LLM Master: MCP 에이전트 쿡북 with Python

고우주 지음

매쓰앤북스 2025년 06월 12일 출간

작품소개

책소개

인공지능 기술이 급속도로 발전하면서, 우리는 AI가 단순한 질문 응답을 넘어 복잡한 업무를 수행하는 시대에 접어들었다. 이러한 변화의 중심에는 대형 언어 모델(LLM)과 이들을 활용한 에이전트 시스템이 있다. 그러나 AI가 진정한 업무 파트너로 자리 잡기 위해서는, 다양한 도구와 데이터 소스와의 원활한 통합이 필수적이다.

기존에는 각 도구나 서비스마다 별도의 API를 통해 AI와 연결해야 했으며, 이는 개발자에게 큰 부담으로 작용했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 MCP(Model Context Protocol)이다. MCP는 애플리케이션이 LLM에 컨텍스트를 제공하는 방법을 표준화한 개방형 프로토콜로, 다양한 데이터 소스와 도구를 AI 모델에 연결하는 표준화된 방법을 제공한다 .

MCP의 구조는 Host, Client, Server로 이루어져 있다. Host는 LLM 애플리케이션 자체로, MCP 통신의 중심이며 여러 개의 Client를 포함하고 이들을 관리한다. Client는 MCP 서버와의 전용 일대일 연결을 유지 관리하며, Server는 MCP를 통해 특정 기능을 노출하고 로컬 또는 원격 데이터 소스에 연결하는 경량 서버이다.

『MCP 에이전트 쿡북』은 인공지능 에이전트와 외부 도구 및 데이터를 통합하여 실용적인 AI 애플리케이션을 구축하고자 하는 개발자, 엔지니어, 제품 관리자, 연구자, 그리고 기술 기획자를 위한 실용서이다.

특히 다음과 같은 독자에게 유용하다:
- AI 에이전트 개발자: LLM 기반 에이전트를 다양한 도구와 연결하여 실제 업무에 적용하고자 하는 개발자
- MCP 서버 구축자: 사내 시스템, 데이터베이스, SaaS 도구 등을 MCP 서버로 연결하여 AI와의 연동을 구현하려는 엔지니어
- AI 제품 기획자 및 PM: MCP 기반 아키텍처를 이해하고, 확장 가능한 AI 서비스의 기획과 설계를 담당하는 제품 관리자
- AI 연구자 및 프로토타이핑 담당자: 다양한 도구와 데이터를 연동하여 새로운 .....

목차

저자 소개
Table of Contents (목차)
0장. MCP를 시작하기 전에
1장. LLM 에이전트와 MCP
2장. Claude 데스크탑 MCP 구현
3장. Tool을 활용한 챗봇 구축
4장. MCP Server 만들기
5장. MCP Client 만들기
6장. MCP Chatbot의 Reference Servers 접속
7장. Prompt 및 Resource Features 추가
8장. Remote Server에 배포하기
References. 참고 문헌

작가정보

저자(글) 고우주

AI와 빅데이터 분야에서 두드러진 성과를 이루어낸 저자 고우주는 Swiss School of Management 에서 AI 및 빅데이터 박사 학위를 취득했으며, 학부에서는 전기공학을 전공하며 기술적 전문성을 다졌으며, 서울종합과학대학원대학교(aSSIST)와 Aalto University에서 각각 AI 및 빅데이터 MBA와 Executive MBA 석사 학위를 받았습니다.

현재 AI 전문 기업의 CEO 출신으로 혁신적인 인공지능 솔루션 개발을 이끌고 있으며, 2020년부터 2024년까지 명지대학교 응용소프트웨어학부의 겸임교수로 재직하며 인문, 사회학과 학생들을 대상으로 데이터 사이언스 강의로 인재 양성에 기여를 했습니다. 이전에는 센싸타테크놀러지스와 슈나이더일렉트릭에서 Technical & Product Manager로 활동하며 풍부한 실무 경험을 쌓았습니다.

저자는 기술과 데이터를 활용하여 인문학적, 사회학적, 공학적 접근으로 다양한 현상을 탐구하고 규명하는 데 깊은 관심을 가지고 연구를 수행해 왔습니다. 석사는 B2B Value Added donation model: Pledge 1% Case와 박사 논문 Developing an Explainable & Causal AI in Manufacturing Industries를 통해 AI와 빅데이터 기술의 실질적 응용과 산업적 기여를 탐구했으며, 이를 통해 학문적 연구와 실제 비즈니스 문제 해결을 연결하는 통찰력을 보여주었습니다.

저자의 주요 연구 분야는 LLM 및 생성형 AI(프롬프트 엔지니어링, RAG, Agent, SLM, 파인튜닝, 최적화), 에너지/환경/제조 분야의 IoT 데이터 신호처리와 이상치 탐지, 시계열 분석, 설명 가능한 AI(XAI), 인과추론, 그리고 디지털 마케팅(멀티모달 LLM 활용을 통한 CRM 분석)을 포함합니다. 이를 통해 기술적 도구를 넘어 데이터와 AI를 사회적 맥락에서 활용하여 인류와 산업이 직면한 복잡한 문제를 해결하고자 노력하고 있습니다.

저자는 산업계.....