대부분의 AI 엔지니어는 MCP가 무엇인지 알고 있습니다.

대부분의 AI 엔지니어는 MCP가 무엇인지 알고 있습니다.

AI 에이전트 (AI agents)를 확장 가능하고, 유지보수가 용이하며, 프로덕션 환경에 적합하게 만드는 5가지 서버 패턴을 이해하는 사람은 매우 적습니다.

모든 AI 빌더가 알아야 할 아키텍처는 다음과 같습니다 👇

1. Tool Server 🔧
   LLM (대규모 언어 모델)에 행동을 취할 수 있는 능력을 부여합니다:
   • API 호출
   • 이메일 전송
   • 데이터베이스 (Databases) 쿼리
   • 워크플로우 (Workflows) 트리거

2. Resource Server 📚
   모델이 읽을 수 있는 컨텍스트 (Context)를 제공합니다:
   • 파일
   • 문서
   • 데이터베이스 (Databases)
   • 지식 베이스 (Knowledge bases)

3. Prompt Server ✍️
   프롬프트 (Prompts)를 재사용 가능한 인프라스트럭처 (Infrastructure)로 변환합니다:
   • 버전 관리 (Versioned)
   • 매개변수화 (Parameterized)
   • 팀 간 공유 가능

4. Gateway Server 🌐
   여러 MCP 서버를 관리하는 단일 엔드포인트 (Endpoint):
   • 라우팅 (Routing)
   • 인증 (Authentication)
   • 속도 제한 (Rate limiting)
   • 오케스트레이션 (Orchestration)

5. Proxy / Bridge Server 🔗
   모든 것을 다시 작성하지 않고도 레거시 시스템 (Legacy systems)을 현대적인 AI 에이전트 (AI agents)에 연결합니다.

현재 일어나고 있는 가장 큰 변화:

❌ 챗봇 (Chatbots) 구축
✅ AI 인프라스트럭처 (AI infrastructure) 구축

미래는 에이전트가 다음과 같은 작업을 수행할 수 있는 시스템의 것입니다:
• 도구 (Tools) 접근
• 컨텍스트 (Context) 검색
• 프롬프트 (Prompts) 재사용
• 워크플로우 (Workflows) 오케스트레이션
• 기존 소프트웨어 연결

그것이 바로 데모 (Demo)에서...
프로덕션급 (Production-grade) AI 플랫폼으로 나아가는 방법입니다.

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