Ruby on Rails 애플리케이션에 AI 인터페이스 추가하기: Model Context Protocol(MCP) 활용

Model Context Protocol (MCP) 개요MCP는 LLM에 동적이고 상호작용적인 실세계 컨텍스트를 제공하기 위한 개방형 표준입니다. 2023년 11월 Anthropic이 처음 소개했으며, 이후 Google, OpenAI 등 주요 기업들의 지지를 받았습니다. 이는 LLM이 기존 시스템과 직접 연결될 수 없는 한계를 극복하고, 웹 애플리케이션의 기능을 AI 네이티브 방식으로 활용할 수 있도록 돕습니다.

MCP 아키텍처 및 기본 요소MCP 시스템은 주로 세 가지 구성 요소로 이루어집니다:<ul><li>MCP Host: ChatGPT와 같은 사용자 대면 챗 애플리케이션 또는 개발자 도구(예: Corsor)입니다. LLM과 사용자 간의 인터페이스 역할을 합니다.</li><li>LLM: 대규모 언어 모델입니다. MCP Host로부터 전달받은 컨텍스트를 기반으로 사용자의 요청을 처리하고 적절한 도구 호출을 결정합니다.</li><li>MCP Servers: 웹 애플리케이션으로, HTTP 연결(또는 로컬 환경에서는 표준 입출력)을 통해 MCP Host에 컨텍스트를 제공합니다.</li></ul>MCP에서 컨텍스트는 다음 세 가지 기본 요소(Primitives)로 구성됩니다:<ul><li>Tools: MCP 서버가 수행할 수 있는 기능(예: 날씨 예측, 게시물 발행)의 정의입니다. LLM은 이 정의를 바탕으로 어떤 도구를 사용할지 결정합니다.</li><li>Resources: LLM에 유용한 데이터 파일, 레코드, 로그, 이미지 등 모든 종류의 데이터입니다.</li><li>Prompts: LLM 애플리케이션 사용을 위한 표준화된 지침 또는 레시피입니다.</li></ul>### MCP 작동 방식 예시여행사 및 날씨 예측 MCP 서버를 활용한 시나리오를 통해 MCP의 상호작용 과정을 설명합니다.<ul><li>사용자가 LLM 챗 앱을 열면, MCP Host는 MCP 서버들(여행사, 날씨 예측)로부터 도구 및 리소스 정의를 가져옵니다.</li><li>사용자가 “낭만적인 유럽 주말 여행을 예약해 줘, 날씨는 좋아야 해”와 같은 프롬프트를 입력합니다.</li><li>LLM은 프롬프트와 도구 정의를 받아 “list romantic trips” 도구를 호출하도록 응답합니다.</li><li>MCP Host는 해당 도구의 실행을 요청하고, 서버는 가능한 여행 목록을 반환합니다. 이 목록은 새로운 컨텍스트로 추가됩니다.</li><li>LLM은 업데이트된 컨텍스트를 바탕으로 각 도시의 날씨 예측을 위해 “get weather forecast” 도구를 여러 번 호출하도록 요청합니다.</li><li>MCP Host는 날씨 예측 서버에 도구를 실행하고, 그 결과를 받아 다시 LLM에 전달합니다.</li><li>최종적으로 LLM은 여행 예약 도구를 호출하여 실제 예약을 완료하도록 지시합니다. 이 과정을 통해 LLM은 복잡한 조건부 로직을 스스로 처리하며 여러 애플리케이션과 상호작용합니다.</li></ul>### Ruby on Rails 애플리케이션에 AI 인터페이스 추가발표자는 Ruby on Rails 애플리케이션에 MCP를 쉽게 통합하기 위한 Rails 템플릿을 제공합니다. 이 템플릿은 다음 기능을 추가합니다:<ul><li>공식 Ruby SDK for Model Context Protocol Gem 설치</li><li>/mcp 엔드포인트 추가 (MCP 서버 노출 지점)</li><li>MCP 도구 생성기 (명령줄에서 새 도구 생성)</li><li>Rails 스캐폴드 컨트롤러 확장 (새 모델 스캐폴드 시 CRUD MCP 도구 자동 생성)</li></ul>세 가지 유형의 Rails 애플리케이션에 대한 시연이 진행됩니다:<ul><li>새로운 Rails 애플리케이션: 부동산 리뷰 앱을 생성하고, rails g scaffold 명령을 통해 Property 및 PropertyReview 모델을 스캐폴드합니다. 이때 MCP 템플릿에 의해 자동으로 CRUD 관련 MCP 도구들이 생성되며, ngrok을 사용하여 로컬 서버를 공개 URL로 노출한 후 Cloud Desktop과 연동하여 도구의 작동을 확인합니다.</li><li>레거시 애플리케이션: 37signals의 오픈소스 프로젝트인 Campfire에 MCP 템플릿을 적용합니다. rails generate mcp_tool alert_all_rooms_tool 명령으로 특정 로직(모든 채널에 메시지 경고)을 가진 도구를 수동으로 생성하고, Cloud Desktop을 통해 해당 도구를 실행하여 실시간으로 메시지가 전송되는 것을 보여줍니다.</li><li>기성 애플리케이션 (Off-the-shelf): AVO 기반 애플리케이션에 locations_index_tool을 생성하여 사용 가능한 위치 목록을 가져오는 도구를 만듭니다. 이후, 이 세 가지 MCP 서버(AVO, 새 앱, Campfire)를 동시에 연동하여, AVO에서 위치 목록을 가져와 새 앱에 부동산으로 추가하고, 각 부동산에 대한 리뷰를 생성한 후 Campfire에 알림을 보내는 복합적인 AI 워크플로우를 시연합니다.</li></ul>### 생산 환경을 위한 MCP 서버 준비현재 MCP 서버는 기본적으로 인증 기능이 부족하여 URL을 아는 누구나 접근할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 MCP 표준에서 정의하는 OAuth 구현이 필수적입니다. 특히 DCR(Dynamic Client Registration) 및 PKCE(Proof Key for Code Exchange)와 같은 OAuth 흐름을 Doorkeeper Gem과 함께 사용하여 인증된 사용자 컨텍스트에서 MCP 도구가 작동하도록 해야 합니다. OAuth가 적용된 AVO 앱 시연을 통해, 사용자가 브라우저에서 명시적으로 권한을 부여해야만 Cloud Desktop이 MCP 서버에 연결되고, 이후 모든 도구 호출이 해당 사용자의 권한 수준에 따라 이루어짐을 보여줍니다.