Model Context Protocol (MCP) 워크숍에 오신 것을 환영합니다! 이 실습 워크숍은 두 가지 최첨단 기술을 결합하여 AI 애플리케이션 개발에 혁신을 가져옵니다:
- 🔗 Model Context Protocol (MCP): AI 도구 통합을 위한 오픈 표준
- 🛠️ AI Toolkit for Visual Studio Code (AITK): 마이크로소프트의 강력한 AI 개발 확장 도구
워크숍이 끝나면 AI 모델과 실제 도구 및 서비스를 연결하는 지능형 애플리케이션 구축 기술을 익히게 됩니다. 자동화된 테스트부터 맞춤형 API 통합까지, 복잡한 비즈니스 문제를 해결할 실무 능력을 갖추게 됩니다.
MCP는 AI를 위한 **"USB-C"**와 같은 보편적인 표준으로, AI 모델을 외부 도구와 데이터 소스에 연결합니다.
✨ 주요 특징:
- 🔄 표준화된 통합: AI 도구 연결을 위한 범용 인터페이스
- 🏛️ 유연한 아키텍처: stdio/SSE 전송을 통한 로컬 및 원격 서버 지원
- 🧰 풍부한 생태계: 도구, 프롬프트, 리소스를 하나의 프로토콜로 통합
- 🔒 기업용 준비: 내장된 보안성과 신뢰성
🎯 MCP가 중요한 이유: USB-C가 케이블 혼란을 없앴듯, MCP는 AI 통합의 복잡함을 해소합니다. 하나의 프로토콜로 무한한 가능성을 열어줍니다.
마이크로소프트의 대표 AI 개발 확장으로, VS Code를 AI 개발의 강력한 플랫폼으로 변모시킵니다.
🚀 핵심 기능:
- 📦 모델 카탈로그: Azure AI, GitHub, Hugging Face, Ollama의 모델 접근
- ⚡ 로컬 추론: ONNX 최적화 CPU/GPU/NPU 실행 지원
- 🏗️ 에이전트 빌더: MCP 통합을 통한 시각적 AI 에이전트 개발
- 🎭 멀티모달 지원: 텍스트, 비전, 구조화된 출력 지원
💡 개발 혜택:
- 설정 없이 바로 모델 배포 가능
- 시각적 프롬프트 엔지니어링
- 실시간 테스트 플레이그라운드
- 원활한 MCP 서버 통합
소요 시간: 15분
- 🛠️ VS Code용 AI Toolkit 설치 및 설정
- 🗂️ 모델 카탈로그 탐색 (GitHub, ONNX, OpenAI, Anthropic, Google의 100개 이상 모델)
- 🎮 실시간 모델 테스트를 위한 인터랙티브 플레이그라운드 마스터
- 🤖 Agent Builder로 첫 AI 에이전트 구축
- 📊 내장 지표(F1, 관련성, 유사성, 일관성)로 모델 성능 평가
- ⚡ 배치 처리 및 멀티모달 지원 기능 학습
🎯 학습 목표: AITK 기능을 완벽히 이해하고 실용적인 AI 에이전트 제작
소요 시간: 20분
- 🧠 Model Context Protocol (MCP) 아키텍처 및 개념 습득
- 🌐 마이크로소프트 MCP 서버 생태계 탐색
- 🤖 Playwright MCP 서버를 활용한 브라우저 자동화 에이전트 구축
- 🔧 MCP 서버와 AI Toolkit Agent Builder 통합
- 📊 에이전트 내 MCP 도구 구성 및 테스트
- 🚀 MCP 기반 에이전트 내보내기 및 프로덕션 배포
🎯 학습 목표: 외부 도구와 연동된 AI 에이전트 배포 능력 습득
소요 시간: 20분
- 💻 AI Toolkit으로 맞춤형 MCP 서버 제작
- 🐍 최신 MCP Python SDK (v1.9.3) 설정 및 활용
- 🔍 MCP Inspector를 통한 디버깅 환경 구축 및 사용
- 🛠️ 전문 디버깅 워크플로우로 날씨 MCP 서버 개발
- 🧪 Agent Builder와 Inspector 환경에서 MCP 서버 디버깅
🎯 학습 목표: 최신 도구를 활용한 맞춤형 MCP 서버 개발 및 디버깅
소요 시간: 30분
- 🏗️ 실제 개발 워크플로우를 위한 GitHub Clone MCP 서버 구축
- 🔄 검증 및 오류 처리를 포함한 스마트 저장소 클론 구현
- 📁 지능형 디렉터리 관리 및 VS Code 통합
- 🤖 맞춤형 MCP 도구와 함께 GitHub Copilot Agent 모드 활용
- 🛡️ 프로덕션 수준의 신뢰성 및 크로스 플랫폼 호환성 적용
🎯 학습 목표: 실제 개발 환경에 최적화된 MCP 서버 배포
지능형 자동화로 개발 워크플로우 혁신:
- 스마트 저장소 관리: AI 기반 코드 리뷰 및 병합 결정
- 지능형 CI/CD: 코드 변경에 따른 자동 파이프라인 최적화
- 이슈 분류: 버그 자동 분류 및 할당
AI 기반 자동화로 테스트 수준 향상:
- 지능형 테스트 생성: 자동으로 포괄적인 테스트 스위트 생성
- 시각적 회귀 테스트: AI 기반 UI 변경 감지
- 성능 모니터링: 사전 문제 탐지 및 해결
더 똑똑한 데이터 처리 워크플로우 구축:
- 적응형 ETL 프로세스: 스스로 최적화되는 데이터 변환
- 이상 탐지: 실시간 데이터 품질 모니터링
- 지능형 라우팅: 스마트 데이터 흐름 관리
탁월한 고객 상호작용 창출:
- 컨텍스트 인지 지원: 고객 이력에 접근 가능한 AI 에이전트
- 사전 대응 문제 해결: 예측 기반 고객 서비스
- 멀티채널 통합: 플랫폼 전반에 걸친 통합 AI 경험
| 구성 요소 | 요구사항 | 비고 |
|---|---|---|
| 운영체제 | Windows 10 이상, macOS 10.15 이상, Linux | 최신 OS 권장 |
| Visual Studio Code | 최신 안정 버전 | AITK 사용 필수 |
| Node.js | v18.0 이상 및 npm | MCP 서버 개발용 |
| Python | 3.10 이상 | Python MCP 서버 선택 사항 |
| 메모리 | 최소 8GB RAM | 로컬 모델 사용 시 16GB 권장 |
- AI Toolkit (ms-windows-ai-studio.windows-ai-studio)
- Python (ms-python.python)
- Python Debugger (ms-python.debugpy)
- GitHub Copilot (GitHub.copilot) - 선택 사항이지만 유용함
- uv: 최신 Python 패키지 관리자
- MCP Inspector: MCP 서버 시각적 디버깅 도구
- Playwright: 웹 자동화 예제용
워크숍 완료 시 다음 역량을 갖추게 됩니다:
- MCP 프로토콜 숙련: 아키텍처 및 구현 패턴 심층 이해
- AITK 전문성: AI Toolkit을 활용한 신속한 개발 능력
- 맞춤형 서버 개발: 프로덕션용 MCP 서버 구축, 배포, 유지 관리
- 도구 통합 우수성: AI와 기존 개발 워크플로우의 원활한 연결
- 문제 해결 적용: 실제 비즈니스 문제에 학습 내용 적용
- VS Code에서 AI Toolkit 설치 및 설정
- 맞춤형 MCP 서버 설계 및 구현
- GitHub 모델과 MCP 아키텍처 통합
- Playwright를 활용한 자동화 테스트 워크플로우 구축
- 프로덕션용 AI 에이전트 배포
- MCP 서버 성능 디버깅 및 최적화
- 기업 규모 AI 통합 아키텍처 설계
- AI 애플리케이션 보안 모범 사례 구현
- 확장 가능한 MCP 서버 아키텍처 설계
- 특정 도메인 맞춤형 도구 체인 제작
- AI 네이티브 개발 멘토링
🚀 AI 개발 워크플로우 혁신할 준비 되셨나요?
MCP와 AI Toolkit으로 지능형 애플리케이션의 미래를 함께 만들어 갑시다!
면책 조항:
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