[번역] 나만의 MCP 서버 구축 방법

• 이 글은 AI 모델과 클라이언트 간의 컨텍스트 손실 문제를 해결하기 위해 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 구축하는 방법을 설명하며, 이를 통해 AI 클라이언트가 외부 기능을 발견하고 사용할 수 있도록 표준화된 통신 계층을 제공한다.

• MCP 서버는 JSON-RPC 기반으로 영구 데이터 액세스, 외부 작업 수행, 리소스 및 도구 사용 지침 제공 등의 기능을 포함하며, 이를 통해 더 견고하고 재사용 가능한 AI 기능을 구축할 수 있다.

• MCP 서버는 클라이언트 개발자들이 모든 기능을 직접 구현할 필요 없이, 깃허브나 노션 같은 서비스 제공업체가 자체 AI 통합을 유지할 수 있도록 도와주며, 이를 통해 더 높은 품질의 상호작용과 중복된 노력을 줄일 수 있습니다. 또한, MCP 서버를 사용하면 미래 대비와 이식성의 이점을 얻을 수 있습니다.

• 자신만의 MCP 서버를 구축하면 AI 모델을 더 개인적으로 유용하게 활용할 수 있으며, 변화하는 AI 환경에서도 지속적으로 작동할 수 있는 도구를 만들 수 있습니다. 이를 통해 입력 상자 사이의 텍스트 복사/붙여넣기 작업을 줄이고, 컨텍스트를 자동화할 수 있습니다.