. 이러한 제품은 모두 모델 컨텍스트 프로토콜의 이점을 누릴 수 있으며 C# SDK는 이를 위한 기반을 제공합니다.

샘플 구현은 프로젝트의 GitHub 리포지토리에서 사용할 수 있습니다.

에이전트 AI와 MCP에 대한 더 깊은 탐구

MCP와 C# SDK의 중요성을 완전히 파악하려면 에이전트 AI의 기본 개념, 해결해야 할 과제 및 MCP가 개발을 어떻게 용이하게 하는지 탐구하는 것이 필수적입니다.

에이전트 AI: 패러다임 전환

기존 AI 시스템은 일반적으로 특정 쿼리 또는 명령에 응답하는 수동적인 방식으로 작동합니다. 반면에 에이전트 AI는 복잡한 환경 내에서 사전에 인식하고 추론하고 행동할 수 있는 AI 엔터티를 만드는 것을 목표로 합니다. 이러한 에이전트는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 관찰: 센서 또는 API를 통해 주변 환경에서 정보를 수집합니다.
• 추론: 수집된 정보를 분석하고 목표를 식별하고 행동을 계획합니다.
• 행동: 액추에이터 또는 소프트웨어 인터페이스를 통해 환경과 상호 작용하여 목표를 달성하기 위한 행동을 실행합니다.

에이전트 AI는 복잡한 작업을 자동화하고 의사 결정을 개선하며 개인화된 경험을 창출하여 다양한 산업에 혁명을 일으킬 잠재력이 있습니다. 다음은 그 예입니다.

• 자율 주행 차량: 사람의 개입 없이 도로를 탐색하고 장애물을 피하고 운전 결정을 내립니다.
• 개인 비서: 사용자 기본 설정에 따라 일정을 관리하고 약속을 예약하고 개인화된 추천을 제공합니다.
• 로봇 공학: 최소한의 사람 감독으로 제조, 의료 및 물류 분야에서 작업을 수행합니다.

통합 문제

에이전트 AI 시스템 개발의 주요 장애물 중 하나는 LLM을 외부 도구 및 데이터 소스와 통합하는 것입니다. LLM은 텍스트를 생성하고 언어를 번역하고 질문에 포괄적으로 답변할 수 있는 강력한 언어 모델입니다. 그러나 현실 세계와 직접 상호 작용하거나 학습 데이터 이외의 정보에 액세스하는 기능이 없습니다.

AI 에이전트가 실제 작업을 수행할 수 있도록 하려면 다음을 수행할 수 있어야 합니다.

• 외부 데이터 액세스: 데이터베이스, 웹 사이트 및 기타 소스에서 정보를 검색합니다.
• API와 상호 작용: 소프트웨어 인터페이스를 통해 외부 시스템 및 장치를 제어합니다.
• 특수 도구 사용: 이미지 인식, 데이터 분석 또는 금융 모델링과 같은 특정 작업에 대한 도구를 활용합니다.

MCP: 통합을 위한 다리

모델 컨텍스트 프로토콜은 LLM이 외부 도구 및 데이터 소스와 통신할 수 있는 표준화된 방법을 제공하여 이 문제를 해결합니다. LLM이 다음을 수행할 수 있도록 하는 공통 인터페이스를 정의합니다.

• 사용 가능한 도구 검색: 환경에서 사용 가능한 도구 및 기능을 식별합니다.
• 도구 기능 설명: 각 도구의 목적, 입력 및 출력을 이해합니다.
• 도구 호출: 특정 매개변수로 도구를 실행하고 결과를 받습니다.

MCP는 표준화된 인터페이스를 제공하여 통합 프로세스를 단순화하고 개발자가 외부 리소스에 원활하게 액세스하고 활용할 수 있는 AI 에이전트를 만들 수 있도록 합니다.

C# SDK에 대한 자세한 내용

MCP용 C# SDK는 AI 모델을 애플리케이션에 통합하려는 C# 개발자를 위한 개발 프로세스를 크게 간소화합니다. 다음을 더 쉽게 수행할 수 있도록 하는 라이브러리 및 도구 세트를 제공합니다.

• MCP 서버 만들기: MCP 인터페이스를 통해 LLM에 데이터 또는 기능을 노출하는 표준화된 프로그램을 개발합니다.
• MCP 클라이언트 빌드: AI 모델을 C# 애플리케이션에 통합하고 MCP 서버와 상호 작용할 수 있도록 합니다.
• MCP 통합 테스트 및 디버그: AI 에이전트가 외부 리소스에 올바르게 액세스하고 활용할 수 있는지 확인합니다.

C# SDK의 주요 기능

C# SDK는 MCP 개발을 간소화하는 다양한 기능을 제공합니다.

• 자동 코드 생성: SDK는 사양에 따라 MCP 서버와 상호 작용하기 위한 C# 코드를 자동으로 생성할 수 있습니다. 이렇게 하면 개발자가 각 도구 또는 기능에 대한 코드를 수동으로 작성할 필요가 없습니다.
• 내장 데이터 유효성 검사: SDK에는 LLM과 외부 도구 간에 교환되는 데이터가 MCP 표준을 준수하는지 확인하는 내장 데이터 유효성 검사 메커니즘이 포함되어 있습니다. 이렇게 하면 오류를 방지하고 AI 에이전트의 안정성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
• 간소화된 오류 처리: SDK는 MCP 통합에서 문제를 감지하고 해결하는 프로세스를 간소화하는 통합 오류 처리 메커니즘을 제공합니다.
• .NET 에코 시스템과의 통합: C# SDK는 .NET 에코 시스템과 원활하게 통합되어 개발자가 기존 .NET 라이브러리 및 도구를 활용할 수 있도록 합니다.

사용 사례 예

C# SDK는 다음과 같은 다양한 시나리오에서 사용할 수 있습니다.

• AI 기반 챗봇 만들기: 날씨 데이터, 주가 또는 제품 정보와 같은 외부 정보에 액세스하고 활용하여 보다 포괄적이고 개인화된 응답을 제공할 수 있는 챗봇을 개발합니다.
• 지능형 자동화 시스템 구축: MCP 인터페이스를 통해 다양한 소프트웨어 시스템 및 장치와 상호 작용하여 복잡한 작업을 수행할 수 있는 자동화 시스템을 만듭니다.
• 스마트 어시스턴트 개발: MCP를 활용하여 외부 서비스에 액세스하고 제어하여 사용자가 일정을 관리하고 약속을 예약하고 다른 작업을 수행할 수 있도록 돕는 스마트 어시스턴트를 빌드합니다.

MCP와 에이전트 AI의 미래

모델 컨텍스트 프로토콜은 에이전트 AI의 진화에 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 이 프로토콜이 더 널리 채택되면 현실 세계와 원활하게 상호 작용하고 복잡한 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트를 더 쉽게 만들 수 있습니다.

C# SDK는 MCP의 힘을 활용하고 혁신적인 AI 기반 애플리케이션을 구축하려는 C# 개발자를 위한 귀중한 도구입니다. MCP와 C# SDK는 표준화된 인터페이스를 제공하고 통합 프로세스를 단순화하여 AI 에이전트가 우리 일상 생활에 원활하게 통합되는 미래를 위한 길을 열고 있습니다.

오픈 소스의 중요성

Anthropic과 Microsoft가 MCP 및 관련 SDK를 오픈 소스로 공개하기로 한 결정은 AI 분야에서 협업과 개방형 표준의 중요성을 입증하는 것입니다. 기술을 자유롭게 사용할 수 있도록 함으로써 혁신을 장려하고 에이전트 AI 개발을 가속화하고 있습니다.

MCP와 같은 오픈 소스 이니셔티브는 기술 발전에 기여하고 잠재적인 문제를 식별 및 해결하고 새롭고 혁신적인 애플리케이션을 만들 수 있는 활기찬 개발자 및 연구원 생태계를 조성합니다. 이 협업 접근 방식은 기술이 끊임없이 변화하는 AI 환경에 적합하고 적응할 수 있도록 보장합니다.

보안 문제 해결

AI 에이전트가 중요한 시스템 및 프로세스에 더 많이 통합될수록 보안이 가장 중요한 관심사가 됩니다. MCP 자체는 잠재적인 위험을 완화하기 위해 몇 가지 보안 조치를 통합합니다.

• 인증 및 권한 부여: MCP는 특정 도구 및 데이터 소스에 액세스하기 위해 LLM을 인증하고 권한을 부여하는 메커니즘을 정의합니다. 이렇게 하면 권한 있는 에이전트만 중요한 작업을 수행할 수 있습니다.
• 데이터 암호화: MCP는 LLM과 외부 시스템 간에 교환되는 중요한 정보를 보호하기 위해 데이터 암호화를 지원합니다.
• 샌드박싱: MCP를 사용하면 LLM을 샌드박싱하여 특정 리소스에 대한 액세스를 제한하고 악의적인 작업을 수행하지 못하도록 할 수 있습니다.

그러나 MCP가 보안을 위한 만병통치약이 아니라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 개발자는 다음을 포함하여 AI 시스템의 모든 수준에서 강력한 보안 사례를 구현해야 합니다.

• 보안 코딩 사례: AI 에이전트 코드의 취약점을 방지하기 위해 보안 코딩 사례를 따릅니다.
• 정기적인 보안 감사: 잠재적인 보안 위험을 식별하고 해결하기 위해 정기적인 보안 감사를 수행합니다.
• 모니터링 및 로깅: 보안 사고를 감지하고 대응하기 위해 강력한 모니터링 및 로깅 메커니즘을 구현합니다.

윤리적 의미

에이전트 AI 개발은 또한 사전에 해결해야 할 중요한 윤리적 고려 사항을 제기합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 편향 및 공정성: AI 에이전트는 학습 데이터에서 편향을 상속받아 불공정하거나 차별적인 결과를 초래할 수 있습니다. AI 시스템에서 편향을 감지하고 완화하는 방법을 개발하는 것이 중요합니다.
• 투명성 및 설명 가능성: 특히 중요한 애플리케이션에서 AI 에이전트가 어떻게 결정을 내리는지 이해하는 것이 중요합니다. 신뢰와 책임을 구축하려면 투명하고 설명 가능한 AI 시스템을 개발하는 것이 필수적입니다.
• 개인 정보 보호: AI 에이전트는 방대한 양의 개인 데이터를 수집하고 처리하여 개인 정보 보호에 대한 우려를 제기할 수 있습니다. 사용자 데이터를 보호하기 위해 강력한 개인 정보 보호 메커니즘을 구현하는 것이 중요합니다.
• 직업 대체: 에이전트 AI의 자동화 기능은 특정 산업에서 직업 대체로 이어질 수 있습니다. AI의 사회 경제적 영향을 고려하고 잠재적인 부정적인 영향을 완화하기 위한 전략을 개발하는 것이 중요합니다.

AI의 미래 탐색

모델 컨텍스트 프로토콜과 C# SDK는 에이전트 AI 개발에서 중요한 진전을 나타냅니다. 그러나 이것은 진행 중인 여정이며 앞으로도 많은 과제와 기회가 있다는 것을 인식하는 것이 중요합니다. 개방형 표준을 수용하고 보안과 윤리를 우선시하고 협업을 육성함으로써 AI가 사회 전체에 이익이 되도록 보장할 수 있습니다.