Microsoft는 인공지능(AI) 및 클라우드 데이터 상호 운용성 영역에서 상호 운용성을 향상시키기 위한 중요한 움직임으로 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 기반 서버의 두 가지 미리 보기 버전을 공개했습니다. 이 이니셔티브는 개발 프로세스를 간소화하고 이기종 데이터 소스에 대한 사용자 정의 커넥터의 필요성을 줄이는 것을 약속합니다.
새로운 서버 개요
Microsoft의 Azure MCP 서버와 PostgreSQL용 Azure Database Flexible Server의 도입은 보다 통합되고 효율적인 AI 생태계를 향한 중요한 단계를 의미합니다. 이러한 서버는 다양한 Azure 리소스와 데이터베이스를 관리하고 액세스하기 위한 포괄적인 솔루션을 제공하기 위해 함께 작동하도록 설계되었습니다.
Azure MCP 서버
Azure MCP 서버는 다음을 포함한 다양한 Azure 서비스에 대한 액세스를 지원하도록 설계되었습니다.
- Azure Cosmos DB: 확장 가능하고 고성능 애플리케이션 구축을 위한 글로벌 분산형 다중 모델 데이터베이스 서비스입니다.
- Azure Storage: 다양한 데이터 개체에 대한 확장 가능하고 내구성이 뛰어나며 안전한 스토리지를 제공하는 클라우드 스토리지 솔루션입니다.
- Azure Monitor: 다양한 소스의 원격 측정 데이터를 수집 및 분석하여 애플리케이션 및 인프라의 성능과 상태에 대한 통찰력을 제공하는 포괄적인 모니터링 솔루션입니다.
이러한 광범위한 지원을 통해 Azure MCP 서버는 데이터베이스 쿼리, 스토리지 관리 및 로그 분석과 같은 광범위한 기능을 처리할 수 있습니다. Microsoft는 이러한 서비스에 대한 통합 인터페이스를 제공함으로써 개발 프로세스를 간소화하고 다양한 Azure 리소스 통합의 복잡성을 줄이는 것을 목표로 합니다.
PostgreSQL용 Azure Database Flexible Server
PostgreSQL용 Azure Database Flexible Server는 데이터베이스 작업에 특별히 맞춤화되어 다음과 같은 작업에 중점을 둡니다.
- 데이터베이스 및 테이블 나열: 데이터베이스 스키마 및 구조에 대한 포괄적인 뷰를 제공합니다.
- 쿼리 실행: 사용자가 데이터베이스에 저장된 데이터를 검색하고 조작할 수 있도록 합니다.
- 데이터 수정: 사용자가 데이터베이스 내에서 데이터를 업데이트, 삽입 및 삭제할 수 있도록 합니다.
이 서버는 클라우드에서 PostgreSQL 데이터베이스를 실행하기 위한 유연하고 확장 가능한 환경을 제공하도록 설계되었습니다. Microsoft는 데이터베이스 작업 전용 서버를 제공함으로써 개발자에게 데이터 중심 애플리케이션 구축을 위한 고성능의 안정적인 플랫폼을 제공하는 것을 목표로 합니다.
MCP의 중요성
모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 모델에 대한 단편화된 외부 데이터 액세스의 과제를 해결하기 위해 설계된 표준화된 프로토콜입니다. AI 회사인 Anthropic에서 개발하여 2024년 11월에 도입된 MCP는 AI 애플리케이션이 다양한 데이터 소스 및 도구와 상호 작용할 수 있는 통합 아키텍처를 제공하는 것을 목표로 합니다.
단편화 문제 해결
AI 애플리케이션 개발의 주요 과제 중 하나는 고유한 형식과 액세스 요구 사항을 가진 다양한 소스의 데이터에 액세스해야 한다는 것입니다. 이러한 단편화는 다양한 소스의 데이터를 통합하기 어렵게 만들고 AI 개발의 복잡성을 크게 증가시킬 수 있습니다.
MCP는 AI 애플리케이션이 외부 데이터 소스와 상호 작용할 수 있는 표준화된 프로토콜을 제공함으로써 이러한 과제를 해결합니다. MCP는 공통 인터페이스 및 데이터 형식 집합을 정의함으로써 AI 애플리케이션이 사용자 정의 커넥터 또는 데이터 변환 없이도 다양한 소스의 데이터에 원활하게 액세스할 수 있도록 합니다.
MCP 아키텍처
MCP 아키텍처는 AI 애플리케이션이 MCP 클라이언트 역할을 하고 데이터 소스 또는 도구가 MCP 서버 역할을 하는 클라이언트-서버 모델을 기반으로 합니다. 프로토콜은 HTTP를 사용하여 클라이언트와 서버 간에 표준화된 통신 채널을 설정하여 AI 애플리케이션과 외부 데이터 소스 간의 원활한 상호 작용을 가능하게 합니다.
MCP 아키텍처는 세 가지 주요 개념을 정의합니다.
- 도구: MCP 프로토콜을 통해 액세스할 수 있는 특정 기능 또는 기능을 나타냅니다.
- 리소스: MCP 프로토콜을 통해 액세스하거나 조작할 수 있는 데이터 또는 파일을 나타냅니다.
- 프롬프트: AI 모델의 동작을 안내하는 데 사용할 수 있는 템플릿 또는 지침을 나타냅니다.
MCP는 이러한 리소스와 도구에 액세스하는 표준화된 방법을 제공함으로써 AI 애플리케이션이 외부 데이터 소스와 원활하게 통합하고 광범위한 기능을 활용할 수 있도록 합니다.
AI를 위한 “USB-C”로서의 MCP
AI 애플리케이션을 위한 “USB-C 인터페이스”로서의 MCP 개념은 AI 애플리케이션을 외부 데이터 소스 및 도구에 연결하는 표준화되고 보편적인 방법을 제공하는 프로토콜의 기능을 강조하는 강력한 비유입니다. USB-C가 다양한 장치를 컴퓨터에 연결하는 표준 인터페이스가 된 것처럼 MCP는 AI 애플리케이션을 외부 데이터 소스에 연결하는 표준 인터페이스가 되는 것을 목표로 합니다.
이 비유는 기본 기술 또는 형식에 관계없이 데이터 및 도구에 대한 원활한 액세스를 가능하게 함으로써 AI의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 MCP의 잠재력을 강조합니다. MCP는 통합되고 표준화된 인터페이스를 제공함으로써 데이터 사일로를 허물고 AI 애플리케이션이 더 넓은 범위의 리소스를 활용할 수 있도록 지원할 수 있습니다.
Microsoft의 MCP 통합
Microsoft는 상호 운용성을 향상시키고 AI 개발을 간소화할 수 있는 잠재력을 인식하여 MCP를 조기에 채택했습니다. 회사는 Azure AI Foundry 및 Azure AI Agent Service를 포함한 여러 AI 플랫폼 및 서비스에 MCP를 통합했습니다.
Azure AI Foundry와의 통합
Azure AI Foundry는 AI 솔루션을 구축하고 배포하기 위한 포괄적인 플랫폼입니다. Microsoft는 Azure AI Foundry에 MCP를 통합함으로써 개발자가 플랫폼 내에서 외부 데이터 소스 및 도구에 원활하게 액세스할 수 있도록 합니다. 이 통합은 개발 프로세스를 간소화하고 개발자가 데이터 연결 관리보다는 AI 모델 및 애플리케이션 구축에 집중할 수 있도록 합니다.
Azure AI Agent Service와의 통합
Azure AI Agent Service는 지능형 에이전트를 구축하고 배포하기 위한 플랫폼입니다. Microsoft는 Azure AI Agent Service에 MCP를 통합함으로써 에이전트가 외부 데이터 소스 및 도구와 원활하게 상호 작용할 수 있도록 하여 더 광범위한 작업을 수행하고 더 지능적인 응답을 제공할 수 있도록 합니다. 이 통합은 AI 에이전트의 기능을 향상시키고 다양한 애플리케이션에서 더 가치 있게 만듭니다.
Anthropic과의 협업
Microsoft는 또한 MCP를 개발한 회사인 Anthropic과 협력하여 프로토콜에 대한 C# SDK를 개발했습니다. 이 협업은 MCP를 지원하고 개발자가 프로토콜을 활용하는 AI 애플리케이션을 더 쉽게 구축할 수 있도록 하려는 Microsoft의 노력을 보여줍니다. C# SDK는 개발자에게 MCP 서버와 상호 작용하고 MCP 클라이언트를 구축하는 프로세스를 간소화하는 도구 및 라이브러리 세트를 제공합니다.
Microsoft CoreAI 부서에 대한 전략적 의미
Azure MCP 서버와 PostgreSQL용 Azure Database Flexible Server의 미리 보기 버전 릴리스는 Azure 생태계 내에서 상호 운용성을 촉진하려는 Microsoft CoreAI 부서 전략의 핵심 단계입니다. 이 이니셔티브는 다양한 모델과 도구를 지원하여 개발자가 특정 요구 사항에 가장 적합한 솔루션을 선택할 수 있는 유연성을 제공하는 것을 목표로 합니다.
상호 운용성 촉진
상호 운용성은 기본 기술 또는 공급업체에 관계없이 개발자가 다양한 AI 모델과 도구를 원활하게 통합할 수 있도록 지원하므로 Microsoft CoreAI 부서의 주요 초점입니다. Microsoft는 상호 운용성을 촉진함으로써 개발자가 AI 구성 요소를 쉽게 공유하고 재사용할 수 있는 보다 개방적이고 협업적인 AI 생태계를 만드는 것을 목표로 합니다.
다양한 모델 및 도구 지원
Microsoft는 AI 개발에 대한 만능 솔루션은 없다는 것을 인식합니다. 다양한 애플리케이션과 사용 사례에는 서로 다른 모델과 도구가 필요하며 개발자는 특정 요구 사항에 가장 적합한 솔루션을 선택할 수 있는 유연성이 필요합니다. Microsoft는 다양한 모델과 도구를 지원함으로써 개발자에게 혁신하고 최첨단 AI 솔루션을 구축할 수 있는 자유를 제공하는 것을 목표로 합니다.
Azure 생태계 강화
Microsoft는 상호 운용성을 촉진하고 다양한 모델과 도구를 지원함으로써 Azure 생태계를 강화하고 AI 개발을 위한 플랫폼으로 만드는 것을 목표로 합니다. Azure 생태계는 개발자에게 AI 애플리케이션을 구축, 배포 및 관리하기 위한 포괄적인 도구 및 서비스 세트를 제공하며 Microsoft는 AI 커뮤니티의 진화하는 요구 사항을 충족하기 위해 플랫폼을 지속적으로 개선하기 위해 노력하고 있습니다.
MCP 서버 사용의 이점
Azure MCP 서버와 PostgreSQL용 Azure Database Flexible Server의 도입은 애플리케이션에서 AI를 활용하려는 개발자와 조직에 여러 가지 주요 이점을 제공합니다.
- 간소화된 개발: 통합 아키텍처와 표준화된 인터페이스를 제공함으로써 MCP는 다양한 데이터 소스와 도구를 통합하는 복잡성을 줄여 개발 프로세스를 간소화하고 시장 출시 시간을 단축합니다.
- 맞춤 설정 감소: MCP는 이기종 데이터 소스에 대한 사용자 정의 커넥터의 필요성을 제거하여 개발자가 작성하고 유지 관리해야 하는 코드 양을 줄이고 다른 작업에 대한 리소스를 확보합니다.
- 향상된 상호 운용성: MCP는 다양한 AI 모델과 도구 간의 상호 운용성을 촉진하여 개발자가 다양한 구성 요소를 원활하게 통합하고 더 복잡하고 정교한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 합니다.
- 효율성 향상: MCP는 데이터 및 도구에 액세스하는 표준화된 방법을 제공함으로써 AI 개발 및 배포의 효율성을 높여 개발자가 데이터 연결 관리보다는 혁신적인 솔루션 구축에 집중할 수 있도록 합니다.
- 향상된 확장성: Azure MCP 서버와 PostgreSQL용 Azure Database Flexible Server는 확장 가능하도록 설계되어 조직이 성능 저하 없이 증가하는 데이터 볼륨과 사용자 트래픽을 쉽게 처리할 수 있습니다.
- 비용 절감: MCP는 사용자 정의 커넥터의 필요성을 줄이고 개발 프로세스를 간소화함으로써 조직이 AI 개발 및 배포 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다.
결론
Microsoft의 Azure MCP 서버와 PostgreSQL용 Azure Database Flexible Server의 출시는 AI 상호 운용성의 진화에 있어 중요한 진전을 의미합니다. Microsoft는 모델 컨텍스트 프로토콜을 수용하고 이를 Azure 생태계에 통합함으로써 개발자가 보다 연결되고 효율적이며 확장 가능한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이 이니셔티브는 AI 혁신에 대한 새로운 가능성을 열고 광범위한 산업 및 애플리케이션에서 AI 채택을 추진할 것을 약속합니다.