비즈니스 자동화 AI 에이전트의 새로운 시대: LangGraph와 MCP의 강력한 시너지

황삼청 지음 | 황준식 그림

넷스쿨 2025년 04월 15일 출간

작품소개

책소개

LangGraph와 MCP의 조합은 차세대 AI 에이전트 개발의 기술적 전환점으로, 비즈니스 프로세스 자동화 분야에 새로운 시대를 열고 있습니다. 이 책 『비즈니스 자동화 AI 에이전트의 새로운 시대: LangGraph와 MCP의 강력한 시너지』는 이러한 두 혁신 기술의 결합이 가져올 변화와 가능성을 심도 있게 다룹니다.
LangGraph는 그래프 기반의 상태 중심 AI 워크플로우 설계 프레임워크로, 각 에이전트를 그래프의 노드로 삼아 이들 간 상호작용과 데이터 흐름(상태)을 관리함으로써 복잡한 다중 에이전트 워크플로우를 명시적으로 제어할 수 있게 해줍니다. 이러한 명시적 제어 덕분에 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 복잡한 작업도 보다 유연하고 견고하게 처리할 수 있습니다.
MCP (Model Context Protocol)는 데이터베이스, 외부 API 등 다양한 외부 시스템과 AI 에이전트를 표준화된 방식으로 연결해주는 프로토콜입니다. 이를 통해 에이전트의 도구 호출과 외부 시스템과의 협업을 하나의 공통 규격으로 구조화하여 필요한 정보를 실시간으로 원활하게 활용할 수 있도록 해줍니다. 이 책은 LangGraph와 MCP의 강력한 시너지가 이끄는 혁신을 다양한 실제 사례를 통해 보여줍니다.
전자상거래, 외환 거래 등 여러 산업별 예제를 통해 실전에서 바로 활용 가능한 에이전트 설계 및 배포 전략을 제시하여 개념 이해에 그치지 않고 곧바로 응용할 수 있도록 구성했습니다. 이러한 실습 중심의 접근 방식 덕분에 독자들은 책에서 배운 내용을 바탕으로 즉시 자신만의 비즈니스 자동화 AI 에이전트를 구현해볼 수 있습니다. 모든 예제는 Python 언어로 LangGraph 0.3+와 FastMCP 구현을 활용해 작성되었으며, VSCode 환경에서 쉽게 실행해볼 수 있도록 구성되었습니다.
『LangGraph와 MCP의 강력한 시너지』는 AI 에이전트 개발의 새로운 지평을 열어가는 기술적 이정표로서, 비즈니스 자동화를 꿈꾸는 개발자와 엔지니어들에게 실용적 통찰과 영감을 선사할 것입니다.

목차

I. LangGraph와 AI 에이전트 소개
비즈니스 자동화와 AI 에이전트의 만남
AI 에이전트란 무엇인가?
LangChain과 LangGraph 소개
LangGraph를 활용한 에이전트 예시
LangGraph의 저수준 제어와 LangChain 대비 장점
LangGraph 플랫폼 개요
이 책의 대상 독자와 읽는 방법

II. LangGraph 개발 환경 설정과 첫 실습
개발 환경 및 필수 도구 설치
GitHub 코드 저장소 연동 및 프로젝트 구조 이해
첫 번째 LangGraph 에이전트 실행해보기
예제 코드 상세 해설 및 개념 복습

III. LangGraph의 아키텍처와 핵심 개념
LangGraph 전체 구조 개요
그래프 구조와 노드/엣지 개념
상태(State)와 상태 관리 개념
LangGraph 코드 예제 (기본 흐름)
멀티 에이전트 워크플로우 소개
LangChain vs. LangGraph 비교

IV. 주요 기능 ①: 상태 관리와 메모리
LangGraph Persistence Layer의 동작 원리 (체크포인트 모듈)
LangGraph의 메모리 관리 전략
지속적 메모리 활용 사례 분석
실습: 메모리를 갖춘 에이전트 만들어 보기 (memory_agent.py)

V. 주요 기능 ②: Human-in-the-loop과 체크포인트
Human-in-the-loop 개념과 필요성
LangGraph의 체크포인트 메커니즘
사용자 피드백 반영 및 오류 대응 설계
실습: 사용자 검증 단계를 포함한 에이전트 구축 (hitl_agent.py)

VI. 주요 기능 ③: 멀티 에이전트 협업과 워크플로 제어
멀티 에이전트 시스템의 구성 요소
LangGraph로 협업 에이전트 구현하기
병렬 처리와 비동기 작업 관리
오류 처리 및 복구 전략
실습: 복수 에이전트 상호작용 시나리오 구현
멀티 에이전트 워크플로와 HITL 시각화
베스트 프랙티스 정리

VII. 멀티 에이전트 협업 플랫폼 MCP: 개념과 활용
MCP의 기본 개념과 구조
산업별 MCP 활용 사례: 전자상거래 – 전자상거래 분야에서 MCP를 통한 데이터 통합 및 AI 에이전트 협업 사례
산업별 MCP 활용 사례: 외환 트레이딩 – 금융/외환 거래 분야에서 MCP 활용해 실시간 데이터 연동 및 의사결정 지원한 사례
요약 및 정리 – MCP가 멀티 에이전트 시스템에 가져올 변화와 의미를 요약 정리

VIII. LangGraph와 MCP 연동 아키텍처
LangGraph와 MCP의 결합 전략 – LangGraph 에이전트에 MCP를 적용하는 전체 설계 전략 소개
외부 시스템 연계 (DB, API) 실습 설계 – 데이터베이스 질의, 외부 API 호출 등 MCP로 외부 도구 연동하는 시나리오 설계
에이전트 워크플로우 확장 방안 – MCP를 통해 에이전트 그래프를 외부 세계로 확장하는 구체적 방법
예제: LangGraph 에이전트에 MCP 통합하기 – 간단한 LangGraph 에이전트에 MCP 연동을 적용하는 예제 코드와 결과 분석

VIV.FastMCP 도구 서버 구축과 LangGraph 연동 실습
실습 개요
도구 서버 구축
LangGraph 연동 에이전트 구현
LangGraph 연동 에이전트 구현
실행 및 시나리오 예시
확장 및 응용

X. LangGraph와 FastMCP 기반 챗봇 시스템 구축
LangGraph만을 이용한 초기 챗봇 예제
FastMCP 도입 배경 및 서버-클라이언트 구조
chatbot_server.py – MCP 서버 구현 및 툴 등록
chatbot_client.py – LangGraph 클라이언트 에이전트 구현
그래프 구조 업데이트: router → MCP 검색 노드 → answer_node
전체 실행 예시 및 결과 출력
기술적 요약: MCP 연동의 장점과 확장 가능성


XI. 프로젝트 실습 ①: LangGraph와 MCP로 구축하는 전자상거래 에이전트
프로젝트 개요
시스템 아키텍처 설계
그래프 구성 및 구현
MCP 서버 구현 – 제품 추천 및 재고 확인 툴
LangGraph 에이전트 및 MCP 클라이언트 구현
MCP 연동 설정 및 실행
실행 예시와 결과 분석
트러블슈팅 및 개선 방안

XII. 프로젝트 실습 ②: LangGraph와 MCP로 개발하는 외환 트레이딩 에이전트
프로젝트 개요
시스템 아키텍처 설계
그래프 구성 및 구현
MCP 연동 설정 및 실행
트러블슈팅 및 개선 방안

XIII. LangGraph와 MCP를 활용한 AI 에이전트 미래 전망 및 결론
학습 내용 요약
실전 응용 사례 확장
기술 발전 전망
맺음말 및 부록 안내

책 속으로

이 책에서 중점적으로 다루는 LangGraph는 이러한 멀티에이전트 시스템 구현에 있어
획기적인 변화를 가져온 기술적 전환점입니다. LangGraph는 최근 언어 모델 기반 애플리
케이션 분야에서 등장한 강력한 프레임워크로서, 복잡한 멀티에이전트 워크플로우를 그
래프 구조로 설계하고 실행할 수 있게 해줍니다. 기존의 단일 에이전트 또는 순차 실행
(chain) 방식만으로는 모든 복잡한 비즈니스 문제를 효과적으로 해결하기 어려웠지만,
LangGraph는 그래프 아키텍처를 도입함으로써 이러한 한계를 뛰어넘었습니다.
각 에이전트는 그래프상의 하나의 노드(node)로 정의되고, 에이전트 사이의 상호 작용
(예: 정보 전달이나 다음 단계 결정)은 엣지(edge)를 통해 명시적으로 연결됩니다. 이를
통해 개발자는 에이전트 간 협업 흐름을 시각적으로 구성하고 세밀하게 제어할 수 있으
며, 시스템은 공유 상태를 유지하면서도 유연하게 분기 처리나 병렬 처리를 수행할 수
있습니다. 실제로 LangGraph 프레임워크는 멀티에이전트 시스템을 '멀티액터(multiactor)'
관점으로 재정의하여 상태적(Stateful) 워크플로우 관리를 지원하고 있는데, 이는
에이전트들이 마치 액터처럼 독립적으로 동작하면서도 필요할 때 통신하고 조율되도록
함으로써 안정성과 확장성을 크게 높여줍니다.
그 결과, 여러 에이전트들이 각자 맡은 부분에 집중하면서도 전체로서 통합된 행동을 취
할 수 있어, 마치 다양한 전문가로 구성된 팀이 유기적으로 협업하는 것과 같은 효과를
얻을 수 있습니다. LangGraph를 활용하면 예를 들어 검색 에이전트, 분석 에이전트, 의사
결정 에이전트 등이 하나의 유기적인 네트워크로 연결되어 단순 합계 이상의 시너지 효
과를 발휘하는 모습을 구현할 수 있습니다.
한편, 이렇게 구성된 다중 에이전트들이 실제 비즈니스 환경의 다양한 외부 도구와 데이
터에 원활히 접근하려면, 에이전트 간 협업 제어력을 뒷받침하는 견고한 통합 수단이 필
요합니다. MCP(Model Context Protocol)는 이러한 요구를 충족시키는 혁신적인 표준 프
로토콜입니다. 2024년 11월에 처음 공개된 MCP는 AI 에이전트가 외부 시스템과 상호작
용하는 방식에 통일된 인터페이스를 제공함으로써, 도구 연동을 위한 사전 작업을 획기
적으로 줄여 주었습니다. 일종의 "AI용 USB-C 포트"에 비유되는 MCP는, 개별 도구마다
달랐던 통신 방법을 표준화하여 한 번 구현해두면 어떤 AI 모델에서도 쓸 수 있는 범용
어댑터 역할을 합니다[hub.athina.ai].
예를 들어, 데이터베이스 조회 기능을 MCP 호환 서버로 구현해 놓으면, 이를 필요로 하
는 에이전트(예: 고객정보를 조회하는 에이전트)는 별도 커스텀 코딩 없이도 MCP 표준
규격을 통해 그 기능을 호출하고 결과를 얻을 수 있습니다. 개발자는 더 이상 각 AI 에
이전트마다 API 연동 코드를 일일이 작성할 필요가 없으며, 새로운 툴이 추가될 때도
MCP 서버만 추가하면 되어 확장성이 높아집니다[hub.athina.ai].
실제로 MCP는 발표된 지 얼마 안 되어도 GitHub, Slack, PostgreSQL 같은 다양한 서비스
연결을 지원하고 있으며, Claude나 OpenAI GPT-4, Google Gemini 등 어떤 LLM과도 연동
될 정도로 개방성과 호환성을 입증했습니다. 이는 MCP의 접근방식이 특정 플랫폼에 종
속되지 않고 범용 프로토콜로서 자리잡고 있음을 보여줍니다.
MCP의 도입으로 멀티에이전트 시스템은 필요한 도구 활용 능력을 비로소 만끽할 수 있
게 되었습니다. LangGraph로 짜여진 에이전트 워크플로우 내에서 각 에이전트는 MCP를
통해 데이터베이스 질의, 웹 검색, 사내 애플리케이션 호출 등 필요한 작업을 동적으로
수행하고, 그 결과를 다시 워크플로우에 통합합니다. 모든 에이전트가 동일한 MCP 규격
을 통해 도구에 접근하기 때문에 마치 하나의 팀이 공유된 작업환경을 쓰는 것처럼 협업
의 일관성이 유지됩니다. 이는 곧 MCP가 에이전트들에게 공동의 통제권을 부여하는 셈
입니다. 각 에이전트가 자체적으로 외부 도구를 제각기 사용했다면 발생할 수 있는 충돌
이나 비효율을 MCP가 방지하고 조율해주기 때문입니다. 결과적으로 MCP를 활용한 에이
전트 시스템은 훨씬 유연하고 확장 가능해지며, 복잡한 과업도 처리할 수 있는 토대를
갖추게 됩니다.
요약하면, LangGraph가 멀티에이전트 지능의 구조적 뼈대를 제공한다면 MCP는 그 뼈대에
기능적 근육을 붙여주는 격입니다. 두 기술의 강력한 시너지를 통해 AI 에이전트들은
각자의 전문성을 십분 발휘하면서도 필요한 순간에 적절한 도구와 지식을 활용하여, 이
제까지는 자동화하기 어렵던 수준의 복잡한 비즈니스 프로세스까지 다룰 수 있게 됩니
다. 이는 곧 비즈니스 자동화 AI 에이전트의 새로운 시대를 열어가는 원동력이 되고 있
습니다

출판사 서평

넷스쿨 출판사가 선보이는 『비즈니스 자동화 AI 에이전트의 새로운 시대: LangGraph와 MCP의 강력한 시너지』는 LangGraph와 MCP를 중심으로 한 멀티에이전트 AI 시스템 구현 노하우를 현업에 적용 가능하도록 담아낸 AI 개발자·연구자·실무자를 위한 지침서입니다. 혁신적인 기술을 전문적이면서도 실용적인 어조로 설명하여 독자들이 최신 프레임워크의 실무 활용법을 배우며, 새로운 지평을 여는 통찰도 얻을 수 있습니다. 주요 특징:
LangGraph 기반 상태 중심 에이전트 워크플로우: LangGraph를 활용해 선형 체인을 넘어 복잡한 분기와 병렬 처리, 에이전트 협업이 가능한 상태 기반 멀티에이전트 워크플로우를 설계하는 방법을 다룹니다.
MCP를 통한 외부 도구 연동 및 자동화: MCP(Model Context Protocol)는 AI 모델과 외부 툴을 표준 방식으로 연결해 주는 프로토콜로, 이 책에서는 다양한 외부 도구를 에이전트에 통합하여 실시간 데이터 활용과 업무 자동화를 달성하는 법을 보여줍니다.
전자상거래·외환 트레이딩 등 실전 예제: 전자상거래 고객 응대 에이전트와 외환 자동 트레이딩 봇 등 실제 비즈니스 시나리오 예제를 통해 다양한 산업에서의 AI 에이전트 활용 방안을 통찰할 수 있습니다.
실습 중심 구성과 고급 구현: VSCode와 Python 환경에서 실습할 수 있도록 .env 설정부터 코드 구현 단계별 설명까지 제공되며, 텍스트 외의 멀티모달 입력 처리, 에이전트 상태 관리, MCP 서버 구축 등 고급 주제까지 한 권에 담았습니다.
무엇보다 이 책은 기술 혁신과 실무의 연결에 초점을 맞추고 있습니다. LangGraph와 MCP의 시너지를 통해 멀티에이전트 AI의 잠재력을 업무 프로세스에 접목하는 구체적인 방법까지 제시하여, 독자들은 배운 개념을 자신의 프로젝트에 곧바로 응용할 수 있습니다. 또한 빠르게 발전하는 AI 에이전트 생태계의 최신 트렌드를 반영해 독자들이 미래 지향적 시각을 갖추도록 돕습니다. LangGraph의 상태 관리 기법과 MCP 기반 툴 연동 전략은 차세대 AI 시스템의 표준이 될 핵심 흐름이며, 이러한 흐름 속에서 탄생한 이 책은 새로운 시대의 AI 에이전트 개발을 선도하는 데 든든한 길잡이가 될 것입니다.
책소개
판권

작가정보

저자(글) 황삼청

저자는 서울대학교 컴퓨터공학과(1988.2)를 졸업한 뒤, 한국과학기술원(KAIST) 전산학과에서 인공지능 박사(1994.8) 학위를 취득하였다. 1994년 핸디소프트에서 인트라넷 그룹웨어(결재/핵심 엔진) 개발을 시작으로 소프트웨어 엔지니어 커리어를 시작했다. 이후 싸이버뱅크, 씬멀티미디어등 에서는 단말 소프트웨어(SW VOD/SMIL 등) 개발팀장 및 연구소장으로 재직하며 기술 리더십을 쌓았다.
삼성전자(무선사업부)에서는 스마트폰 SW 개발을 담당하며 개발팀장·수석연구원으로 활동했으며, 네이버에서는 서비스관리시스템 및 지도서비스 개발을 총괄하는 개발랩장을 맡았다.
현재는 Netschool 대표로서 주식·부동산 투자 및 인공지능 투자 모델 연구·개발에 주력하며, 투자 강의와 컨설팅을 병행하고 있다. 다년간의 소프트웨어 개발 경험과 인공지능 기술, 그리고 투자 노하우를 결합해 다양한 분야에서 혁신적인 사업 모델을 모색하고 있으며, AI 에이전트 개발 및 활용 방안에 대한 연구와 강의 활동을 이어가고 있다.

그림/만화 황준식