OpenAI Agents SDK가 이제 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)를 지원합니다. 이는 AI 상호 운용성의 패러다임 전환을 의미합니다. 이를 통해 개발자들은 AI 모델을 외부 도구 및 데이터 소스에 효율적으로 연결할 수 있습니다. 이 기술 가이드에서는 OpenAI Agents SDK를 사용하여 MCP 서버를 구축하는 방법을 안내하여 AI 애플리케이션을 향상시키는 방법을 설명하겠습니다.
MCP 서버란 무엇이며 OpenAI Agents SDK와 함께 사용하는 이유는 무엇인가요?
MCP 서버는 애플리케이션이 대규모 언어 모델(LLM)에 컨텍스트를 제공하는 방법을 표준화합니다. 이들은 AI 애플리케이션을 위한 USB-C 포트와 유사한 보편적인 연결자 역할을 합니다. OpenAI Agents SDK는 MCP 서버를 통합하여 에이전트가 외부 도구 및 데이터에 접근할 수 있도록 합니다. MCP 서버를 사용하면 AI 에이전트와 원격 또는 로컬 리소스 간의 원활한 상호 작용을 보장할 수 있습니다. 이 통합은 도구 호출의 복잡성을 줄이고 에이전트 기능을 향상시킵니다.
OpenAI Agents SDK로 MCP 서버를 구축하기 위한 전제 조건
시스템에 Python 3.8 이상이 설치되어 있는지 확인하세요. 다음과 같이 pip를 사용하여 OpenAI Agents SDK를 설치합니다: pip install openai-agents. Node.js를 설정하여 특정 예제를 위해 MCP 서버 명령을 실행합니다. 프로젝트 디렉토리를 만들고 종속성 관리를 위한 가상 환경을 초기화합니다. SDK가 async/await를 사용하므로 Python의 비동기 프로그래밍에 대한 기본 이해가 필요합니다.
1단계: MCP 서버를 위한 개발 환경 설정
mkdir mcp-agent-project && cd mcp-agent-project를 사용하여 프로젝트용 새 디렉토리를 만듭니다. python -m venv venv && source venv/bin/activate로 Python 가상 환경을 초기화합니다. 필요한 종속성을 설치합니다: pip install openai-agents pyyaml. MCP 서버를 정의하기 위해 mcp_agent.config.yaml라는 설정 파일을 설정합니다. YAML 파일에 기본 구성을 추가하세요:
mcp:
servers:
filesystem:
command: npx
args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."]
이 구성은 로컬 파일에 접근하기 위한 파일 시스템 MCP 서버를 가리킵니다.
2단계: OpenAI Agents SDK의 MCP 서버 유형 이해하기
MCP 서버는 stdio와 SSE를 통한 HTTP의 두 가지 유형이 있습니다. Stdio 서버는 애플리케이션의 하위 프로세스로 로컬에서 실행됩니다. SSE를 통한 HTTP 서버는 원격에서 운영되며 URL을 통해 연결됩니다. OpenAI Agents SDK는 이러한 서버를 처리하기 위해 MCPServerStdio 및 MCPServerSse 클래스를 제공합니다. Stdio 서버는 로컬 개발에 이상적이며, SSE 서버는 분산 시스템에 적합합니다. 애플리케이션의 아키텍처 및 지연 요구사항에 따라 서버 유형을 선택하십시오.
Apidog를 활용하여 MCP 서버와 OpenAI Agents SDK 개발 최적화하기
Apidog는 API 개발을 단순화하는 강력한 도구로, OpenAI Agents SDK와 함께 MCP 서버를 구축할 때 훌륭한 동반자가 됩니다. MCP 서버는 API와의 상호 작용을 포함하는 경우가 많기 때문에, Apidog는 성능을 향상시킬 수 있습니다.
API를 테스트하고 문서화하며 관리할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여, MCP 서버가 외부 도구와 효과적으로 통신하도록 합니다. 또한, Apidog의 "Vibe Coding (MCP를 통한)" 기능은 AI 코딩 어시스턴트가 API 문서에 직접 접근할 수 있게 하여, 맥락 전환을 줄이고 생산성을 높입니다. 예를 들어, 날씨 API를 호출하기 위해 fetch MCP 서버를 구성할 때 Apidog는 엔드포인트를 테스트하고 오류 응답을 위한 테스트 사례를 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. API 관련 작업을 간소화하고 OpenAI Agents SDK로 강력한 MCP 서버를 구축하는 데 집중하세요.
3단계: MCP 서버를 OpenAI 에이전트에 연결하기
OpenAI Agents SDK에서 필요한 클래스를 가져옵니다: from openai_agents import Agent, MCPServerStdio. 파일 시스템 명령으로 MCPServerStdio 클래스를 사용하여 MCP 서버를 정의합니다. 비동기 컨텍스트 관리자를 사용하여 서버를 초기화합니다:
async with MCPServerStdio(params={"command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "."]}) as server:
tools = await server.list_tools()
agent = Agent(name="FileAgent", instructions="Access filesystem tools", mcp_servers=[server])
이 설정을 통해 에이전트는 실행 중에 파일 시스템 도구를 동적으로 사용할 수 있습니다.
4단계: 도구 캐싱으로 성능 최적화하기
MCP 서버는 에이전트가 실행될 때마다 list_tools()를 호출하므로 지연이 발생할 수 있습니다. MCPServerStdio에서 cache_tools_list=True를 설정하여 도구 캐싱을 활성화하여 이러한 오버헤드를 줄입니다. 주의하세요. 캐싱은 도구 목록이 실행 중에 변경되지 않을 것이라고 가정합니다. 도구가 업데이트되면 캐시를 무효화합니다: await server.invalidate_tools_cache(). 캐싱은 stdio 및 SSE 서버 모두에서 작동하며, 원격 서버의 성능을 향상시킵니다. 캐싱이 동적 도구 업데이트를 중단하지 않도록 애플리케이션을 테스트하세요.
5단계: OpenAI Agents SDK 예제와 함께 MCP 서버 구축 및 테스트하기
OpenAI Agents SDK와 함께 MCP 서버를 구축하기 위한 다섯 가지 실용적인 예제를 탐색해보세요. 이 예제들은 다양한 사용 사례 및 서버 구성을 보여줍니다. 각 예제에는 명확성을 위한 코드 조각 및 설명이 포함되어 있습니다. MCP 서버가 에이전트의 기능을 어떻게 향상시키는지 살펴보세요. 진행하기 전에 단계 1에서 설명한 대로 환경이 설정되어 있는지 확인하세요. 각 예제를 테스트하여 SDK가 MCP 서버와 상호 작용하는 방법을 이해하세요.
예제 1: 다중 MCP 서버 통합하기
에이전트가 로컬 파일 시스템과 Slack 작업 공간 모두와 상호 작용할 수 있도록 다수의 MCP 서버를 구성할 수 있습니다. 이 과정은 파일 시스템 MCP 서버와 Slack MCP 서버를 설정하고, OpenAI Agents SDK를 사용하여 이들을 조정하는 것을 포함합니다. DEV 커뮤니티 기사에서 자세한 단계와 코드 예제를 확인할 수 있습니다.
예제 2: MCP 지원으로 Agents SDK 확장하기
openai-agents-mcp 확장을 통해 OpenAI Agents SDK에 MCP 서버 지원을 통합하여 기능을 향상시킬 수 있습니다. 이 확장은 MCP 서버와 그 도구를 Agents SDK 프레임워크 내에서 원활하게 통합할 수 있게 합니다. 설치 및 구성 지침과 예제 애플리케이션은 GitHub 리포지토리에서 확인할 수 있습니다.
예제 3: MCP 서버를 사용한 SPARC 코드 에이전트 개발하기
소프트웨어 개발 작업을 자동화하고 간소화하는 지능형 코딩 에이전트 프레임워크를 구성합니다. OpenAI Agents SDK와 MCP 기능을 통합하여 SPARC 코드 에이전트는 코드 패턴을 분석하고, 개선 사항을 제안하며, 변경 사항을 구현하고, 버전 관리를 유지할 수 있습니다. 자세한 정보와 구현 세부 사항은 OpenAI 개발자 커뮤니티 게시물에서 확인할 수 있습니다.
예제 4: 숙제 지원을 위한 다중 에이전트 시스템 구축하기
에이전트가 숙제 관련 질문을 확인하고, 주제를 결정하며, 답변을 제공하는 등의 다양한 역할을 수행하는 다중 에이전트 시스템을 개발합니다. 이 시스템은 에이전트 조정을 위해 OpenAI Agents SDK를 사용하고, 특수 도구와 리소스에 접근하기 위해 MCP 서버를 활용합니다. 구현 세부 사항과 함께 종합적인 가이드는 Venture Magazine 기사에서 확인할 수 있습니다.
예제 5: 지능형 좌석 예약 에이전트 만들기
OpenAI Agents SDK를 AutoGen MCP 도구 및 메모리 기능과 결합하여 지능적이고 상황 인식이 가능한 좌석 예약 에이전트를 구축합니다. 이 통합을 통해 에이전트는 사용자 선호 사항을 관리하고 최적의 성능을 위해 특수 도구와 상호 작용할 수 있습니다.
6단계: MCP 서버 디버깅 및 모니터링
도구 실행 중 오류가 발생했는지 확인하기 위해 MCP 서버 로그를 확인합니다. OpenAI Agents SDK의 추적 대시보드를 사용하여 도구 호출을 모니터링합니다. 잘못된 도구 이름이나 서버 다운타임과 같은 경계 사례를 테스트하여 내구성을 확보합니다. 원격 SSE 서버를 사용할 때 레이턴시를 모니터링하고 필요시 캐싱으로 최적화합니다. AgentOps와 같은 도구를 사용하여 실시간 가시성을 확보합니다. MCP 서버를 격리하고 list_tools() 출력을 테스트하여 문제를 디버깅합니다.
7단계: MCP 서버 및 에이전트 애플리케이션 배포하기
PyInstaller와 같은 도구를 사용하여 애플리케이션을 패키징하여 배포합니다. 확장성을 위해 AWS 또는 Azure와 같은 클라우드 제공업체에 원격 MCP 서버를 배포합니다. 배포 시 mcp_agent.config.yaml 파일이 포함되어 있는지 확인하세요. 프로덕션에서 API 키와 같은 민감한 데이터에 대해 환경 변수를 설정합니다. 배포된 애플리케이션을 테스트하여 에이전트가 MCP 서버에 접근할 수 있는지 확인합니다. 프로덕션 환경에서 로깅 및 가시성 도구를 사용하여 애플리케이션을 모니터링합니다.
결론
OpenAI Agents SDK로 MCP 서버를 구축하면 AI 에이전트를 향상시키는 새로운 방법이 열립니다. 위의 예제는 이 조합이 얼마나 다재다능한지를 보여줍니다. 프로젝트의 요구에 맞게 다양한 MCP 서버로 실험해 보세요. 개발자 커뮤니티와 여러분의 창작물을 공유하여 다른 사람들에게 영감을 주세요. OpenAI Agents SDK 문서를 계속 탐색하여 더 발전된 기능을 알아보세요.