1. AI 통합의 진화 과정
AI 모델을 애플리케이션에 통합하는 방식은 크게 세 단계로 진화해 왔습니다.
- 데이터 복사 및 붙여넣기: 사용자가 직접 데이터를 JSON 형태로 복사하여 LLM에 전달하는 방식으로, 사용자 경험(UX)이 매우 낮습니다.
- 컨텍스트 주입 (Context Injection): 개발자가 API 호출 결과를 프롬프트에 직접 포함시키는 방식입니다. 하지만 데이터가 고정적이고 매 요청마다 불필요한 API 호출이 발생할 수 있다는 단점이 있습니다.
- 도구 호출 (Tool Calling): LLM이 필요할 때만 특정 함수(Tool)를 호출하도록 하는 방식입니다.
ruby-llm과 같은 Gem을 통해 구현할 수 있지만, 클라이언트마다 도구 로직을 매번 구현해야 하는 번거로움이 있습니다.
2. MCP (Model Context Protocol)의 등장
MCP는 서버가 도구(Tools), 리소스(Resources), 프롬프트(Prompts)를 노출하고 AI 클라이언트가 이를 표준화된 방식으로 사용하는 프로토콜입니다.
- 서버-클라이언트 구조: 서버는 기능을 제공하고, 호스트(AI 에이전트)는 클라이언트를 통해 서버에 연결됩니다.
- 전송 계층 (Transport): 로컬 프로세스 간 통신을 위한
stdio방식과 네트워크 통신을 위한http방식을 모두 지원합니다. - 범용성: 특정 언어에 의존하지 않으며, 한 번 구축한 MCP 서버는 다양한 AI 도구에서 즉시 재사용할 수 있습니다.
3. Fast MCP Gem의 특징과 활용
Fast MCP는 Ruby에서 MCP 서버를 빠르고 쉽게 구축할 수 있도록 돕는 라이브러리입니다.
- DSL 기반 정의:
dry-schema를 활용하여 도구의 인자(Arguments)를 선언적으로 정의할 수 있습니다. 이는 LLM을 위한 JSON Schema 생성과 서버 측 데이터 검증을 동시에 처리합니다. - Rails 통합: Rails 애플리케이션 내에 이니셜라이저를 생성하고 도구와 리소스를 구조화된 폴더(
app/tools,app/resources)에서 관리할 수 있게 합니다. - 자동화된 검증: LLM이 전달한 인자가 정의된 규칙(예: 정수 범위, 필수 여부)에 맞는지 자동으로 확인하여 코드의 안정성을 높입니다.
4. 실무 적용 시 고려사항 및 보안
MCP를 실제 서비스에 도입할 때는 다음과 같은 기술적 세부 사항을 고려해야 합니다.
- 토큰 비용 최적화: 서버의 응답 결과는 LLM의 컨텍스트 윈도우에 포함되므로, 불필요한 텍스트 출력을 줄여 비용을 절감해야 합니다.
- 프롬프트 및 도구 주입 방어: 악의적인 사용자가 도구 설명을 통해 LLM의 동작을 왜곡시키지 않도록 보안 설계를 강화해야 합니다.
- 호스팅 전략: MCP 서버는 일반적인 Rails 앱처럼 호스팅할 수 있으며, 최신 표준에 따라 서버리스(Serverless) 환경에서도 운영이 가능합니다.
- RAG와의 시너지: MCP를 통해 외부 API나 DB 데이터에 접근하는 기능은 검색 증강 생성(RAG) 시스템과 결합하여 더욱 정확한 답변을 생성하는 데 기여할 수 있습니다.