Rails 애플리케이션에 MCP 서버 통합하기: 실용 가이드 및 예제

How to integrate MCP servers into a Ruby on Rails app (practical guide + examples) 🚀 | by Ravi Prakash | Oct, 2025 | Medium

작성자
알 수 없음
발행일
2025년 10월 26일

핵심 요약

  • 1 Rails 앱에 MCP 서버를 연동하여 AI 에이전트와 효과적으로 통신하는 방법을 단계별로 제시합니다.
  • 2 Sinatra 기반의 경량 MCP 서버, Rails 서비스 클라이언트, 컨트롤러 및 백그라운드 작업을 포함한 구현 예시를 제공합니다.
  • 3 MCP를 통해 AI 로직과 Rails 비즈니스 로직을 분리하여 확장성, 상호 운용성 및 상태 저장 흐름 관리를 개선합니다.

도입

이 문서는 Rails 애플리케이션에 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 통합하여 AI 에이전트와 통신하는 방법을 다룹니다. MCP는 애플리케이션과 AI 에이전트 간에 컨텍스트, 상태, 지침 및 스트리밍 이벤트를 전달하기 위한 경량의 JSON-over-HTTP/WS 프로토콜입니다. Rails 앱을 "AI-aware"하게 만들고, AI 기반 워크플로우를 깔끔하고 확장 가능하게 통합하기 위한 실용적인 가이드와 코드 예제를 제공합니다.

본 문서는 Rails 애플리케이션에 MCP 서버를 통합하는 구체적인 단계를 제시하며, AI 에이전트와의 효율적인 상호작용을 위한 아키텍처를 구축합니다.

1. MCP 사용의 이점

  • 관심사 분리: AI 대화 로직은 MCP 서버에서, 웹 UI, 인증, DB, 비즈니스 규칙은 Rails에서 처리하여 책임 영역을 명확히 분리합니다.

  • 상호 운용성: MCP를 지원하는 모든 서비스(Python, Node, Ruby 등)와 쉽게 연결할 수 있습니다.

  • 상태 저장 흐름: MCP의 구조화된 메시지를 통해 대화 단계, 도구 사용, 장기 워크플로우의 액션을 추적할 수 있습니다.

  • 확장성: MCP 서버를 Rails 애플리케이션과 독립적으로 확장하여 리소스 효율성을 높일 수 있습니다.

2. 아키텍처 개요

[브라우저/클라이언트] <–> [Rails 앱 (컨트롤러, 뷰)] <–> [MCP 클라이언트/서비스] <–> [MCP 서버] <–> [LLM/모델 또는 도구 커넥터] Rails는 내부 클라이언트 라이브러리를 통해 MCP 서버와 통신하며, MCP 서버는 모델 호출, 도구 사용 및 컨텍스트 관리를 담당합니다.

3. 단계별 통합 가이드

  • A. 경량 MCP 서버 추가 (Sinatra 예제) mcp_server.rb 파일을 생성하여 /mcp/start (세션 시작) 및 /mcp/event (이벤트 전송) 엔드포인트를 구현합니다. 이 서버는 세션 ID를 반환하고 이벤트를 받아 간단한 응답을 생성합니다.

  • B. Rails 앱에 MCP 클라이언트/서비스 추가 app/services/mcp_client.rb 파일을 생성하여 MCP 서버와의 HTTP 통신을 캡슐화하는 서비스를 구현합니다. 이 서비스는 start_sessionsend_event 메서드를 제공합니다.

  • C. Rails 컨트롤러 및 백그라운드 작업 예제 AiSessionsController를 통해 세션을 시작하고 이벤트를 전송하는 엔드포인트를 정의합니다. 장기 실행 모델 호출의 경우, McpEventJob과 같은 백그라운드 작업을 사용하여 비동기적으로 처리합니다.

  • D. 스트리밍 예제 (WebSockets) MCP가 WebSocket 스트리밍을 지원하는 경우, Rails의 ActionCable을 활용하여 클라이언트에 실시간 업데이트를 제공하는 방법을 간략히 설명합니다.

4. 생산 고려사항 및 팁

  • 보안: 상호 TLS, 서명된 토큰, 입력 유효성 검사, 모델 호출 속도 제한 등을 적용합니다.

  • 인증: API 키, JWT, mTLS를 사용하여 MCP 엔드포인트를 보호합니다.

  • 지속성: 세션 메타데이터 및 이벤트 기록을 DB에 저장하여 감사 및 재수화에 대비합니다.

  • 확장: MCP 서버를 Rails와 독립적으로 확장하고, Sidekiq과 같은 큐를 사용하여 장기 실행 작업을 처리합니다.

결론

MCP 서버를 Rails 애플리케이션에 통합함으로써, AI 기반 워크플로우를 구현하는 데 필요한 깔끔하고 확장 가능한 아키텍처를 구축할 수 있습니다. 비즈니스 로직과 모델 파이프라인을 분리하여 유지보수성과 유연성을 확보하며, 제시된 최소한의 예제 코드를 기반으로 실제 MCP 서버 구현 및 모델 제공업체에 맞게 쉽게 적용할 수 있습니다. 초기 MVP를 빠르게 구축하고 사용자 경험을 개선한 후, 비용 최적화 및 확장에 집중하는 전략이 중요합니다.

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