모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션과 외부 서비스 간에 공통 언어를 생성하기 위해 설계된 오픈 표준입니다. 이 프로토콜은 AI 모델이 도구를 탐색하고 상호 작용하며, 데이터에 접근하고, 사전 정의된 프롬프트를 사용하는 표준화된 방식을 확립합니다. 이는 모델이나 외부 서비스가 어떻게 구축되었는지에 관계없이 적용됩니다. MCP의 핵심은 "MCP 클라이언트"라고 불리는 애플리케이션이 하나 이상의 "MCP 서버"에 연결할 수 있도록 하는 것입니다. 이 서버들은 LLM이 활용할 수 있는 기능을 노출합니다. 이는 AI의 핵심 로직을 사용되는 도구의 특정 구현으로부터 분리하여, AI 시스템을 더욱 모듈화되고, 확장 가능하며, 상호 운용 가능하게 만듭니다. 이 프로토콜은 서버가 제공할 수 있는 여러 유형의 기능을 정의합니다. MCP 클라이언트는 목적에 따라 이러한 기능 중 일부 또는 전부를 지원할 수 있습니다. 이러한 기능을 이해하는 것이 MCP 통합이 가

Ryan Cole

February 4, 2026

API 구축 방법 API를 구축하는 것은 단순히 서버 측 코드를 작성하는 것 이상으로, 여러 단계로 구성된 포괄적인 과정입니다. 각 단계에는 중요한 절차가 포함되며, 워크플로우를 표준화하면 개발 경험과 전반적인 일관성을 모두 향상시킬 수 있습니다.                                           준비                                     설계                                     개발                                     배포                                     분석 준비 준비 단계는 API 구축의 시작점입니다. 비즈니스 요구사항을 이해하고, 핵심 개념과 용어를 명확히 정의하며, 채택할 아키텍처 스타일(예: REST, GraphQL, gRPC)을 결정하는 데 중점을 둡니다. 동시에, 향후 설계 및 개발 단계를 위한 일관된 기반을 마련하기 위해

Ryan Cole

June 23, 2025