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Model Context Protocol (MCP) Python 구현

이 저장소에는 Model Context Protocol (MCP)의 Python 구현이 포함되어 있으며, MCP 표준을 사용하여 통신하는 서버와 클라이언트 애플리케이션을 만드는 방법을 보여줍니다.

개요

MCP 구현은 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다:

  1. MCP 서버 (server.py) - 다음을 제공하는 서버:

    • Tools: 원격으로 호출할 수 있는 함수들
    • Resources: 가져올 수 있는 데이터
    • Prompts: 언어 모델용 프롬프트 템플릿

  2. MCP 클라이언트 (client.py) - 서버에 연결하여 기능을 사용하는 클라이언트 애플리케이션

기능

이 구현은 여러 주요 MCP 기능을 보여줍니다:

Tools

  • completion - AI 모델로부터 텍스트 완성을 생성 (시뮬레이션)
  • add - 두 숫자를 더하는 간단한 계산기

Resources

  • models:// - 사용 가능한 AI 모델에 대한 정보 반환
  • greeting://{name} - 주어진 이름에 대한 맞춤 인사 반환

Prompts

  • review_code - 코드 리뷰용 프롬프트 생성

설치

이 MCP 구현을 사용하려면 필요한 패키지를 설치하세요:

pip install mcp-server mcp-client

서버 및 클라이언트 실행

서버 시작

한 터미널 창에서 서버를 실행하세요:

python server.py

서버는 MCP CLI를 사용하여 개발 모드로도 실행할 수 있습니다:

mcp dev server.py

또는 Claude Desktop에 설치하여 실행할 수도 있습니다 (사용 가능한 경우):

mcp install server.py

클라이언트 실행

다른 터미널 창에서 클라이언트를 실행하세요:

python client.py

이렇게 하면 서버에 연결되어 모든 기능을 시연합니다.

클라이언트 사용법

클라이언트(client.py)는 MCP의 모든 기능을 보여줍니다:

python client.py

서버에 연결하여 tools, resources, prompts를 포함한 모든 기능을 사용합니다. 출력 결과는 다음을 보여줍니다:

  1. 계산기 도구 결과 (5 + 7 = 12)
  2. "What is the meaning of life?"에 대한 completion 도구 응답
  3. 사용 가능한 AI 모델 목록
  4. "MCP Explorer"에 대한 맞춤 인사
  5. 코드 리뷰 프롬프트 템플릿

구현 세부사항

서버는 MCP 서비스를 정의하기 위한 고수준 추상화를 제공하는 FastMCP API를 사용하여 구현되었습니다. 다음은 도구가 정의되는 간단한 예시입니다:

@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """Add two numbers together
    
    Args:
        a: First number
        b: Second number
    
    Returns:
        The sum of the two numbers
    """
    logger.info(f"Adding {a} and {b}")
    return a + b

클라이언트는 MCP 클라이언트 라이브러리를 사용하여 서버에 연결하고 호출합니다:

async with stdio_client(server_params) as (reader, writer):
    async with ClientSession(reader, writer) as session:
        await session.initialize()
        result = await session.call_tool("add", arguments={"a": 5, "b": 7})

더 알아보기

MCP에 대한 자세한 정보는 다음을 방문하세요: https://modelcontextprotocol.io/

면책 조항:
이 문서는 AI 번역 서비스 Co-op Translator를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있으나, 자동 번역에는 오류나 부정확한 부분이 있을 수 있음을 유의해 주시기 바랍니다. 원문은 해당 언어의 원본 문서가 권위 있는 출처로 간주되어야 합니다. 중요한 정보의 경우 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 본 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다.