MCP | Your Blog Name

contents

"모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol)"은 AI 업계에서 인정되는 표준 프로토콜이 아닙니다. 하지만 이 용어는 AI 모델, 특히 거대 언어 모델(LLM)에 컨텍스트를 제공하고 관리하는 데 사용되는 확립된 방법 및 프로토콜을 지칭하는 것으로 보입니다.

이 과정은 현대 AI의 작동 방식에 매우 중요하며, 이 "프로토콜"을 핵심 구성 요소와 관련 기술로 나누어 설명할 수 있습니다.

AI 모델 컨텍스트 관리 "프로토콜" 🧠

LLM과 상호작용할 때, 당신은 단순히 허공에 질문을 던지는 것이 아닙니다. 모델이 관련성 있는 답변을 생성하는 데 사용하는 정보, 즉 컨텍스트(context) 를 제공하는 것입니다. "프로토콜"은 이 컨텍스트가 어떻게 구조화되고, 전송되며, 사용되는지를 규정하는 규칙과 패턴의 집합입니다.

1. 컨텍스트 창 (Context Window): 기본 규칙

이 프로토콜의 가장 기본적인 규칙은 컨텍스트 창입니다. 이는 모델이 한 번에 "볼" 수 있는 최대 정보량입니다(대략 단어나 단어의 일부인 토큰 단위로 측정됨).

기능: 모델의 단기 기억 장치 역할을 합니다. 창 안에 있는 모든 것은 답변을 만드는 데 사용될 수 있습니다. 창 밖에 있는 것은 잊힙니다.
예시: 모델이 4,000 토큰의 컨텍스트 창을 가지고 있다면, 전체 대화 기록과 최신 프롬프트가 그 한도 내에 맞아야 합니다. 대화가 너무 길어지면 가장 오래된 부분이 버려집니다.
의의: 효과적인 상호작용을 설계한다는 것은 이 제한된 공간을 효율적으로 사용하는 것을 의미합니다. 한도를 초과하지 않으면서 올바른 정보를 제공해야 합니다.

2. 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering): 프로토콜의 인간적 측면

프롬프트 엔지니어링은 원하는 결과를 얻기 위해 모델을 유도하도록 입력(프롬프트)을 신중하게 설계하는 기술입니다. 이는 최상의 결과를 얻기 위해 컨텍스트를 구조화하는, 프로토콜의 인간 주도적인 부분입니다. 주요 기법은 다음과 같습니다.

제로샷 프롬프팅 (Zero-Shot Prompting): 사전 예제 없이 모델에게 직접 작업을 수행하도록 요청합니다.
- "'hello'를 프랑스어로 번역해 줘."
퓨샷 프롬프팅 (Few-Shot Prompting): 원하는 형식과 스타일을 모델에게 보여주기 위해 프롬프트 내에 몇 가지 작업 예제를 제공합니다.
- "영어를 프랑스어로 번역:\nsea otter -> loutre de mer\npeppermint -> menthe poivrée\ncheese -> ?"
사고의 연쇄 (Chain-of-Thought, CoT) 프롬프팅: 추론 과정을 글로 풀어쓴 예제를 제공하여 모델이 "단계별로 생각"하도록 유도합니다. 이는 복잡한 논리 문제에 대한 성능을 크게 향상시킵니다.

3. 검색 증강 생성 (RAG): 자동화된 컨텍스트 프로토콜

RAG(Retrieval-Augmented Generation) 는 컨텍스트를 제공하기 위한 가장 진보되고 공식화된 "프로토콜"입니다. 이는 LLM을 외부의 최신 지식 소스에 연결하여 향상시키는 강력한 패턴입니다. 이로써 모델의 정적인 내장 지식이 구식이 되는 문제를 극복할 수 있습니다.

RAG 프로토콜은 다음과 같이 작동합니다.

사용자 쿼리: 사용자가 질문을 합니다(예: "지난 분기 우리 회사 매출 실적은 어땠어?").
검색 단계 (Retrieval Step): 시스템은 쿼리를 즉시 LLM에 보내는 대신, 먼저 외부 지식 베이스(벡터 데이터베이스, 검색 엔진, 문서 저장소 등)를 쿼리하여 사용자 질문과 관련된 정보를 찾습니다.
증강 단계 (Augmentation Step): 시스템은 검색 단계에서 찾은 가장 관련성 높은 문서를 가져와 사용자의 원래 쿼리와 결합합니다. 이를 통해 새롭고 풍부한 프롬프트가 만들어집니다.
- 프롬프트 예시: "컨텍스트: [3분기 매출 보고서 텍스트...] \n\n 위 컨텍스트를 바탕으로, 지난 분기 우리 회사 매출 실적은 어땠어?"
생성 단계 (Generation Step): 이 풍부해진 프롬프트가 LLM에 전송됩니다. 모델은 제공된 구체적이고 시의적절한 컨텍스트를 사용하여 사실에 기반한 정확한 답변을 생성합니다.

RAG는 모델의 응답을 더 신뢰할 수 있게 만들고, 모델이 훈련받지 않은 비공개 데이터나 최신 데이터에 대한 질문에 답할 수 있게 해주기 때문에 강력한 프로토콜입니다.

모델과 _통신_하기 위한 프로토콜 📡

기술적인 수준에서, 이 컨텍스트를 AI 모델과 주고받는 데 사용되는 프로토콜은 일반적으로 HTTPS를 통한 표준 REST API입니다.

제미나이(Gemini)나 GPT와 같은 모델에 대한 일반적인 API 호출 "프로토콜"은 다음을 포함합니다.

엔드포인트 (Endpoint): 요청을 보내는 특정 URL.
HTTP 헤더: 인증(예: Authorization: Bearer <YOUR_API_KEY>) 및 데이터 형식 지정(Content-Type: application/json)에 사용됩니다.
JSON 페이로드 (Payload): 요청의 본문으로, 보통 구조화된 메시지 목록의 형태로 컨텍스트를 포함합니다.

JSON 페이로드 예시:

JSON

{
  "model": "gemini-1.5-pro",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "대한민국의 수도는 어디인가요?"
    },
    {
      "role": "model",
      "content": "대한민국의 수도는 서울입니다."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "그곳의 인기 있는 음식은 무엇인가요?"
    }
  ]
}

이 메시지 히스토리 형식은 대화의 컨텍스트를 유지하기 위한 프로토콜입니다. 각 새로운 요청은 (컨텍스트 창에 맞는) 전체 관련 히스토리를 다시 모델에 보냅니다.

요약하자면, "모델 컨텍스트 프로토콜"이라는 단일 표준은 없지만, 컨텍스트 창, 프롬프트 엔지니어링 기법, RAG 패턴, 그리고 REST API 관례의 조합이 현대 AI 모델과 컨텍스트를 관리하고 통신하는 데 사용되는 효과적인 규칙 및 방법의 집합을 형성합니다.

references